생성형 인공지능(AI)의 확산이 이어지는 가운데, 구글(GOOGL)이 ‘AI 에이전트’를 차세대 도약을 이끌 핵심 기술로 정의하고 실질적인 활용법을 제시하고 나섰다. 구글 클라우드는 최근 자사의 개발자 지원 프로그램 ‘패스포트 투 컨테이너(Passport to Containers)’ 시리즈를 통해 AI 에이전트의 개념과 현실 적용 방안을 집중 조명했다. 이를 주도한 구글 개발자 관계 부문 기술 책임자 제이슨 대븐포트와 디브X AI 책임자 아자 해머리는 AI 기술의 과대포장과 오해를 걷어내고, AI 에이전트를 실질적으로 활용할 수 있는 지침을 공유했다.
AI 에이전트는 단순히 신기술 이상의 의미를 가진다. 해머리는 이를 “일을 수행하는 코드”로 정의하면서, 과거 마이크로서비스나 챗봇과 같이 컴퓨터에 작업을 위임하려 했던 오랜 흐름의 최신 진화형으로 해석한다. 기본은 변하지 않았으며, 새로운 용어들이 다소 생소하게 들릴 뿐, 개발자들이 이미 익숙한 기술적 역량들이 여전히 유효하다고 강조한다.
현재 주목받는 주요 기술 중 하나인 대규모 언어모델(LLM)도 예외는 아니다. 대븐포트는 LLM을 단순한 답변 생성 도구를 넘어, 전략 수립과 업무 방향 설정을 도와주는 사고의 동반자라고 평가한다. 그는 “LLM을 초기에 생각 정리를 위한 파트너처럼 사용하는 것이 기대치를 조정하고, 활용 가치를 재발견하는 계기가 된다”며 실무에서의 진화된 사용 경험을 공유했다.
AI 에이전트가 기술 업계에서 신뢰 기반 도구로 자리잡기 위해선 적절한 마인드셋이 필요하다. 해머리는 “AI는 마법 지팡이가 아니라 도구”라며, 반복, 실패, 시험이 핵심이라고 강조한다. 사용자의 명확한 의도 전달이 중요하며, 정확도나 결과만 중요할 경우엔 과도한 세부 지시 대신, 결과 중심 요청이 효과적이라고 조언한다.
특히 기업 측면에서는 자사 고객에 대한 1차 데이터 확보 역량이 중요성을 더해간다는 지적도 나왔다. AI가 아무리 고도화되더라도 결국 고객 경험을 개인화하고 가치로 연결하는 건 기업이 보유한 고유 데이터라는 것이다. 이와 관련해 구글 AI 스튜디오, 젬미나이 CLI 등 도구들을 활용해 반복 실험과 학습을 강조하는 것도 같은 맥락이다.
구글의 진단은 지금이 AI 에이전트 도입의 초기 단계이며, 중요한 것은 기술 자체보다 사용자의 접근 자세라는 메시지다. 대븐포트는 “실패는 과정의 일부”라며, 시행착오를 통해 AI를 제대로 활용할 수 있다는 점을 재차 강조했다. AI 에이전트의 진정한 가치는 화려한 기술보단, 실제 문제 해결에 어떻게 연결되느냐에 달려 있다는 점에서 더욱 우직하고 실질적인 접근이 요구되는 시점이다.