AI 에이전트의 미래: 김진우 대표가 말하는 3%의 혁명과 A2A 시대의 도래

AI 에이전트 기술이 현재 얼마나 발전했을까요? 라이너의 김진우 대표는 "AI 기술은 아직 기대치의 3%에 불과하다"라고 평가합니다. 하지만 이 3%의 기술이 앞으로 우리의 일상과 업무 환경을 어떻게 변화시킬지 주목할 필요가 있습니다. AI 에이전트는 단순한 챗봇을 넘어 자율적으로 의사결정을 내리고 복잡한 작업을 수행할 수 있는 미래 기술의 핵심으로 부상하고 있습니다. 이 글에서는 김진우 대표의 통찰을 바탕으로 AI 에이전트의 현재와 미래에 대해 알아보겠습니다.

 

알아서 행동하는 AI보다 시킬 때 잘하는 AI가 선택받는다! (김진우 대표 2편)

 

AI 에이전트의 정의와 LLM과의 차이점

AI 에이전트는 단순히 질문에 답하는 대규모 언어 모델(LLM)과는 근본적으로 다른 기술입니다. 가장 큰 차이점은 자율성에 있습니다.

AI 에이전트는 무엇인가?

AI 에이전트는 "사용자의 개입 없이 자율적으로 작동하며, 환경을 인지하고 학습하여 주어진 목표를 달성하거나 문제를 해결하는 지능형 시스템"으로 정의됩니다9. 이는 단순한 텍스트 생성을 넘어 실제 행동을 수행하는 시스템입니다.

미국 프린스턴 대학교 연구진이 제시한 AI 에이전트의 세 가지 핵심 조건은 다음과 같습니다4:

• 복잡한 환경에서 인간의 지시 없이도 어려운 목표를 추구할 수 있는 능력
• 자연어로 지시를 받고 인간의 감독 없이 자율적으로 행동할 수 있는 능력
• 목표 달성을 위해 웹 검색이나 프로그래밍 같은 도구 사용을 스스로 계획하는 능력

LLM과 AI 에이전트의 주요 차이점

특징AI 에이전트LLM 챗봇

행동 능력	실제 행동 수행 가능	텍스트 기반 대화만 가능
도구 사용	다양한 외부 도구 활용	응답 생성을 위한 학습된 지식만 사용
목적성	특정 목표 달성을 위한 실행	사용자 질문에 대한 응답 주 목적
메모리와 상태	장기 목표 및 상태를 추적	대화 컨텍스트 내에서만 제한적 메모리 유지

 

이러한 차이점으로 인해 AI 에이전트는 LLM이 가진 한계를 넘어 더욱 복잡하고 장기적인 업무를 수행할 수 있습니다7.

AI 에이전트 기술의 현재와 도전 과제

김진우 대표에 따르면, 현재 AI 에이전트 기술은 기대치의 단 3%에 불과합니다. 이는 기술의 발전이 이제 막 시작되었다는 것을 의미합니다. 그렇다면 현재 AI 에이전트가 직면한 주요 도전 과제는 무엇일까요?

신뢰성과 정확성의 문제

현재 AI 모델은 여전히 '환각' 현상을 일으키며 거짓 정보를 생성하는 문제가 있습니다. 김진우 대표가 이끄는 라이너는 심플큐에이 벤치마크에서 93.7점을 달성하며 글로벌 최고 수준의 정확성을 입증했지만11, AI의 정확성과 신뢰성은 여전히 개선해야 할 중요한 과제입니다.

"라이너는 이미 빅테크 기업들을 뛰어넘는 AI 검색 기술을 보유하고 있으며, 이번 성과를 통해 글로벌 AI 검색 시장에서 기술적 우위를 증명했다. 환각 현상을 최소화하는 AI 검색 기술을 기반으로, 정확한 정보를 다양한 방식으로 탐색하고 활용할 수 있게 돕는 서비스들을 개발해 나갈 것이다."
- 김진우 라이너 대표11

사용자 맥락의 이해

AI 에이전트가 진정한 가치를 제공하기 위해서는 사용자의 맥락을 정확히 이해해야 합니다. 이는 단순한 질문-답변 형태를 넘어, 사용자의 상황, 의도, 선호도를 종합적으로 파악하는 능력이 필요함을 의미합니다.

이와 관련하여 '컨텍스츄얼 AI(Contextual AI)'라는 개념이 주목받고 있습니다. 컨텍스츄얼 AI는 "사용자의 현재 상황과 맥락을 이해하여 맞춤형 서비스를 제공하는 인공지능 기술"로, 앞으로 AI 에이전트의 중요한 발전 방향이 될 것입니다3.

비즈니스 모델의 확립

많은 AI 서비스들이 아직 안정적인 수익 모델을 확보하지 못하고 투자에 의존하고 있습니다. AI 에이전트의 지속 가능한 발전을 위해서는 명확한 비즈니스 모델 확립이 필요합니다.

맥락 정보의 중요성과 AI의 발전 방향

김진우 대표는 AI 에이전트의 발전에 있어 맥락 정보의 중요성을 특별히 강조합니다. 맥락 정보는 어떻게 AI의 미래를 형성할까요?

개인화된 AI 경험

현재 AI는 개인화된 결과 제공 측면에서 여전히 부족합니다. 유튜브나 인스타그램과 같은 플랫폼은 이미 고도화된 개인화 기술을 사용하고 있지만, AI 에이전트는 아직 이 수준에 도달하지 못했습니다.

맥락 정보는 고급 AI 시스템에서 필수적인 요소가 될 것이며, 개인의 취향을 반영한 추천처럼 발전할 것으로 예상됩니다. 이는 AI 에이전트가 단순히 일반적인 정보를 제공하는 것을 넘어, 각 사용자에게 정확히 필요한 정보와 서비스를 제공할 수 있는 방향으로 발전해야 함을 의미합니다.

새로운 인터페이스의 필요성

AI의 맥락 정보를 효과적으로 수집하고 활용하기 위해서는 새로운 형태의 인터페이스 개발이 필요합니다. 김진우 대표는 AI의 발전에 있어 맥락 정보를 잘 전달할 수 있는 새로운 폼팩터의 필요성을 강조합니다.

사용자에게 실질적으로 도움이 되는 폼팩터가 개발되어야 AI가 실제로 활용될 것이므로, 이를 해결하는 것이 AI 산업의 중요한 과제 중 하나입니다.

AI 에이전트의 미래: A2A 시대의 도래

AI 에이전트의 미래는 어떤 모습일까요? 김진우 대표는 'A2A'(Agent to Agent) 시대가 열릴 것이라고 전망합니다.

A2A 이코노미의 등장

"기존 AI 에이전트가 기업 업무 각 영역에서 개별적으로 작동했다면 이제는 AI 에이전트끼리 협업하는 'A2A'(Agent to agent) 시대로 발전하고 있다. A2A 이코노미는 단순한 개념이 아니라 이미 현실에서 빠르게 적용되고 있는 변화"라고 김진우 대표는 강조합니다8.

미래에는 사람 1명이 AI 에이전트를 10개, 100개씩 '고용'하는 시대가 올 것이라는 비전도 제시했습니다. 이는 마치 과거에 주판에서 스프레드시트로 계산 방식이 자동화된 것처럼, AI 솔루션을 통해 생산성이 10배, 100배 높아지는 시대를 의미합니다8.

다양한 특화 에이전트의 발전

AI 에이전트는 다양한 앱처럼 특정 기능에 특화되어 발전할 것으로 예상됩니다. 하나의 AI가 모든 것을 완벽하게 해결하기보다는, 각 영역에 특화된 여러 AI 에이전트가 협업하는 형태로 발전할 가능성이 높습니다.

이러한 환경에서는 에이전트 간의 연동이 가능하여 일종의 운영 체제 역할을 할 수 있는 킬러 앱이 등장할 수 있습니다. 이는 마치 스마트폰의 앱스토어처럼, 다양한 AI 에이전트를 통합하고 관리하는 플랫폼의 중요성이 커질 것임을 시사합니다.

한국의 AI 경쟁력과 전망

한국의 AI 기술 수준은 어느 정도일까요? 2022년 기준 한국의 AI 기술 수준은 미국(100%)의 88.9% 수준으로 평가됩니다. 응용단계 AI에서는 90.1%, 사업화단계 AI에서는 88.6% 수준을 보여, 기초 연구보다 응용 분야에서 더 높은 경쟁력을 가지고 있습니다16.

특히 주목할 만한 점은 한국의 AI 기술 발전 속도입니다. 응용단계 AI 기술 수준에서 한국은 최근 5년간 8.7%p 향상되었으며, 이는 주요국 대비 2배 이상 빠른 속도입니다16. 이러한 추세를 고려하면, 한국은 AI 에이전트 분야에서도 글로벌 경쟁력을 갖출 수 있는 잠재력이 있습니다.

김진우 대표가 이끄는 라이너가 최근 국내 생성형 AI 스타트업으로는 유일하게 포브스에서 선정한 '아시아 100대 유망 기업'에 이름을 올린 것도 이러한 가능성을 보여주는 사례입니다1.

결론: AI 에이전트가 가져올 변화

김진우 대표의 통찰에 따르면, AI 에이전트는 사용자의 의도를 정확히 파악하고 효율적으로 작업을 수행하는 도구로 자리매김할 것입니다. AI 기술이 현재 3% 수준이라는 평가는 역설적으로 앞으로의 발전 가능성이 무궁무진함을 시사합니다.

AI 에이전트는 단순히 반복 작업을 자동화하는 것을 넘어, 복잡한 데이터 분석과 실시간 의사결정을 지원하며 업무의 패러다임을 변화시킬 것입니다9. 또한 A2A 이코노미의 도래는 우리가 일하고 생활하는 방식에 근본적인 변화를 가져올 것입니다.

여러분은 어떻게 AI 에이전트를 활용할 계획인가요? 단순한 정보 검색용 도구로 생각하고 계신가요, 아니면 복잡한 업무의 파트너로 바라보고 계신가요? AI 에이전트의 발전은 이제 시작단계에 불과하며, 그 활용 방식은 우리의 상상력에 달려 있습니다.

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The Future of AI Agents: Kim Jin Woo's Insights on the 3% Revolution and the Dawn of the A2A Era

How far has AI agent technology come? Liner CEO Kim Jin Woo estimates that "AI technology is still only at 3% of its potential." However, this 3% technology is poised to transform our daily lives and work environments in remarkable ways. AI agents are emerging as the core of future technology, moving beyond simple chatbots to autonomously make decisions and perform complex tasks. In this article, we'll explore the present and future of AI agents based on CEO Kim's insights.

Definition of AI Agents and Their Difference from LLMs

AI agents are fundamentally different from Large Language Models (LLMs) that simply answer questions. The biggest difference lies in their autonomy.

What Are AI Agents?

AI agents are defined as "intelligent systems that operate autonomously without user intervention, perceiving and learning from their environment to achieve given goals or solve problems"9. They go beyond text generation to perform actual actions.

American Princeton University researchers have identified three key conditions for AI agents4:

• The ability to pursue difficult goals in complex environments without human direction
• The ability to receive instructions in natural language and act autonomously without human supervision
• The ability to independently plan the use of tools such as web searches or programming to achieve goals

Key Differences Between LLMs and AI Agents

CharacteristicAI AgentLLM Chatbot

Action Capability	Can perform real actions	Limited to text-based conversation
Tool Usage	Utilizes various external tools	Uses only learned knowledge for response generation
Purpose	Executes to achieve specific goals	Primarily focused on responding to user questions
Memory and State	Tracks long-term goals and status	Maintains limited memory only within conversation context

 

These differences enable AI agents to perform more complex and long-term tasks beyond the limitations of LLMs7.

Current State of AI Agent Technology and Challenges

According to CEO Kim, current AI agent technology is at only 3% of its expected potential. This indicates that technological development is just beginning. So what are the main challenges facing AI agents today?

Issues of Reliability and Accuracy

Current AI models still suffer from "hallucination" phenomena where they generate false information. While Liner, led by CEO Kim, has demonstrated top-level global accuracy with a score of 93.7 on the SimpleQA benchmark11, improving the accuracy and reliability of AI remains a critical challenge.

"Liner already possesses AI search technology that surpasses big tech companies, and through this achievement, we've proven our technological superiority in the global AI search market. Based on AI search technology that minimizes hallucinations, we will develop services that help users explore and utilize accurate information in various ways."
- Liner CEO Kim Jin Woo11

Understanding User Context

For AI agents to provide true value, they must accurately understand the user's context. This requires the ability to comprehensively grasp the user's situation, intentions, and preferences beyond simple question-and-answer formats.

In this regard, the concept of 'Contextual AI' is gaining attention. Contextual AI is "artificial intelligence technology that understands the user's current situation and context to provide customized services," and will be an important direction for the development of AI agents3.

Establishing Business Models

Many AI services still lack stable revenue models and rely on investment. Establishing clear business models is necessary for the sustainable development of AI agents.

The Importance of Contextual Information and AI Development Direction

CEO Kim particularly emphasizes the importance of contextual information in the development of AI agents. How will contextual information shape the future of AI?

Personalized AI Experiences

Current AI is still lacking in providing personalized results. Platforms like YouTube and Instagram already use sophisticated personalization technology, but AI agents have not yet reached this level.

Contextual information will become an essential element in advanced AI systems and is expected to evolve like recommendations that reflect individual preferences. This means AI agents need to develop beyond providing general information to delivering exactly the information and services each user needs.

The Need for New Interfaces

To effectively collect and utilize contextual information in AI, new types of interfaces need to be developed. CEO Kim emphasizes the need for new form factors that can convey contextual information well in AI development.

Developing form factors that are genuinely helpful to users is an important challenge for the AI industry, as this will determine whether AI will be actually utilized.

The Future of AI Agents: The Dawn of the A2A Era

What will the future of AI agents look like? CEO Kim predicts that an 'A2A' (Agent to Agent) era will emerge.

The Emergence of the A2A Economy

"While existing AI agents operated individually in different areas of business operations, we are now evolving into an 'A2A' (Agent to agent) era where AI agents collaborate with each other. The A2A economy is not just a concept but a change that is already being rapidly applied in reality," emphasizes CEO Kim8.

He also presents a vision where in the future, one person will 'employ' 10 or 100 AI agents. This means an era where productivity increases 10 or 100 times through AI solutions, similar to how calculation methods were automated from abacuses to spreadsheets in the past8.

Development of Various Specialized Agents

AI agents are expected to develop like various apps, specialized in specific functions. Rather than having one AI perfectly solve everything, multiple AI agents specialized in different domains are likely to collaborate.

In such an environment, a killer app that can function as a kind of operating system by connecting agents could emerge. This suggests that the importance of platforms that integrate and manage various AI agents, similar to smartphone app stores, will increase.

Korea's AI Competitiveness and Outlook

What is the level of Korea's AI technology? As of 2022, Korea's AI technology level is assessed at 88.9% of the United States (100%). In the application stage AI, it shows 90.1%, and in the commercialization stage AI, 88.6%, indicating higher competitiveness in application fields than in basic research16.

Particularly noteworthy is the speed of Korea's AI technology development. In the application stage AI technology level, Korea has improved by 8.7%p over the past five years, which is more than twice as fast as major countries16. Considering this trend, Korea has the potential to gain global competitiveness in the field of AI agents.

Liner, led by CEO Kim, was recently the only domestic generative AI startup to be named in Forbes' '100 Promising Companies in Asia', which is a case demonstrating this potential1.

Conclusion: Changes Brought by AI Agents

According to CEO Kim's insights, AI agents will establish themselves as tools that accurately understand users' intentions and efficiently perform tasks. His assessment that AI technology is currently at a 3% level paradoxically suggests that the possibilities for future development are limitless.

AI agents will go beyond simply automating repetitive tasks to support complex data analysis and real-time decision-making, changing the paradigm of work9. Additionally, the advent of the A2A economy will bring fundamental changes to how we work and live.

How do you plan to utilize AI agents? Do you see them as simple information search tools, or as partners for complex tasks? The development of AI agents is just at the beginning stage, and how they are utilized depends on our imagination.

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Citations:

1. https://www.yna.co.kr/view/AKR20231129110000017
2. https://digitalbourgeois.tistory.com/631
3. https://audreyprincess.tistory.com/151
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8. https://www.unicornfactory.co.kr/article/2025031214505048457
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10. https://www.semanticscholar.org/paper/1a9615d1d284e47d34ce9e3155db75a2aeb918a3
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16. https://spri.kr/posts/view/23683?code=data_all&study_type=&board_type=industry_trend