챗GPT 에이전트 출시! AGI 시대의 혁명인가 마케팅 전략일 뿐인가?

챗GPT 에이전트 기능, 뭐가 다르고 뭐가 좋을까?

최근에 챗GPT가 '에이전트'라는 새로운 기능을 공개했어. 이게 뭐냐면, AI가 스스로 인터넷에서 정보를 찾아서 엑셀 파일이나 PPT를 만들어주고, 심지어 네 이메일도 대신 보내주는 거야. 그냥 질문에 답만 하는 게 아니라, 알아서 생각하고 행동까지 한다는 게 엄청난 차이지.

예시: 친구 결혼식에 가야 하는데, 내가 갈 차편이랑 일정을 찾아달라고 하면 AI가 알아서 웹서핑해서 다 짜주는 거지.

근데 사람들은 "내가 원하는 건 이런 게 아닌데?"라고 생각하기도 해. 예를 들어, "AI가 내 여행 계획 짜주는 건 별로야. 나는 실생활에서 쓸 수 있는 에이전트를 원해!" 이런 반응도 많아.

그래서 오늘은 이 에이전트 기능이 정말 대단한 건지, 아니면 그냥 마케팅용인지 솔직하게 파헤쳐 볼 거야. AI 처음 배우는 사람들도 쉽게 이해할 수 있도록, 전문가와 함께 에이전트, 자동화, PPT 이런 용어들이 뭔지, 뭐가 다른지 쉽게 설명해 줄게.

에이전트, 제대로 알자!

Q: 챗GPT의 '딥리서치'가 제일 괜찮은 결과를 준다고 들었는데, 다른 에이전트들은 어때?

A: 에이전트는 AI가 스스로 일을 해서 결과물을 내놓는 건데, 일을 진짜 잘하지만 중간에 실수를 잘하는 단점이 있어. 여러 에이전트 중에선 '딥리서치'가 자료 조사할 때 정말 유용하고, 산업에 적용했을 때 효과가 크다는 리뷰가 많아. 그래서 챗GPT의 딥리서치는 꼭 써보길 추천해.

Q: 딥리서치는 그냥 챗GPT 모델 중 하나야?

A: 아니, 딥리서치는 여러 AI 모델을 엮어서 만든 거야. 에이전트는 AI 하나만 쓰는 게 아니라, AI 1, 2, 3, 4가 서로 소통하면서 일을 해. 어떤 AI는 조사하는 걸 감독하고, 또 다른 AI는 조사 결과를 정리하는 식이지. AI끼리 알아서 생각하고 소통하게 만드는 게 에이전트의 핵심이야.

Q: 그럼 챗GPT가 딥리서치를 '에이전트'라고 부르는 이유는 뭐야?

A: 오픈AI에서도 딥리서치를 잘 작동하는 에이전트라고 말했어. 마치 "우리가 딥리서치라는 좋은 에이전트를 만들었는데, 이걸 더 발전시켜서 이런 범용적인 에이전트를 만들었어!"라고 말하는 거지.

Q: 나는 딥리서치를 그냥 모델 중 하나라고 생각했는데, 왜 에이전트라고 부르는지 궁금했어.

A: 네 말대로, AI가 알아서 분석하고, 만들고, 비교해서 A부터 Z까지 모든 걸 해주면 우리가 생각하는 에이전트라고 할 수 있지. 근데 범위가 넓어지면 중간에 실수가 나올 가능성이 높아져. 그래서 딥리서치처럼 제한된 범위에서 AI들이 소통해서 자료를 찾아 보고서처럼 보여주는 건 실수 없이 만들 수 있다고 본 거야. 마치 컨설팅 회사에서 자료 조사하는 것처럼 말이야.

Q: 그럼 딥리서치는 왜 에이전트라고 불리는 거야?

A: 딥리서치는 AI들이 서로 소통하면서 인터넷에서 자료를 찾고 정리하는 복잡한 과정을 거치기 때문이야. 마치 여러 명의 전문가가 모여서 하나의 문제를 해결하는 것처럼 말이지. 그래서 내부적으로는 에이전트라고 불러도 틀리지 않아.

Q: 그럼 챗GPT 에이전트 기능은 '메이크' 같은 일을 하는 거야?

A: 비슷하지만 달라. '메이크' 같은 자동화는 정해진 규칙대로 반복적인 일을 정확하게 처리하는 거야. 예를 들어, 매일 집으로 가는 것처럼 말이지. 하지만 에이전트는 집으로 갈 수도 있고, 여의도로 갈 수도 있고, 어디든 네가 말하는 곳으로 갈 수 있어. 즉, 더 다양한 일을 할 수 있지만, 그만큼 실수할 가능성도 높아지는 거지.

Q: 자동화는 뭐야?

A: 자동화는 '메이크'처럼 네이버나 구글에서 특정 키워드로 뉴스를 찾아서 분석하고 메일로 보내주는 것처럼, 반복적인 일을 자동으로 처리해 주는 거야. 한 번 만들어 놓으면 계속 알아서 돌아가지.

Q: 그럼 자동화랑 에이전트의 차이는 뭐야?

A: 자동화는 정해진 규칙대로 정확하게 일을 처리하는 거고, 에이전트는 규칙이 정해져 있지 않아도 네가 요청하는 대로 알아서 일을 처리해 주는 거야. 다만 에이전트는 아직 발전 중이라 가끔 실수를 할 수도 있어.

Q: '딥리서치'처럼 코스피 분석 리포트를 아침마다 해달라고 하는 건 자동화가 가능한 일이야?

A: 응, 그건 자동화가 가능해. 정해진 규칙대로 반복되는 일이니까. 하지만 에이전트는 같은 논문을 하더라도 예상치 못한 방법으로 풀 수도 있고, 때로는 엉뚱한 길로 갈 수도 있어. 이게 에이전트의 자율성과 다양성인데, 장점이자 단점이 될 수 있지.

Q: 루틴한 일들을 에이전트로 계속 해결하면 문제가 생길 수도 있겠네?

A: 맞아. 어제는 잘 됐는데 오늘은 안 된다거나, 왜 이렇게 됐는지 알 수 없는 상황이 발생할 수 있지. 그럴 땐 원래 정해진 프로세스로 돌아가서 자동화하는 게 더 나을 수도 있어.

결론적으로,

• 자동화: 정해진 규칙대로 반복적인 일을 정확하게 처리. (예: 매일 뉴스 요약해서 메일 보내기)
• 에이전트: 규칙이 없어도 자율적으로 다양한 일을 처리. (예: 친구 결혼식 일정 알아서 짜주기)

에이전트는 아직 발전 중이라 실수할 수도 있지만, 앞으로 더 똑똑해져서 우리 삶을 더 편리하게 만들어 줄 가능성이 커. 앞으로 에이전트 기능에 대해 더 궁금한 점이 있다면 댓글로 남겨줘!