에디터 주 : 해당 포스팅은 총 세 편으로 기획된 ‘AI-Agents가 바꾸는 소재 생태계’ 시리즈의 첫 번째 글입니다. 첫 번째 글에서는 아이브이웍스의 DOMM AI-Agents를 소개하기 전, 여러분에게 전반적인 에이전트에 대한 이해와 기업과 에이전트의 관계를 정리합니다. 이번 시리즈는 기술적 내용보다 인사이트 관점을 강조하여, 향후 실제 기술 칼럼을 접했을 때 여러분의 이해를 높이기 위한 예고편과 같습니다. 궁금한 내용은 댓글 달아주시고 아이브이웍스의 AI 연구에도 많은 기대와 응원 바랍니다!

지브리 스타일로 만들어줘! 계속되는 AI 열풍

요 며칠 지브리 스타일 이미지에 대한 의견이 뜨거웠다. 챗 GPT가 특정 화풍대로 이미지를 생성해 주면서 많은 이들이 나만의 지브리를 만들어 날랐다. 하나하나 디테일하게 명령하지 않고 간단한 요청만으로 사용자 의도를 파악해 주니 정말 편리한데, 이 유행이 어느정도 저물자 이번에는 장난감 피규어처럼 자신을 표현하는 바비코어 스타일이 등장했다. 현재 특정 필터에 대한 관심은 줄었지만 AI 기반 유행은 SNS를 타고 완벽히 자리를 잡은 듯하다. 창작의 가치와 저작권 문제 등 비판적 의견이 있음에도 지난 3월 챗 GPT는 세계에서 가장 많이 다운로드 된 모바일 앱이 됐다.

그런데 이제는 AI가 단순히 사진을 변환하는 정도를 넘어, 사용자의 목표를 파악하고 스스로 행동하는 AI 에이전트(AI-Agents)로 발전하고 있다. 지난달, 세계 최대 전자상거래 기업 아마존이 차세대 AI 에이전트 모델 ‘Nova Act’를 출시했다. 설명에 따르면, 이 모델은 단순 반복 작업을 넘어 사용자의 숨겨진 니즈나 선호를 파악하는 수준까지 발전할 수 있다고 한다. Nova Act가 공개되자 빅 테크 경쟁 구도에 대한 기사가 줄줄이 쏟아졌다. 치열한 AI 에이전트 시장의 분위기를 엿볼 수 있었다. 30년 전통의 애니메이션 스튜디오 화풍을 단 30초 만에 생성해 내는 지금. 눈을 뜨면 좋은 툴과 오픈 소스가 매일같이 쏟아진다. 기술 대중화로 낮아진 AI 진입 장벽과 더불어, 엄청난 속도로 등장하고 사장되는 AI 산업의 트렌드 사이클. 이 사이에서 빅 테크부터 스타트업까지 기술 선점을 위해 경쟁 가속화에 매달린 ‘AI 에이전트’란 도대체 무엇일까?

AI 에이전트, 어떻게 다를까?

AI 에이전트는 자율성과 권한을 갖춘 존재다. 컴퓨터에게 자유와 권한이라니? 조금 이질적이게 느껴진다.
그들에게 ‘자율성’이란, 우리(인간)가 지속적으로 개입하지 않아도 AI가 독립적으로 운영하고 결정을 내릴 수 있는 능력이다. ‘권한’은 특정 작업을 수행할 수 있도록 인간이 부여한 힘을 말한다. 즉, AI 에이전트는 달성해야 할 적절한 목표가 주어졌을 때 인간의 개입 없이 독립적으로 행동할 수 있다. 혼자 워크플로우를 설계하고 실행, 최적화가 가능하다. 그래서 ‘인지’, ‘판단’, ‘행동’ 세 가지를 혼자 할 수 있어야만 AI 에이전트라 불릴 수 있다.

우리가 알고 있는 일반 AI와 AI 에이전트를 비교해 보면 둘은 밀접하지만 개념적 차이가 있다. 기존 AI는 특정 작업을 수행하는 ‘도구’에 가깝다. 그러나 AI 에이전트는 환경과 상호작용하며 목표 달성을 위해 스스로 결정하고 행동하는 존재라는 점에서 기존 AI를 포함한다.

참고 : What’s the difference between agentic AI and traditional AI?

그렇다면 우리는 어디까지 AI 에이전트라 부를 수 있을까?
많은 이들이 지능적인 자동화 시스템이라는 점에서 AI 에이전트와 어시스턴트, 봇(Bot)을 동일시한다. AI 어시스턴트는 사용자의 요청을 이해하고 정보를 제공하거나 작업을 도와주는 비서 같은 존재다. AI 에이전트는 어시스턴트보다 좀 더 능동적이고 최적의 해결책을 찾아 실행하는 전략가 같은 존재다.

금융 서비스로 예로 들어보자. 봇은 “영업시간은 몇 시까지인가요?”, “계좌개설은 어떻게 하죠?” 같은 고객 질문에 자동 응답을 제공할 수 있다. AI 어시스턴트는 잔액 조회, 사기 경고, 대출 신청 등 은행원의 업무를 돕는다. 그리고 고객의 지출 습관을 토대로 개인화된 조언을 해줌으로써 고객의 안전한 재정 관리를 도울 수 있다. AI 에이전트는 실시간 거래 현황을 모니터링, 의심스러운 활동을 감지한다. 의심되는 사항에 대해서는 위협이 확산되기 전 차단하여 사기를 사전에 방지한다. 또한, 보안 프로토콜을 조정하고 위험 모델을 개선하는가 하면, 스스로 시장 동향을 분석해 거래를 실행할 수도 있다.

참고 : AI agents vs. AI assistants, Cloud What is an AI agent?

요구사항을 AI 에이전트가 처리하는 법

고도화된 AI 에이전트는 단순한 입, 출력 시스템이 아니라 환경과 상호작용하며 판단하고 학습하고 실행하는 자율적인 지능 체계를 갖는다. AI 에이전트는 어떻게 외부의 정보를 받아들이고 처리하며 동작하는 걸까?

[외부 세계로부터의 입력 : 사용자 입력, 환경]

AI 에이전트는 기본적으로 외부 환경에 대한 반응을 기반으로 작동한다. 이 입력은 크게 두 가지로 볼 수 있다.

1. 사용자 입력 (User input) : AI 에이전트의 작동을 촉발시키는 외부 신호

2. 환경 (Environment) : AI 에이전트가 작동하는 범위

· 디지털 인프라 : 웹, 소프트웨어, 데이터베이스, API 등 디지털 공간

· 물리적 인프라 : 로봇, 센서, IoT 디바이스 등 실제 공간과 연관된 공간

[지각 인터페이스 : 센서]

센서는 외부 세계로부터 정보를 수집하고 감지한다. 사용자의 명령이나 웹 데이터, 이미지·음성 등 다양한 입력을 받아들이고, 이를 내부 처리 시스템이 이해할 수 있도록 정제, 변환한다. 단순한 데이터 수신을 넘어서, 외부 자극을 의미 있는 내부 정보로 바꾸는 첫 단계다.

1. 센서 (Sensors) : AI 에이전트가 환경을 인식하는 메커니즘

[내부 처리와 실행 : 제어센터, 모델, 실행, 학습]

센서를 통해 들어온 데이터는 AI 에이전트의 내부 시스템으로 넘어와 본격적인 지능 작용을 한다. 이 영역은 다양한 기능 블록으로 구성되어 있는데 각각의 요소가 유기적으로 연결돼서 의미 있는 행동이나 응답을 만들어낸다.

1. 제어 센터 (Control Centre) : AI 에이전트 내 정보 흐름과 작업을 총괄

· 모델 (Model) : 추론, 생성, 판단, 응답 등의 작업 수행

– 계획 및 의사 결정 : 다단계 추론, 플래닝 로직 등 단계적 사고를 통해 복잡한 과제를 해결

– 메모리 관리 : 대화 기록, 맥락, 사용자 정보 기억 등으로 연속성, 일관성 있는 의사결정 가능

– 도구 : 웹 검색, 계산기, 데이터베이스 쿼리, 외부 API 호출 등으로 기능 확장

2. 실행기 (Effectors) : 실제로 행동을 수행하거나 사용자에게 피드백 제공

3. 학습기 (Learning) : 수행 결과와 피드백, 실패 사례를 바탕으로 시스템 업데이트

다음은 AI 에이전트와 사용자 간의 가상의 대화다. 위 아키텍처가 어떻게 반영되었는지 살펴보자!

👩 : 아마존에서 노트북을 사려고 해.
🤖 : 어떤 노트북을 원하시나요? 가격대, 브랜드, 기능을 알려주시면 최적의 제품을 추천해 드릴게요.
👩 : 가격은 100만 원 이하, 화면은 15인치 정도면 적당할 듯.
🤖 : 네, 100만 원 이하의 15인치 노트북을 찾아볼게요.

(AI 에이전트가 아마존에서 노트북을 검색하고 결과를 분석하는 중…)
(가격, 스펙, 사용자 리뷰 데이터를 분석하는 중…)

🤖 : 다음과 같은 추천 제품이 있어요!
첫 번째는 A 브랜드의 15인치 노트북, 가격 95만 원, 16GB RAM, 배터리 10시간, 평점 4.5점입니다.
두 번째는 B 브랜드의 15.6인치 노트북, 가격 99만 원, 8GB RAM, 초경량 디자인, 평점 4.8점입니다.
세 번째는 C 브랜드 15.5인치 노트북, 가격 89만 원, 16GB RAM, 고해상도 디스플레이, 평점 4.3점입니다.
어떤 제품이 가장 마음에 드시나요?

👩 : 가장 리뷰가 많은 제품은?
🤖 : 가장 리뷰가 많은 제품은 B입니다.
가격 99만 원, 8GB RAM, 초경량 디자인, 평점 4.8점 (리뷰 2,000개 이상)입니다.
👩 : 좋다! B 브랜드 노트북을 살게.
🤖 : 훌륭한 선택이예요! (장바구니에 추가하고 결제 진행 중···)
다음 중 결제 방법을 선택해 주세요.
1.기존카드 사용, 2.새로운 카드 추가, 3.다른 결제 방법 선택

👩 : 기존 카드로 결제할게.
🤖 : 확인했습니다. 배송 주소는 기존 주소 (서울 강남구 테헤란로 123)으로 할까요?
👩 : 좋아.
(AI 에이전트가 결제 처리 중 ···)

🤖 : 구매가 완료되었어요! 배송 예정일은 3일입니다. 주문 내역이 이메일로 발송되었습니다.

이번 대화는 물건 구매를 하는 상황을 예시로 하였지만, AI 에이전트는 이 밖에도 다양한 역할을 수행할 수 있다. 어떤 AI는 검색을 잘하고, 어떤 AI는 추천을 잘 한다. 때로는 여러 AI가 협력해서 더 강력한 기능을 수행할 수도 있다. AI 에이전트에게는 전문 분야가 존재할 수 있다.

다양한 관점에서 바라본 AI 에이전트

AI 에이전트는 스스로 환경을 분석하고 목표를 달성하는 지능형 시스템이다. 업무 자동화, 프로세스 최적화, 맞춤형 서비스 등을 통해 다양한 산업 군에서 활용될 수 있으나 그에 따른 한계도 존재한다. 예를 들어, AI 에이전트는 동적 환경에서 적응이 뛰어나고 복잡한 의사결정에 최적화되어있다. 하지만, 이는 반대로 정교한 프로그래밍과 데이터가 필요하다는 말이 된다.

기술적 관점에서 바라보면,

· 효율성 향상 : 많은 기업이 반복적이고 단순한 업무들로 인해 운영 병목 현상과 휴먼 에러에 지속적으로 노출된다. AI 에이전트는 이런 작업들을 스스로 재구성하여 실시간 의사결정 및 워크플로우를 자동화 시킨다. 이는 기업 입장에서 운 ㅡ영 비용 절감과 동시에 더 중요한 작업에 인력을 집중시킬 수 있는 기회가 된다.

· 데이터 기반 의사결정 : 데이터양이 방대하면 정보에 입각한 의사 결정을 적시에 내리기 쉽지 않다. AI 에이전트는 대량의 실시간 데이터를 수집, 처리하여 근거가 명확한 인사이트를 제공해 준다. 이를 통해 기업은 데이터에 근거한 결정을 신속하게 내릴 수 있다. 다만, AI 에이전트의 효과는 데이터의 품질에 크게 의존하므로 데이터 품질 관리가 필수적이다.

· 높은 기술 장벽 : AI 에이전트는 단순한 챗봇 수준을 넘어 지각, 판단, 행동을 통합한 시스템이다. 이를 설계하려면 에이전트 아키텍처, 적절한 LLM 구성, 프롬프트 설계, API 통합, 상태 관리 메커니즘 등 다양한 기술적 요소가 필요하다. 또 이것을 효과적으로 구현하고 관리하려면 전문 경험이 있는 인력이 필요하다. 게다가 현재로서는 에이전트 구축에 필한 도구가 무엇인지, 어떻게 사용하는지에 대한 기술적 정보 파악이 쉽지 않다.

· 보안 위험성 : AI 에이전트는 새로운 보안 위협을 경계해야 한다. 예를 들어, 악의적인 공격자가 모델을 재학습시켜서 악성코드를 삽입하거나, 가짜 정보로 모델을 오염시킬 수 있다. 보안 로깅, 입력 검증, AI 방화벽 등의 기술적 대안이 시급히 발전하고 있지만, 실시간 대응 역량까지 포함한 종합적 보안 체계가 필요하다.

사회경제적 관점에서 바라보면,

· 비용 절감 : 높은 운영 비용은 기업의 수익성을 저해한다. 기업은 AI 에이전트를 사용해서 비효율적인 프로세스, 직원의 실수로 지출되는 불필요한 비용을 줄이고 생산성을 향상시킴과 동시에 민첩한 비즈니스를 수행할 수 있다.

· 개인화 서비스 : AI 에이전트는 고객의 구매 이력, 행동 패턴, 실시간 피드백 등을 분석해 고객 맞춤형 제품 추천과 상호작용을 제공한다. 이는 고객과 기업 간의 브랜드 충성도를 높이고 구매 전환율에도 영향을 미칠 수 있다.

· 고용 축소 영향 : AI 에이전트의 도입은 기존 일자리 구조에 영향을 미칠 수 있다. 반복적이고 규칙적인 업무는 점차 자동화되고, 그에 따라 일부 직무가 사라질 수 있다. 따라서, 직무 재설계와 인력 재교육에 대한 고려가 함께 필요하다.

· 큰 초기 도입 비용 : AI 에이전트는 초기 도입 시 상당한 인프라와 사이버 위협에 대비한 보안 투자가 필요하다. 시스템을 도입하고 유지 보수하기 위해 지속적인 관리 비용이 필요하므로 도입 비용에 대한 부담이 있을 수 있다.

윤리적 관점에서 바라보면,

· 의사결정 투명성 부족 : AI 에이전트는 윤리적 판단을 내리는 능력이 부족하다. 블랙박스처럼 복잡하고 불투명한 상태로 결정을 내리니 사용자는 그 속에서 어떻게 결정을 했는지 이해하기 어렵다. 투명성 부족은 에이전트의 의사결정 능력에서 발생할 수 있는 많은 오류나 편향에 대한 의심을 불러일으킬 수 있다.

참고 : AI Agents: Definition, Types, Benefits & Use Cases, 생성형 AI 에이전트 ‘에이전틱 AI’에 거는 기대

반도체 소재 산업과 AI 에이전트

지금까지 살펴본 바에 따르면, AI 에이전트는 복잡한 의사결정과 실시간 제어가 요구되는 산업 현장에서 좋은 수단이 될 수 있다. 특히, 정밀한 데이터 기반 운영이 중요한 분야에서는 AI 에이전트 도입이 기존 시스템만으로는 해결하기 힘들었던 병목과 비효율을 해소할 수 있는 대안이 될 수 있다. 그 대표적인 예가 반도체 산업이다. 반도체 산업은 공정의 복잡성, 장비의 다양성, 품질 기준의 엄격함 등의 업무 특징을 갖는다. 이 가운데에서도 산업의 기초가 되는 ‘소재’ 분야는 아직 자동화 수준이 상대적으로 낮고, 연구자의 경험에 크게 의존하는 경향이 높다. 특히, 화합물 반도체는 그중에서도 공정 제어가 가장 까다로운 분야 중 하나로 꼽힌다. 최근 실리콘을 대체할 차세대 반도체 소재인 ‘질화갈륨(GaN)’의 에피택시(epiaxy) 공정은 기술 난이도가 매우 높고 반복 실험을 통한 양산 최적화에 많은 자원과 시간이 소모된다. 이런 이유로 질화갈륨 에피택시 소재 분야는 AI 에이전트의 잠재력이 가장 극대화될 수 있는 영역 중 하나가 될 수 있다.

AI 에이전트, 왜 지금일까?



1. 산업 구조의 전환과 AI 에이전트 도입의 시기성

질화갈륨을 포함한 화합물 반도체 시장은 고주파, 고 전력, 고효율 특성으로 고속 충전, 우주항공, 5G, 전기차 등 미래 산업 분야를 책임지는 핵심 반도체 소재다. 그러나 기술이 주도하는 분야라 해도 해당 분야에서의 성공 여부는 기술 자체보다 ‘누가 빠르고 유연하게 대응하는가’에 달려있다. 최근 소재 산업은 단순한 제조 경쟁을 넘어 공급망 회복력, 운영 민첩성, 고객 맞춤형 기술 적용 능력이 기업의 경쟁력을 좌우한다. 특히, 글로벌 공급망이 정치, 경제적 변수에 크게 좌우되는 지금, 기업들은 ‘기술력’과 ‘운영 역량’을 동시에 요구받는다. 바로 이 지점에서 AI 에이전트는 기업의 전략적 전환을 견인하는 핵심 인프라가 될 수 있다.

2. 전통적인 제조 방법에서 지능형 운영 체제로 변환

지금까지 화합물 반도체 소재 분야 공정 시스템은 대부분 숙련자 중심의 경험 기반으로 이뤄져왔다. 공정 조건은 연구자들의 지식 판단하에 결정됐고 반복적인 테스트와 수작업을 통한 조정으로 점진적인 최적화를 추구해왔다. 하지만 오늘날의 시장은 속도가 다르다. 늘어난 수요에 대응하기 위해서는 다양한 조건 데이터 실험과, 계속 바뀌는 고객의 요구를 반영해야 한다. 게다가 공정 조건은 복잡다변하다. 이제는 지속적인 정답을 찾는 게 아니라 끊임없이 ‘유효한 조합’을 실험하고, 가장 빠르게 반영하는 체계가 필요하다. AI 에이전트는 이런 운영 방식을 디지털화하고 지능화하는 존재이므로 전통적인 시스템에서는 수행하지 못했던 것들을 가능하게 한다.

3. AI 에이전트를 바라보는 기업 전략 관점의 변화

챗봇, RPA 등 기업은 시대를 거쳐 AI의 점진적인 업무 변화를 겪으며, AI를 단지 로봇의 개념이 아닌 운영 동반자이자, 전략적인 자산의 존재로 인식하게 됐다. 보조자 역할에서 멈추지 않고, 스스로 생산 계획 수립, 분석 리포트 자동 완성, 원재료 재고 변화 대응 등 회사 전체를 유기적으로 연결할 수 있는 힘이 있기 때문이다. 덕분에 기업은 인간 중심의 운영 체계에서 지능 중심의 하이브리드 운영 체계로 전환이 가능하게 됐다. 장기적으로 보면 개발 속도의 향상, 고객 대응 민첩성 강화, 고급 인력의 창의적 업무 집중, 제조 데이터 기반의 신규 인사이트 도출 등 복합적 가치 창출 구조를 만들어 낼 수 있다.

AI 에이전트, 아이브이웍스가 나선 까닭은?

지금 화합물 반도체 소재 산업은 ‘전환’이라는 시작점에 서 있다. 특히 수요가 정말 빠르게 확대되고 있는 만큼 생산성과 품질 제어, 기술 내재화 수준이 따라와야 함에도 불구하고 이는 여전히 쉽지 않다. 단순한 기계식 자동화 기술 만으로는 더 이상 수율과 양산 최적화의 한계를 넘기가 어렵고, 특히 질화갈륨처럼 선제 기술 사례가 적은 분야일수록 공정에 대한 불확실성과 경험 기반의 운영 편차는 쉽게 해결할 수 없다. 이런 상황에서 AI 에이전트 경쟁이 심화되며 드디어 제조업에서도 ‘행동하는 AI’를 동료로 맞이할 수 있는 시대가 됐다. 그러나 실제로 AI 에이전트를 아이브이웍스에서와 같은 특수 공정에 적용하는 것은 굉장히 복잡하며 도전적인 일이다. 공정 변수와 장비 간 상호작용이 복잡한 이 영역에서 도메인에 대한 깊은 이해 없이 AI 시스템을 현실에서 구동시키기란 어렵다. 게다가 우리에게 필요한 것은 세상의 모든 지식을 다 물어볼 수 있는 만능꾼이 아니라, 에피택시를 잘하는 에이전트다.

여기서 아이브이웍스의 역할이 분명해진다.

당사는 질화갈륨 에피택시 분야에서 오랜 연구와 기술 개발, 양산 최적화를 병행해왔다. 10년 이상 누적해온 공정 환경과 실험 결과에 대한 방대한 내부 데이터가 있다. 여기에 자체적으로 AI 에이전트를 설계하고 프로토타이핑할 수 있는 인적 자원과 기술력을 갖추고 있으며, 홈메이드 장비 기술로 인해 장비 커스텀에도 한계가 적은 편이다. 이는 대부분의 소재 기업들이 갖추지 못한 차별점이며, AI 에이전트 설계, 학습, 실증을 위한 최적의 조건이라는 뜻이 된다. 즉, 아이브이웍스는 단순한 기술 수용자가 아니라, ‘질화갈륨’ 소재 분야의 AI 설계자(Architect)이자 실천자(Builder)로서 참여하고 있다.

아이브이웍스의 AI 에이전트는 에피 성장에 필요한 각종 자동화 요소들과 지능화 경험을 통합, 확장시킨 개념이다. DOMM AI 에이전트에는 장비를 움직여 직접 장비를 가동하는 에이전트 A, 생산 스케줄을 관리하는 에이전트 B, 에이전트들을 지휘하는 에이전트 C 등 에피 생산에 필요한 카테고리에 맞게 전문 에이전트들이 각각 배치되어 있다. 각 에이전트들은 유기적으로 연결되어 최적의 에피웨이퍼 생산 시스템을 만든다. AI 연구진과 엔지니어들은 각 에이전트에 필요한 요소(데이터, 부품, 모델 등)들을 수급, 개발하여 양산 장비에 다양한 에이전트들을 하나씩 순차적으로 적용해 나가고 있다. 가장 최근에는 엔지니어 없이 런(장비 가동)을 준비하고 성장해 주는 에이전트가 성공적으로 적용되어 Domm AI 에이전트의 전체적인 완성률을 높였다.

아이브이웍스는 Domm AI 에이전트의 핵심을 다음과 같이 두고, 에이전트가 회사 전체의 생산성을 확장하는 양산 시스템의 일부로써 기능하도록 설계했다.

· End-to-End 최적화 : 구조 디자인 → 레시피 생성 → 생산 → 분석 → 학습까지 모든 흐름에 관여 가능

· 협업 중심 설계 : 다른 장비, 다른 공정에도 엔지니어들이 함께 설계하고 공유할 수 있는 플랫폼 구축

· 설명 가능한 의사결정 : 판단 근거(과거 런, 측정값 등)를 엔지니어가 납득할 수 있게 투명하게 설계

· 에이전트 내재화 : 특정 벤더의 툴에 의존하지 않고 자체 개발하여 에이전트를 고도화 할 수 있는 체계 구축

지금까지 AI 에이전트의 개념과 구조, 그리고 이점과 한계에 대해 살펴보았다. 나아가 반도체 소재라는 극도로 복잡한 영역에서의 에이전트 도입이 필요한 이유에 대해서도 간단히 짚어보았다. AI 에이전트에 대해 구체적인 실현이 계속되고 있는 지금, 아이브이웍스의 DOMM AI 에이전트도 전체적인 완성에 가까워지고 있다. 다음 편에서는 아이브이웍스가 AI 에이전트를 구축하여 과거 전통적인 방식의 에피 생산과 비교해 보며, 생산자 입장에서 어떤 방식으로 활용하고 있는지 좀 더 디테일하게 살펴보도록 하겠다.

Yoon-Seo Cho l Marketing Assistant at IVWorks

※ 본 칼럼은 기고자의 주관적인 견해로, 아이브이웍스 공식 입장과 다를 수 있습니다.