AI 에이전트에 관한 인사이트- 베트남 AI 에이전트 개발 가능할까요?

AI 에이전트 (AI Agent)란 사용자 대신 목표를 추구하고 작업을 수행하는 AI 기반 소프트웨어 시스템이라고 말합니다. 인공 지능 에이전트는 추론, 계획, 기억 능력을 갖추고 있으며 의사결정, 학습, 적응을 할 수 있는 일정 수준의 자율성을 갖춥니다. 

이러한 능력은 생성형 AI와 AI 기반 모델의 멀티모달 처리 능력 덕분에 가능해졌습니다. AI 에이전트는 텍스트, 음성, 영상, 오디오, 코드 등 다양한 형태의 정보를 동시에 처리 가능하고 대화, 추론, 학습, 의사결정을 쉽게 할 수 있습니다.

뿐만 아니라 시간이 지남에 따라 학습하고 거래 및 비즈니스 프로세스를 지원하는 데 도움이 됩니다. 그래서 에이전트들은 서로 협력하여 더 복잡한 작업 흐름을 조정하고 수행할 수도 있습니다.

AI 에이전트는 도메인 및 특정 작업에 특화된 디지털 도구의 기능을 활용하여 보다 복잡한 작업을 효과적으로 수행합니다. 예를 들어, 장기 기억을 갖춘 AI 에이전트는 이메일, 채팅 세션, 전화 통화 등 디지털 채널 전반에 걸쳐 고객 및 구성원과의 상호작용을 기억하며 지속적으로 학습하고 개인화된 추천을 조정할 수 있습니다. 이는 일반적으로 세션 단위 정보에 제한되는 LLM(대형 언어 모델) 및 SLM과 대조적입니다. 더 나아가 AI 에이전트는 특히 정교한 추론, 계획, 실행이 필요한 엔드투엔드 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 

AI 에이젠트에 관한 참고할 만한 리포트

AI 에이전트가 일의 미래를 재구성하는 방법 (Deloitte)

에이전트만으로는 충분하지 않다 (Microsoft)  

생성형 AI 에이전트 구축을 위한 모범 사례 (Amazon Web Service) 

RAG에서 자율 에이전트로의 전환 (Menlo Ventures)  

AI 에이전트 구성 요소  

센서(Sensors)

기본적으로 센서는 입력을 수집하는 역할을 하지만 실제로는 그 이상의 복잡한 기능을 수행합니다.

• 단순 수집뿐만 아니라 노이즈 필터링, 객체 인식, 공간 파악 등 1차 데이터 전처리까지 포함됩니다.
• 또한, 스마트 에이전트는 관련성 있는 감각 정보에 주의를 집중하고 선택할 수 있어야 하며, 이는 인간의 주의력과 유사한 기능입니다.

그래서 센서 설계의 정밀도는 전체 시스템의 판단력과 정확도에 큰 영향을 미칩니다.

액추에이터(Actuators)

액추에이터는 단순한 기계 장치만을 의미하지 않습니다.

• 디지털 환경에서는 텍스트 생성기, API 실행기, 데이터 처리기 등이 액추에이터 역할을 합니다.
• 즉, 물리적인 동작뿐만 아니라 가상 공간 내에서 능동적으로 작업을 수행해야 하므로 고도의 유연성이 요구됩니다.

따라서 중요한 질문은 “AI가 무엇을 할 수 있나?”에서 나아가 “AI는 어떻게 더 잘하도록 학습할 수 있는가?“입니다.

프로세서 및 결정 메커니즘

AI의 “두뇌”는 고정된 구조가 아니라 동적이고 확장 가능한 구조입니다.

• 휴리스틱 기반부터 딥러닝 기반까지 다양한 논리 계층을 조합
• 불확실하고 복잡한 환경에서도 실시간으로 의사결정
• 강화학습, RAG와 같은 최신 구조를 적용해 문제 해결 능력 향상

스마트한 프로세서는 전례 없는 문제에 대응하는 적응력과 창의성을 부여합니다.

학습 및 지식 시스템: 적응 능력의 핵심

전통적인 시스템과 달리, AI 에이전트는 스스로 배우고 개선할 수 있습니다.

• 경험을 기억하고, 분석하고, 이후 상황에 더 나은 반응을 학습
• 지도학습, 비지도학습, 강화학습 등 다양한 학습 방식 적용
• 단순한 데이터가 아닌, 상황, 목표, 효과적인 전략까지 저장

이를 통해 AI는 단순한 반응형 시스템을 넘어서 자율성과 성장성을 가진 존재로 진화합니다.

AI 에이전트의 종류 

단순 반사 에이전트 (Simple reflex agents) 

단순 반사 에이전트는 가장 기본적인 유형의 AI 에이전트로, 환경 조건에 대한 직접적인 반응을 기반으로 작동하도록 설계되었습니다. 이 에이전트들은 과거 경험이나 미래 결과를 고려하지 않고 조건-행동 규칙이라고 불리는 미리 정의된 규칙을 따라 의사결정을 합니다.

반사 에이전트는 센서를 통해 현재 환경을 인지하고 고정된 규칙 집합에 따라 행동을 취합니다.

단순 반사 에이전트는 여러 산업 분야에서 사용되며 그 예로 작업 자동화, 고객 서비스, 자동 캘린더, 자판기 등이 있습니다.

예를 들면 

• 로봇 청소기: 센서를 사용해 먼지와 이물질을 감지한 후 해당 구역을 청소합니다.
• 온도 조절기: “너무 추우면 난방을 켜세요.”
• 챗봇: 사용자가 “안녕”이라고 하면 “안녕하세요!”라고 응답합니다.
• 스팸 필터: 미리 정의된 규칙을 사용해 이메일이 스팸인지 판단합니다.

모델 기반 반사 에이전트 (Model-based reflex agents) 

모델 기반 반사 에이전트는 단순 반사 에이전트의 더 발전된 형태입니다. 여전히 조건-행동 규칙에 의존하여 의사결정을 하지만 동시에 환경에 대한 내부 모델을 포함하고 있습니다. 이 모델은 에이전트가 환경의 현재 상태를 추적하고 과거 상호작용이 환경에 어떻게 영향을 미쳤는지 이해하는 데 도움을 주어, 보다 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있게 합니다.

단순 반사 에이전트가 오로지 현재 감각 입력에만 반응하는 것과 달리, 모델 기반 반사 에이전트는 내부 모델을 사용하여 환경의 역학을 추론하고 이에 따라 의사결정을 합니다.

예를 들면 

• 자율주행차: 모델 기반 반사 에이전트로 설계된 자율주행차는 단순한 반사 에이전트보다 복잡한 상황에서 더 정확한 의사결정을 내릴 수 있습니다. 환경에 대한 내부 모델을 기반으로 하기 때문입니다. 그러나 자율주행차는 과거 경험으로부터 심화된 학습을 수행하지는 못한다. 따라서 사전에 정해진 규칙에만 의존하므로 이전에 전혀 경험하지 못한 새로운 상황이 발생하면 대응 능력이 제한적입니다. 
• 로봇 청소기: 모델 기반 반사 에이전트 방식의 로봇 청소기는 보다 효율적으로 작동하며 같은 장애물에 반복적으로 부딪히는 등의 실수를 방지할 수 있습니다. 하지만 이 역시 자율주행차와 마찬가지로 깊이 있는 학습 능력이 없고 미리 프로그래밍된 모델과 규칙을 기반으로만 최적화되므로 전혀 새로운 환경이나 예측하지 못한 문제에는 대응이 제한적입니다.   

목표 기반 에이전트 (Goal based Agents) 

목표 기반 반사 에이전트는 단순 반사 에이전트의 능력을 확장하여 보다 적극적이고 목표 지향적인 문제 해결 방식을 도입합니다.

미리 정의된 규칙에 따라 환경 자극에 반응하는 반사 에이전트와 달리 목표 기반 에이전트는 궁극적인 목표를 고려하고 계획 및 추론을 통해 목표 달성에 가까워지는 행동을 선택합니다.

예를 들면 

• 체스 AI의 수 계획 (Chess AI planning moves): 체스 AI는 목표 기반 에이전트(Goal-based agent)의 대표적인 예로, 매 순간의 선택을 승리라는 최종 목표에 가까워지는 관점에서 평가합니다.  단순히 현재 상태에 반응만 하는 것이 아니라, 장기적으로 유리한 전략적 계획을 세우고 각 수의 미래 결과를 깊이 고려할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 다만 일반적인 목표 기반 에이전트 형태의 체스 AI는 이전 경험을 통해 스스로 학습하는 능력이 제한적이며, AlphaZero와 같이 추가적인 학습 메커니즘을 도입하지 않는 한 경험에서 배운 지식을 활용할 수 없습니다.
• 자율주행차의 경로 탐색 (Self-driving cars navigating routes): 자율주행차는 더욱 복잡한 형태의 목표 기반 에이전트로서, 즉각적인 환경 반응 외에도 ‘목적지 도착’이라는 장기적인 목표를 지속적으로 유지하고 이를 실현하기 위한 계획을 세웁니다. 자율주행차는 탐색 알고리즘과 같은 경로 계획 알고리즘을 이용해 단기 목표(충돌 방지, 신호 준수)와 장기 목표(효율적 목적지 도달)를 효과적으로 결합합니다.그러나 목표 기반 방식만을 이용하는 자율주행차는 학습 능력과 적응 능력에 한계가 있기 때문에, 심층 학습(deep learning)과 같은 발전된 AI 기술의 지원이 없으면 예기치 못한 환경에 대한 대응이 다소 제한될 수 있습니다.
• 스마트 그리드 시스템 내 에너지 분배 관리 에이전트 (Agents in smart grid systems balancing energy distribution): 스마트 그리드 내 에너지 분배 에이전트는 목표 기반 에이전트의 매우 명확한 사례이다. 각 결정은 ‘에너지 수요-공급 균형 유지’ 및 ‘운영비 최적화’라는 구체적 목표를 달성하기 위해 내려집니다. 에이전트는 전체 시스템의 장기적인 효율성 및 안정성이라는 목표를 바탕으로 다양한 최적화 및 계획 알고리즘을 적용합니다. 다만 목표 기반 시스템의 에이전트는 과거 데이터를 통한 지속적인 자기 개선이 어려운 경우가 많기 때문에, 장기적으로 더 높은 성능을 얻기 위해서는 머신러닝과 같은 학습 기반 요소를 결합하는 것이 일반적입니다.

 효용 기반 에이전트 (Utility-based agents) 

효용 기반 반사 에이전트는 단순한 목표 달성을 넘어서 효용 함수를 사용하여 전체적인 이익을 극대화하는 행동을 평가하고 선택합니다.

목표 기반 에이전트가 특정 목표 달성 여부에 따라 행동을 선택하는 반면 효용 기반 에이전트는 다양한 가능한 결과를 고려하고 각 결과에 효용 값을 부여하여 가장 최적의 행동 방침을 결정합니다. 이를 통해 여러 목표나 상충되는 요소가 존재하는 상황에서 보다 세밀한 의사결정이 가능해집니다.

예를 들면 

• 추천 시스템 (Netflix, Spotify): Netflix와 Spotìy의 추천 시스템은 사용자의 콘텐츠 시청 이력, 감상 시간, 선호하는 장르, 평가 내역, 좋아요와 즐겨찾기 같은 상호작용 데이터를 수집합니다. 수집된 데이터를 기반으로 협업 필터링(Collaborative Filtering), 콘텐츠 기반 필터링(Content-based Filtering), 딥러닝(Deep Learning) 등의 알고리즘을 사용해 각 사용자가 특정 콘텐츠에 긍정적으로 반응할 확률을 예측하는 개인 맞춤형 모델을 만듭니다.  각 콘텐츠는 개별 사용자의 만족 가능성을 나타내는 ‘효용값(Utility value)’을 부여받습니다. 
• 금융 거래 시스템: 금융 거래 시스템은 시장 데이터, 과거 거래 내역, 기술적 지표(technical indicators), 자산의 펀더멘털 데이터(fundamental data), 때로는 거시경제 데이터를 분석하여 특정 투자 기회의 수익과 리스크를 평가합니다. 그리고 양적 분석(quantitative analysis), 머신러닝(machine learning), 통계 예측 모델을 통해 각 투자 선택지에 효용값을 부여합니다. 효용값은 리스크를 고려한 기대 수익을 나타내며, 샤프 비율(Sharpe ratio), 소르티노 비율(Sortino ratio) 같은 지표가 사용됩니다. 

학습 에이전트 (Learning agents) 

학습 에이전트는 새로운 경험과 데이터를 바탕으로 시간이 지남에 따라 성능을 향상시킵니다. 미리 정의된 규칙이나 모델에 의존하는 다른 AI 에이전트와 달리 학습 에이전트는 환경으로부터 받은 피드백을 통해 지속적으로 행동을 업데이트합니다. 이를 통해 동적이고 불확실한 상황에서도 의사결정 능력을 향상시키고 더 나은 성과를 낼 수 있습니다.

학습 에이전트는 일반적으로 다음 네 가지 주요 구성 요소로 이루어집니다:

• 성능 요소: 지식 기반을 바탕으로 의사결정을 수행합니다.
• 학습 요소: 피드백과 경험을 통해 에이전트의 지식을 조정하고 개선합니다.
• 비평가: 에이전트의 행동을 평가하고 보상이나 벌점 형태로 피드백을 제공합니다.
• 문제 생성기: 에이전트가 새로운 전략을 발견하고 학습을 향상시킬 수 있도록 탐색적 행동을 제안합니다.

예를 들면 

• 의료 분야의 AI 학습 에이전트: 의료 분야에서 학습 에이전트는 환자의 과거 의료 기록, 검사 결과, 영상 진단 데이터, 유전자 정보, 생체 신호 등 다양한 데이터를 활용해 질병 예측 모델을 구축합니다. 이러한 시스템은 방대한 데이터에서 질병 및 건강 상태의 패턴과 추세를 찾아내기 위해 머신러닝(Machine Learning), 딥러닝(Deep Learning) 기술을 적용하며, 대표적으로 인공 신경망(Neural Networks), 랜덤 포레스트(Random Forest) 알고리즘 등을 활용합니다.
• 고객 서비스 분야의 대화형 AI: 이 학습 에이전트는 이전 고객과의 상호작용(메시지, 전화, 구매 이력, 고객 평가) 데이터를 분석하여 고객의 의도(intent)와 맥락을 이해합니다.자연어 처리(NLP), 딥러닝 및 강화학습(Reinforcement Learning) 기술을 적용하여 시간이 지남에 따라 더욱 적절하고 정확한 응답을 제공하도록 성능을 개선합니다. 

멀티 에이전트 시스템 (Multi-agent systems) 

멀티 에이전트 시스템은 여러 개의 독립적인 에이전트들이 상호작용하며 협력하거나 경쟁하는 환경을 말합니다. 각 에이전트는 자신의 목표를 가지고 있으며, 다른 에이전트와 정보 교환, 조정, 협동 등을 통해 복잡한 문제를 해결합니다. 이러한 시스템은 분산 문제 해결, 자율 로봇, 네트워크 관리 등 다양한 분야에서 활용됩니다.

예를 들면 

• 교통 관리: 신호등, 자율주행 차량, 센서 등 여러 에이전트 간의 협력을 통해 교통 흐름을 최적화하고, 혼잡을 감소시키며, 안전성과 이동 효율성을 개선하는 것을 목표로 합니다. 조정 알고리즘(coordination algorithms)과 머신러닝(machine learning)을 사용하여 신호등의 점등 시간을 실시간으로 조정하거나 자율주행 차량의 속도 및 경로를 조정함으로써 교통 흐름을 개선하고 혼잡을 감소시킵니다. 
• 스마트 홈: 스마트 홈에서는 조명, 에어컨, 난방 장치, 가전제품 등 각 장치가 독립된 에이전트로 작동하며, 서로 소통하고 협력할 수 있습니다. 각 에이전트는 주변 환경(온도, 밝기, 움직임, 에너지 사용량)에 대한 데이터를 지속적으로 수집하여 조명 밝기, 실내 온도 등을 자동으로 조정하거나 불필요한 장치를 꺼서 최적화된 결정을 내립니다. 시스템은 머신러닝(Machine Learning)과 분산 인공지능(Distributed AI)을 활용하여 사용자의 생활 패턴을 학습하고 시간이 지날수록 더욱 정교하게 환경을 제어합니다. 

AI 에이전트, AI 어시스턴트, 챗봇의 차이점 분석   

인공지능 기술의 눈부신 발전은 우리의 일상 속으로 다양한 형태의 ‘지능형 존재들’을 불러오고 있습니다. 이제는 단순히 정보를 검색하거나 명령을 수행하는 수준을 넘어, 스스로 사고하고 학습하며, 때로는 사용자보다 먼저 상황을 인지하고 반응하는 AI들이 등장하고 있습니다. 하지만 우리가 흔히 접하는 AI 에이전트, AI 어시스턴트, 챗봇은 그 이름이 비슷하다고 해서 동일한 존재는 아닙니다.

이들은 각기 다른 목적과 구조, 자율성 수준, 그리고 사용자와의 상호작용 방식에 따라 구분되며, 인공지능이 사회 곳곳에 어떤 방식으로 스며들고 있는지를 보여주는 좋은 사례이기도 합니다. 아래의 표는 이러한 세 가지 인공지능 시스템을 보다 명확하게 이해하고, 우리가 어떻게 이들을 활용하고 있는지 통찰할 수 있도록 도와줍니다. 이제 단순한 기술 개념을 넘어, 이들 간의 차이점과 역할의 본질에 대해 한 번 깊이 들여다보겠습니다.

기준	AI 에이전트 (AI Agents)	AI 어시스턴트 (AI Assistants)	AI 챗봇 (AI Chatbot)
정의	목표를 기반으로 자율적으로 결정을 내리는 존재	사용자의 작업을 보조하는 도구	자동화된 작업을 수행하는 소프트웨어 프로그램
상호작용 방식	사람과의 상호작용이 필수가 아님	매우 상호작용적이며 개인화된 대화를 제공	사전 정의된 스크립트나 단순 명령에 따라 응답
복잡성	복잡한 의사결정 수행 가능	맥락을 이해하며 복잡한 상호작용 가능	단순하고 반복적인 작업 수행
학습 능력	높음 (고급 학습 및 적응 능력 보유)	높음 (사용자와의 상호작용을 통해 학습)	낮음 (제한적인 학습 또는 미리 정의된 응답)
예시	자율주행차, 스마트 그리드, 추천 시스템	Siri, Alexa, Google 어시스턴트	고객지원 챗봇, 소셜미디어 봇

AI 에이전트는 어떻게 작용합니까? 

환경 인식 (Perceiving the environment)

AI 에이전트는 환경과 상호작용하며 데이터를 수집하는 것으로 시작합니다. 센서는 에이전트의 ‘감각’ 역할을 하며, 이미지, 소리, 위치, 시스템 상태, 사용자 입력 등 다양한 정보를 감지합니다. 이 단계는 후속 의사결정의 품질을 좌우하는 핵심적인 기초입니다.

기존 자동화 시스템은 단순한 신호에 반응하는 반면, AI 에이전트는 보다 정교한 환경 인식을 요구합니다. 단순한 순간적 데이터 수집을 넘어서, 시간적·공간적 관계를 이해하고 현재 상황에 대한 전체적인 ‘인지 모델’을 구성합니다. 이를 통해 보다 유연하고 상황에 맞는 반응이 가능해집니다. 

입력 데이터 처리 (Processing input data)

입력된 데이터를 바탕으로, 에이전트는 노이즈를 제거하고, 정리하며, 의미 있는 정보를 추출해 ‘지금 무슨 일이 일어나고 있는지’를 이해합니다. 이 과정에는 전처리, 특징 추출, 구조화된 데이터 표현 생성 등이 포함됩니다.

AI 에이전트는 단일한 정보뿐 아니라 다양한 출처의 데이터를 통합적으로 분석해야 합니다. 이를 위해 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전, 머신러닝 알고리즘이 활용되며, 이러한 변환을 통해 데이터는 행동 가능한 지식으로 바뀝니다. 이 단계의 품질이 높을수록 이후의 의사결정과 실행은 더욱 정교해집니다. 

의사결정 (Making decisions)

상황을 이해한 후, 에이전트는 구체적인 행동을 선택해야 합니다. 결정은 고정된 규칙에 따라 이뤄질 수도 있지만, 일반적으로는 상태 탐색, 의사결정 트리, 강화학습 등의 알고리즘을 통해 최적의 결과를 도출합니다.

의사결정은 항상 ‘가장 좋은 선택’을 의미하지 않습니다. 때로는 비용, 신뢰도, 속도, 위험도 등을 종합적으로 고려한 ‘가장 적절한 선택’이 필요합니다. 우수한 AI 에이전트는 다양한 시나리오를 예측하고, 현재 상황에 가장 적합한 결정을 내릴 수 있어야 합니다.

행동 계획 및 실행 (Planning and executing an action)

결정이 내려진 후, 에이전트는 그에 맞는 구체적인 계획을 세우고 실행합니다. 로봇이라면 손이나 바퀴를 움직이고, 소프트웨어라면 메시지를 보내거나 시스템 데이터를 수정할 수 있습니다.

이 과정은 단순한 반사적 반응이 아니라 목적과 전략을 바탕으로 한 실행입니다. 행동이 잘 수행되었는지를 확인하고, 필요시 수정하는 피드백 과정도 포함됩니다. 이러한 유연한 실행 능력이 AI 에이전트를 ‘지능적’으로 만드는 핵심 요소입니다.

학습 및 향상 (Learning and improvement)

AI 에이전트의 가장 큰 차별점은 행동 결과를 바탕으로 학습할 수 있다는 점입니다. 에이전트는 실행 결과나 환경의 피드백을 기억하고, 오류로부터 교훈을 얻으며 다음 행동 전략을 조정합니다.

이러한 학습 과정을 통해 에이전트는 점점 더 똑똑해지고, 새로운 환경에도 유연하게 적응할 수 있게 됩니다. 자율주행차, 가상 어시스턴트, 추천 시스템처럼 사용자 경험의 품질이 중요한 분야에서 이 기능은 핵심적인 역할을 합니다.

AI 에이전트 미래 및 베트남 AI 에이전트 개발 잠재력 

AI 에이전트 미래 예측 

Statista에 따르면 AI 에이전트는 오늘날 다양한 산업 분야에서 이미 폭넓게 활용되고 있습니다. 대표적으로 고객 지원용 챗봇인 ChatGPT와 같은 AI 에이전트는 고객과 상호작용하며 문의에 답변하고 문제를 효율적으로 해결합니다. 

또한, AI 에이전트를 활용한 추천 시스템은 사용자의 선호도를 분석하여 아마존 (Amazon)의 제품 추천이나 넷플릭스(Netflix)의 디지털 콘텐츠 추천처럼, 기존의 전통적인 방법으로는 충족하지 못했던 고객 기대를 만족시키는 맞춤형 제품이나 콘텐츠를 제안합니다. 테슬라와 웨이모 같은 자율주행차는 AI 에이전트를 사용해 도로를 주행하고 승객의 안전을 보장하거나 자원 소비를 최적화하기 위해 운전 스타일과 경로를 결정하는 중요한 결정을 내립니다.

AI 에이전트는 점점 더 디지털화되는 사회에서 비즈니스의 AI 진화 다음 단계로 자리 잡을 준비가 되어 있습니다. 단순 반복 작업을 자동화하든, 복잡한 워크플로우를 최적화하든, 학습하고 적응하며 스마트한 선택을 내릴 수 있는 이들의 능력은 다양한 분야에서 혁신과 새로운 응용 가능성을 열어줍니다.

Statista 통계 자료대로 2025년에는 전 세계 기업의 약 67%가 업무 흐름에 AI 에이전트를 도입할 것으로 예상됩니다. 미국은 AI 에이전트 도입 기대치가 가장 높아, 미국 기업의 최대 74%가 도입을 계획하고 있습니다. 프랑스, 스페인, 브라질은 기업들이 AI 에이전트를 주로 중앙 또는 보조 역할로만 인식하고 있으며 회사 내에서의 다양한 역할 탐색은 상대적으로 적은 유일한 국가들입니다. 

베트남 AI 에이전트 개발 잠재력

베트남 기술 기업들은 다음과 같은 강점을 통해 AI 에이전트 개발을 선도할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 

• 아시아 시장에 최적화된 제품 설계
• 중소기업 대상 경량 솔루션 제공
• 산업 맞춤형 에이전트 모듈화 기술 보유 

자새한 잠재력 분석은 다음과 같습니다. 

젊고 유연한 기술 인재층 보유

베트남은 수학적 기초가 탄탄하고 최신 기술을 빠르게 습득할 수 있는 젊고 역동적인 엔지니어 세대를 보유하고 있습니다. 많은 베트남 개발자들이 해외 AI 프로젝트에 참여하면서, 에이전트 중심 시스템(agent-centric systems)에 대한 이해와 경험을 쌓고 있습니다. 일부 스타트업과 중소기업은 전통적인 IT 인프라 위에 AI를 얹는 방식이 아닌, 처음부터 유연한 구조를 설계하여 AI 에이전트를 자연스럽게 시스템에 통합할 수 있는 장점을 가지고 있습니다. 

다양한 현실 과제를 갖춘 넓은 내수 시장

베트남 내 다양한 산업에서 AI 에이전트의 적용 가능성이 높습니다. 

• 리테일·이커머스: 개인화된 상품 추천, 자동 응대, 재고 관리.
• 금융·은행: 금융 상담, 위험 탐지, 신원 확인 지원.
• 헬스케어·교육: 학습 보조 에이전트, 질병 예측, 건강 모니터링.
• 행정 및 공공서비스: 민원 안내 챗봇, 문서 자동화.

특히 중소기업(SME)이 많은 베트남 시장 특성상, 경량화되고 유연한 AI Agent 솔루션에 대한 수요가 크며, 이는 베트남 기업이 충분히 대응할 수 있는 분야입니다. 

글로벌 수출 가능한 ‘Make in Vietnam’ AI 제품

베트남 기업들은 점차 단순한 외주가 아닌 자체 AI 솔루션 브랜드화에 나서고 있으며, 특정 산업에 특화된 모듈형 AI 에이전트를 개발하고 있습니다. 이러한 솔루션은 동남아, 일본, 한국, 유럽 등의 시장에도 수출 가능성이 높으며, 특히 도입이 간편하고 비용 효율적인 솔루션을 원하는 국가들에게 매력적인 옵션이 됩니다.

국내 AI 생태계와 국제 협력의 시너지

베트남 정부는 2030년까지 AI 국가전략을 추진 중이며, 다양한 창업 및 혁신 프로그램을 통해 기술 기업들을 적극적으로 지원하고 있습니다. 동시에, 많은 기업들이 일본, 미국, 한국 등과의 기술 제휴를 통해 공동 개발을 추진하고 있으며, AI 에이전트는 모듈화되어 있어 지역화(localization) 및 협업 개발에 적합한 기술입니다.

베트남 AI 개발 현황을 알아보세요! 

마무리  

결론적으로는 AI 에이전트는 소프트웨어 개발, 고객 서비스, 비즈니스 분석 등 다양한 산업 분야에서 중요한 역할을 하여 새로운 수준의 효율성과 혁신을 가능하게 할 것입니다. 또한 AI 에이전트는 개인 비서 역할을 하면서 여행 계획과 같은 일상적인 업무를 지원하는 등 우리 일상생활에 더욱 통합될 것입니다. 

잠재력이 큼에도 불구하고 베트남에서 AI 에이전트를 개발하는 데에는 몇 가지 도전 과제가 존재합니다. 예를 들어, 데이터의 표준화 수준이 아직 낮고, 고급 AI 인재 수요에 비해 공급이 부족하며, 중소기업(SME)에서 AI를 보편적으로 도입하는 데 장벽이 존재합니다. 그러나 이러한 문제는 오히려 HBLAB과 같은 기업이 고객의 현실에 맞춘 AI 에이전트를 개발할 수 있는 기회이기도 합니다.

가까운 미래에는 2030년까지의 국가 AI 전략과 HBLAB과 같은 핵심 기술 기업들의 동반 성장에 힘입어, 베트남은 아시아 및 글로벌 시장에 적합한, 효율적이고 지능적인 AI 에이전트 솔루션을 개발·수출하는 중심지로 도약할 수 있을 것입니다.