미래를 바꿀 AI 에이전트 기술, 어디까지 왔나? (Anthropic의 Claude와 Manus AI 협업 사례)

AI 에이전트 기술은 인공지능의 새로운 패러다임을 열고 있습니다. 단순히 명령에 응답하는 수준을 넘어 스스로 생각하고 결정하며 실행하는 AI의 등장은 우리가 상상했던 미래가 훨씬 가까이 와 있음을 보여줍니다. 특히 Anthropic의 Claude와 Manus AI의 협업은 AI 에이전트 기술의 현주소와 미래 가능성을 생생하게 보여주는 사례입니다. 이번 글에서는 AI 에이전트의 정의부터 최신 기술 동향, 그리고 실제 활용 사례까지 깊이 있게 살펴보겠습니다.

 

Anthropic Claude + Manus AI + 근황 업데이트

 

AI 에이전트란 무엇인가?

AI 에이전트는 단순한 챗봇이나 AI 모델과는 차원이 다른 기술입니다. 기존의 AI 모델들이 주어진 명령에 반응하는 수동적인 역할에 머물렀다면, AI 에이전트는 사람처럼 생각하고 결정을 내릴 수 있는 시스템으로 진화했습니다.

사람과 유사한 의사결정 과정

AI 에이전트의 가장 큰 특징은 사용자의 구체적인 명령 없이도 스스로 태스크를 수행할 수 있다는 점입니다. 사람이 결정을 내릴 때 수많은 생각과 자료 수집을 통해 경험을 바탕으로 선택하는 것처럼, AI 에이전트도 다양한 데이터 툴과 문서를 활용하여 계획을 세우고 결정을 내립니다. 이는 단순히 응답을 생성하는 것을 넘어 복잡한 문제 해결 과정을 포함합니다7.

다중 LLM과 자체 워크플로우

AI 에이전트는 단일 대형 언어 모델(LLM)이 아닌 여러 개의 LLM을 활용하여 자신만의 워크플로우를 디자인하고 통제합니다. 워크플로우 디자인, 툴 사용, 프롬프트 생성 등의 결정은 전부 에이전트에 의해 이루어지며, 각각의 에이전트는 자신만의 커스텀 프롬프트와 툴을 가지고 있습니다. 이러한 특성은 대화형 에이전트(Conversational Agent)가 사용자와 시스템이 자연어를 통해 정보를 주고받는 것과는 차별화된 점입니다8.

RPA 도구와의 차이점

로봇 프로세스 자동화(RPA) 툴은 이미 여러 기업에서 활용되고 있지만, AI 에이전트는 이보다 한 단계 더 진화한 형태입니다. RPA가 미리 정의된 프로세스를 따라 단순 작업을 반복하는 데 초점을 맞춘다면, AI 에이전트는 인간의 프롬프트에 따라 협력적으로 복잡한 태스크를 수행하며, 단순 작업을 넘어 스스로 문제를 해결할 수 있는 발전된 형태입니다.

AI 에이전트 기술의 현황과 동향

완전한 구현을 향한 진행 중인 여정

AI 에이전트 기술은 아직 완벽하게 구현된 상태가 아닙니다. CES 2023에서 에이전트가 올해의 키워드로 언급되었지만, 실제로는 완벽한 구현 사례가 부족한 상황입니다. 이는 AI 에이전트가 여전히 발전 과정에 있음을 보여줍니다.

수직적 vs 수평적 에이전트 개발

에이전트 개발은 크게 두 가지 방향으로 진행되고 있습니다:

1. 수직적 AI 에이전트: 특정 산업이나 기업의 유스케이스를 해결하는 데 집중합니다. 예를 들어, 법률 분야에서 헐비 팀은 변호사들을 위한 AI 에이전트를 개발하여 최근 큰 규모의 투자를 유치했습니다. 이커머스 분야에서는 인한스 팀이 LLM을 활용해 광고 캠페인 작성 등을 지원하고 있습니다.
2. 수평적 AI 에이전트: 일반적인 기능을 개선하고 확장하는 데 중점을 둡니다. 다양한 분야에 적용 가능한 범용 에이전트 기술을 개발하는 방향입니다.

멀티 에이전트 시스템의 부상

AI 에이전트 기술의 진화 방향 중 하나는 멀티 에이전트 시스템의 구현입니다. 이는 각 에이전트가 특정 역할(예: CRM, 세일즈, 마케팅)을 담당하며 서로 협력하는 시스템을 의미합니다. 이러한 시스템에서도 전체적인 조율을 담당하는 '매니저' 역할의 에이전트가 필요하게 될 것으로 예상됩니다.

Anthropic의 Claude와 Manus AI의 혁신적 협업

엔트로픽 빌더 서밋과 한국 시장의 연결

최근 열린 엔트로픽 빌더 서밋에서 Claude 팀과 한국의 콕스웨이브 팀이 공동 주최하여 다양한 협업 가능성을 논의했습니다. 이 서밋에서는 Claude가 앞으로의 에이전트 방향성에 대한 중요한 인사이트를 공유했으며, 특히 한국 시장에서의 AI 에이전트 발전 방향에 대한 논의가 이루어졌습니다.

MCP 프레임워크의 등장

Claude 팀에서 출시한 MCP(Multi-Command Protocol)는 다른 툴을 쉽게 사용할 수 있도록 만들어진 프레임워크로, 여러 오픈소스 툴을 통합할 수 있는 기능을 제공합니다. 이 프레임워크는 오픈소스로 제공되며, 모든 도구를 무료로 사용할 수 있습니다. 다만 각 툴에 대한 API는 별도로 비용이 발생할 수 있습니다.

AI 네이티브 플랫폼의 협업

콕스웨이브 팀은 AI 대화 기록을 평가하고 관리하는 독특한 AI 네이티브 플랫폼을 제공하며, 현재 PwC와 협력하고 있습니다. 이 팀은 미국과 인도 시장에서 활동 중이며 한국 제품 개발도 계획하고 있어, AI 대화 평가를 원하는 기업들에게 유용한 솔루션을 제공할 것으로 기대됩니다.

Manus AI의 혁신적인 에이전트 기능

실시간 웹 검색과 자동 계획 수립

Manus AI 팀은 웹 검색을 통해 실시간으로 여행 계획을 세워주는 도구를 개발했습니다. 이 도구는 사용자 요청에 따라 정보를 수집하고 답변을 생성하는 기능을 포함합니다. 예를 들어, 일본 여행 계획을 요청하면 AI가 자동으로 일정표를 작성해줍니다.

데이터 분석 및 문서 자동 생성

Manus AI의 또 다른 인상적인 기능은 데이터 분석 능력입니다. 사용자가 테슬라 주식에 대한 심층 분석을 요청하면, AI 에이전트가 계획표를 세우고 필요한 코드를 작성한 후 분석 문서를 자동으로 생성합니다. 이는 기존에 사람이 수동으로 해야 했던 복잡한 분석 작업을 AI가 대체할 수 있음을 보여줍니다.

웹사이트 및 대시보드 자동 생성

Manus AI는 사용자 요청에 따라 대시보드와 웹사이트를 자동으로 생성하는 기능도 제공합니다. 이는 코딩 지식이 없는 사용자도 간단한 자연어 명령으로 웹사이트나 데이터 시각화 도구를 만들 수 있게 해주는 혁신적인 기능입니다.

가상 환경을 활용한 작업 처리

Manus AI는 사용자가 요청할 때마다 별도의 가상 환경(Virtual Machine)을 생성하여 작업을 수행합니다. 이러한 방식은 각 사용자에게 독립적인 작업 환경을 제공하는 장점이 있지만, 동시에 리소스 소모가 많아 상용화에 어려움이 있습니다. 현재 대기자 명단에 약 15만 명이 등록되어 있어, 서버 부하 관리가 중요한 과제로 떠오르고 있습니다.

AI 에이전트 시장의 성장과 기회

코딩 툴의 놀라운 발전

AI 기반 코딩 플랫폼인 Cursor는 비개발자와 개발자 모두에게 큰 인기를 끌고 있습니다. 이 회사는 최근 1년 동안 1,000억 원의 매출을 기록했으며, 9,900%의 급성장을 보였습니다. 단 12명의 팀원으로 이러한 성과를 달성했다는 점은 AI 에이전트 기술의 잠재력을 보여주는 좋은 사례입니다.

UI/UX 디자인 자동화

Vzero와 같은 툴은 UI/UX 디자인을 자연어로 생성해주는 능력을 갖추고 있습니다. 사용자는 템플릿을 선택하고 추가 요구사항을 입력하면 실시간으로 웹사이트를 만들어줍니다. 이러한 툴들은 디자인 과정을 대폭 간소화하고, 비전문가도 전문적인 결과물을 만들 수 있게 해줍니다.

AI 에이전트 기술의 상용화 과제

Manus AI와 같은 진보된 에이전트 툴은 아직 완전한 상용화 단계에 이르지 못했습니다. 리소스 소모가 많고 서버 부하 관리가 어려운 현실적인 문제들이 존재합니다. 하지만 이러한 과제들은 기술 발전과 투자를 통해 점차 해결될 것으로 예상됩니다.

AI 에이전트의 미래 전망

프라이버시와 데이터 보안

AI 에이전트가 발전함에 따라 프라이버시와 데이터 보안 문제가 중요하게 대두되고 있습니다. Manus AI 팀은 사용자의 동의 없이 메모리를 기록하지 않겠다고 언급하며, 이는 에이전트 기술 발전에 있어 사용자 신뢰 확보가 핵심 과제임을 보여줍니다.

새로운 직업과 역량의 부상

AI 에이전트 시대에는 프롬프트 작성 능력이 중요한 역량으로 부각되고 있습니다. 이는 직접 코딩 능력보다 AI 툴을 효과적으로 활용하는 능력이 더 가치 있게 평가될 수 있음을 의미합니다. 비개발자도 AI와의 대화를 통해 복잡한 작업을 수행할 수 있는 환경이 조성되고 있습니다.

한국형 AI 에이전트의 발전 가능성

한국어와 문화에 최적화된 AI 에이전트의 개발도 중요한 과제입니다. HyperCLOVA X와 같이 한국어에 특화된 대규모 언어 모델을 기반으로 한 에이전트 개발은 한국 시장에서 중요한 의미를 가집니다1. 이는 글로벌 AI 기술을 단순히 도입하는 것이 아닌, 한국의 언어적, 문화적 특성을 반영한 주권적 AI 개발의 중요성을 보여줍니다.

결론: AI 에이전트와 함께하는 미래

AI 에이전트 기술은 빠르게 발전하고 있으며, 우리의 일하는 방식과 생활 방식을 근본적으로 변화시킬 잠재력을 가지고 있습니다. Anthropic의 Claude와 Manus AI의 협업 사례는 이러한 변화의 일면을 보여주는 좋은 예시입니다.

아직은 완벽한 구현에 도달하지 못했지만, 웹 검색, 데이터 분석, 웹사이트 제작 등 다양한 작업을 자동화하는 AI 에이전트의 능력은 이미 인상적인 수준에 도달했습니다. 향후 기술적 한계와 리소스 문제가 해결됨에 따라, AI 에이전트는 더욱 강력하고 접근성 높은 도구로 발전할 것입니다.

최종적으로, AI 에이전트 기술을 효과적으로 활용하기 위해서는 기술 자체에 대한 이해뿐만 아니라, 프롬프트 작성 같은 새로운 역량을 개발하는 것이 중요합니다. AI 시대에 적응하고 발전하기 위해, 이러한 새로운 기술과 친숙해지고 적극적으로 활용하는 자세가 필요할 것입니다.

여러분은 AI 에이전트 기술을 어떻게 활용하고 싶으신가요? 업무 자동화, 창의적 작업, 또는 다른 분야에서 AI 에이전트가 어떻게 도움이 될 수 있을지 한번 상상해 보세요!

The Future-Changing AI Agent Technology: How Far Has It Come? (Anthropic's Claude and Manus AI Collaboration Case)

AI agent technology is opening a new paradigm in artificial intelligence. The emergence of AI that thinks, decides, and executes on its own, beyond simply responding to commands, shows that the future we imagined is much closer than we thought. In particular, the collaboration between Anthropic's Claude and Manus AI vividly demonstrates the current state and future possibilities of AI agent technology. In this article, we'll take an in-depth look at everything from the definition of AI agents to the latest technology trends and real-world use cases.

What is an AI Agent?

AI agents are technology on a different level from simple chatbots or AI models. While existing AI models have remained in passive roles that react to given commands, AI agents have evolved into systems that can think and make decisions like humans.

Decision-Making Process Similar to Humans

The biggest characteristic of AI agents is that they can perform tasks on their own without specific commands from users. Just as humans make decisions based on numerous thoughts, data collection, and experience, AI agents also establish plans and make decisions using various data tools and documents. This goes beyond simply generating responses to include complex problem-solving processes7.

Multiple LLMs and Self-Designed Workflows

AI agents use multiple large language models (LLMs) rather than a single LLM to design and control their own workflows. Decisions about workflow design, tool use, and prompt generation are all made by the agent, and each agent has its own custom prompts and tools. This characteristic differentiates it from conversational agents that exchange information between users and systems through natural language8.

Differences from RPA Tools

While robotic process automation (RPA) tools are already being used by many companies, AI agents are a more evolved form. While RPA focuses on repeating simple tasks following predefined processes, AI agents cooperatively perform complex tasks according to human prompts and can solve problems on their own beyond simple tasks.

Current Status and Trends in AI Agent Technology

A Journey Toward Complete Implementation

AI agent technology is not yet perfectly implemented. Although agents were mentioned as a keyword of the year at CES 2023, there are still few perfect implementation examples. This shows that AI agents are still in the development process.

Vertical vs. Horizontal Agent Development

Agent development is proceeding in two main directions:

1. Vertical AI Agents: Focus on solving use cases for specific industries or companies. For example, in the legal field, the Hurbee team has developed an AI agent for lawyers and recently attracted large-scale investment. In e-commerce, the Enhance team is supporting activities such as writing ad campaigns using LLMs.
2. Horizontal AI Agents: Focus on improving and expanding general functionalities. This direction develops general-purpose agent technology applicable to various fields.

The Rise of Multi-Agent Systems

One direction in the evolution of AI agent technology is the implementation of multi-agent systems. This refers to systems where each agent is responsible for a specific role (e.g., CRM, sales, marketing) and collaborates with others. It is expected that an agent in a 'manager' role will be needed to coordinate the overall system.

Innovative Collaboration Between Anthropic's Claude and Manus AI

Anthropic Builder Summit and Connection to the Korean Market

At the recent Anthropic Builder Summit, co-hosted by the Claude team and Korea's Coxwave team, various collaboration possibilities were discussed. Claude shared important insights about the future direction of agents at this summit, with discussions particularly focusing on the direction of AI agent development in the Korean market.

Emergence of the MCP Framework

The MCP (Multi-Command Protocol) released by the Claude team is a framework designed to easily use other tools, providing functionality to integrate various open-source tools. This framework is provided as open-source, and all tools can be used for free. However, APIs for each tool may incur separate costs.

Collaboration with AI Native Platforms

The Coxwave team provides a unique AI native platform for evaluating and managing AI conversation records and is currently collaborating with PwC. This team is active in the US and Indian markets and plans to develop Korean products, expected to provide useful solutions for companies wanting AI conversation evaluation.

Manus AI's Innovative Agent Functions

Real-Time Web Search and Automated Planning

The Manus AI team has developed a tool that creates travel plans in real-time through web searches. This tool includes functions to collect information and generate answers according to user requests. For example, if you request a Japan travel plan, the AI automatically creates an itinerary.

Data Analysis and Automatic Document Generation

Another impressive feature of Manus AI is its data analysis capability. When a user requests an in-depth analysis of Tesla stock, the AI agent creates a plan, writes the necessary code, and automatically generates an analysis document. This demonstrates that AI can replace complex analytical tasks that previously had to be done manually by humans.

Automatic Generation of Websites and Dashboards

Manus AI also provides the function to automatically generate dashboards and websites according to user requests. This is an innovative feature that allows users without coding knowledge to create websites or data visualization tools with simple natural language commands.

Task Processing Using Virtual Environments

Manus AI creates a separate virtual environment (Virtual Machine) for each user request to perform tasks. While this approach has the advantage of providing an independent working environment for each user, it also consumes a lot of resources, making commercialization difficult. With about 150,000 people currently on the waiting list, managing server load has emerged as an important challenge.

Growth and Opportunities in the AI Agent Market

Amazing Development of Coding Tools

The AI-based coding platform Cursor is gaining popularity among both non-developers and developers. This company recorded 100 billion won in sales over the past year, showing 9,900% rapid growth. The fact that this was achieved with just 12 team members is a good example showing the potential of AI agent technology.

UI/UX Design Automation

Tools like Vzero have the ability to generate UI/UX designs in natural language. Users can create websites in real-time by selecting templates and entering additional requirements. These tools greatly simplify the design process and allow non-experts to create professional results.

Commercialization Challenges of AI Agent Technology

Advanced agent tools like Manus AI have not yet reached the complete commercialization stage. There are practical problems such as high resource consumption and difficult server load management. However, these challenges are expected to be gradually resolved through technological development and investment.

Future Prospects for AI Agents

Privacy and Data Security

As AI agents evolve, privacy and data security issues are becoming increasingly important. The Manus AI team mentioned that they will not record memory without user consent, showing that securing user trust is a key challenge in the development of agent technology.

The Rise of New Professions and Competencies

In the age of AI agents, prompt writing ability is emerging as an important competency. This means that the ability to effectively utilize AI tools may be valued more than direct coding ability. An environment is being created where even non-developers can perform complex tasks through conversations with AI.

Development Potential of Korean AI Agents

The development of AI agents optimized for Korean language and culture is also an important task. Agent development based on large-scale language models specialized for Korean, such as HyperCLOVA X, has significant meaning in the Korean market1. This shows the importance of sovereign AI development that reflects Korea's linguistic and cultural characteristics, rather than simply adopting global AI technology.

Conclusion: The Future with AI Agents

AI agent technology is developing rapidly and has the potential to fundamentally change how we work and live. The collaboration case between Anthropic's Claude and Manus AI is a good example showing one aspect of this change.

Although it hasn't reached perfect implementation yet, the ability of AI agents to automate various tasks such as web searches, data analysis, and website creation has already reached an impressive level. As technical limitations and resource issues are resolved in the future, AI agents will develop into even more powerful and accessible tools.

Finally, to effectively utilize AI agent technology, it's important not only to understand the technology itself but also to develop new competencies like prompt writing. To adapt and develop in the AI era, we need an attitude of becoming familiar with and actively utilizing these new technologies.

How would you like to utilize AI agent technology? Try imagining how AI agents could help you in work automation, creative tasks, or other areas!

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Citations:

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