디지털데일리 권하영 기자 = 누구나 나만의 인공지능(AI) 비서를 만들 수 있는 시대가 도래했다. 복잡한 개발 지식 없이도 개인이나 기업이 직접 생성형 AI를 활용한 ‘AI 에이전트’를 손쉽게 구축할 수 있는 방법이 주목받고 있다. 특히 기업 내부 데이터와 맞춤형 서비스를 연계해 활용하는 AI 에이전트는 업무 자동화, 고객 응대, 정보 검색 등 다양한 영역에서 실질적인 생산성 향상을 이끌 수 있어 관심이 집중된다.
28일 디지털데일리가 개최한 ‘AI 웨이브 2025(AI WAVE 2025)’ 콘퍼런스에서 GS네오텍 AI리서치 엔지니어인 류동엽 매니저는 ‘SDK·MISO로 누구나 쉽게 만드는 나만의 AI 에이전트’를 주제로 ▲구글 ADK(Agent Development Kit)의 개념과 적용 사례 ▲GS네오텍이 자체 개발한 로우코드(Low-Code) 기반 AI 플랫폼 ‘미소(MISO)’의 기능 및 활용 방안을 중점적으로 발표했다.
류 매니저는 “챗GPT처럼 질문에 답하는 것만으로는 AI 에이전트라 할 수 없다”며 “에이전트란 사용자의 질문에 대한 답변뿐 아니라, 그에 따른 계획 수립과 도구 호출, 행동 실행까지 수행하는 주체”라고 정의했다. 예컨대 “오후 3시에 회의 일정 잡아줘”라는 요청에 대해 챗GPT는 방법만 안내할 뿐이지만, AI 에이전트는 직접 구글 캘린더에 접속해 일정을 등록한다는 것이다.
GS네오텍이 강조한 구글 ADK는 파이썬(Python) 기반의 코드 중심 개발 환경으로, 멀티 에이전트 아키텍처와 다양한 외부 도구 연동을 지원한다. 류 매니저는 “ADK는 단순히 에이전트를 만드는 키트를 넘어서, 외부 앱과의 행동 연계를 가능케 하는 MCP(Model Context Protocol), 에이전트 간 통신을 위한 A2A(Agent to Agent)와 결합되며 멀티에이전트 생태계의 표준이 되고 있다”고 진단했다.
실제로 ADK를 통해 구현할 수 있는 에이전트 유형은 ▲대규모언어모델(LLM) 기반 기본형 ▲지정된 흐름에 따라 동작하는 워크플로형 ▲사용자 정의 기능을 포함하는 커스텀형 등 다양하다. ADK는 내장 도구 외에도 구글 워크스페이스, 유튜브 API, 사용자 정의 함수, 외부 애플리케이션까지 도구로 연결할 수 있으며, 이를 통해 사용자는 유튜브 영상 분석이나 이메일 요약 요청 등 복합적인 AI 작업을 구현할 수 있다.
ADK의 대표 사례로는 중앙일보의 AI 기사 검색 시스템이 언급됐다. 류 매니저는 “중앙일보는 자사 뉴스 기사 데이터를 기반으로 AI가 질문에 응답하고 출처까지 제시하는 검색 시스템을 구현하고자 했다”며, 초기에는 ‘버텍스 AI 서치(Vertex AI Search)’를 이용했지만 “사용자 질문 의도를 제대로 해석하지 못해 정확하지 않은 답변과 출처 오류가 빈번했다”고 지적했다.
이에 GS네오텍은 ADK 기반 에이전트를 버텍스 AI 서치 앞단에 연결했다. 이 에이전트는 사용자의 질문에서 핵심 정보를 추출해 서치에 전달함으로써, 보다 정밀한 검색 결과를 유도했다. 그는 “중앙일보는 지난해 10월, 언론사 최초로 AI 기사 검색 시스템을 정식 오픈했고 지금도 운영 중”이라며 “질문을 입력하면 AI가 관련 기사와 출처를 함께 보여주는 방식”이라고 설명했다.
이어 류 매니저는 개발자 중심의 ADK와 달리, 비개발자도 사용할 수 있도록 GS네오텍이 직접 선보인 로우코드 기반 AI 플랫폼 ‘미소’를 소개했다. 그는 “AI 앱 제작을 오롯이 개발자에게 맡기면 도메인 지식이나 비즈니스적 감각이 부족해 한계가 생기고, 반대로 비개발자가 전 과정을 맡기에는 역량 부족 문제가 있다”며 “개발자와 비개발자 간 장벽을 허물기 위해 미소를 만들었다”고 강조했다.
미소는 AI 애플리케이션 개발과 배포, 관리를 제공하는 종합 플랫폼이다. 그래픽사용자인터페이스(GUI) 기반으로 구성되어 있어, 비개발자들도 손쉽게 현장의 데이터를 활용해 생성형 AI 애플리케이션을 제작할 수 있는 것이 특징이다. 개발, 엔지니어링, 데이터 처리, 임베딩, 분석 등 모든 기능을 제공하기 때문에 빠른 프로토타입 제작 및 배포가 가능하다. GPT·클로드 등 다양한 글로벌 LLM을 지원하며, 검색증강생성(RAG) 및 에이전트 기술을 통합 제공한다.
GS네오텍에 따르면, 미소 도입시 프론트엔드·백엔드 개발 업무는 약 80%, 프롬프트 엔지니어링은 약 25%, 데이터 처리·임베딩은 약 80%, 로깅과 모니터링·분석은 약 70%, AI 플러그인 개발 및 통합은 약 50%의 시간 절약이 가능하다.
GS네오텍은 실제 내부 활용사례를 통해 미소의 실효성을 입증하고 있다. 대표적으로 ‘멀티 LLM 계약서 분석 시스템’은 기술영업 담당자가 직접 작성한 계약서를 업로드하면, 세 가지 종류의 대형언어모델(LLM)이 동시에 작동해 이를 표준 계약서와 비교 분석하는 구조다. 각각의 LLM은 계약서의 내용과 형식을 기준으로 조항별 적합성 여부를 평가하고, 오타나 문맥상 오류, 해석상 모호한 표현 등을 자동 식별한다.
류 매니저는 “계약서가 복잡할수록 표준 계약서와 비교하는 데 시간이 많이 소요되는데, 이 시스템을 통해 비교 분석 과정이 획기적으로 단축됐다”며 “과거에는 담당자가 문서를 일일이 읽고 확인했지만, 이제는 업로드만으로 자동 분석 리포트를 받아볼 수 있다”고 소개했다.
또 다른 사례인 ‘안Gen봇’은 건설 및 인프라 사업 현장을 위한 맞춤형 AI 챗봇으로, 사내 안전규정에 기반한 실시간 질의응답과 시각 기반 분석 기능을 함께 제공한다. 현장 근로자는 스마트폰으로 간단히 질문을 입력하거나, 사진을 촬영해 시스템에 업로드하는 것만으로도 해당 작업의 위험 요소를 파악할 수 있다. 예를 들어, 특정 공정에서 착용해야 할 보호장비나 주의사항을 묻거나, 현장 사진을 통해 잠재적 위험요소가 무엇인지 분석 결과를 바로 받아볼 수 있다.
안Gen봇은 GS네오텍의 통합 안전관찰 시스템과 미소 기반 워크플로우로 연동돼, 분석 결과를 자동 리포트 형식으로 생성하고, 별도의 수정 없이 시스템에 제출할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 현장 인력의 안전 대응 속도가 크게 향상됐으며, 관리자 입장에서도 보고서 검토에 드는 시간과 노력이 현저히 줄었다. 실제로 2025년 1월부터 4월까지 기준으로 월 평균 146명의 사내 사용자가 안Gen봇을 활용했고, 월간 이용 건수는 평균 794건에 달한다.
류 매니저는 “이를 통해 개발자들뿐만 아니라 비개발자들도 현장의 안전 보수의 동작 원인을 정확하게 이해하고 통합 안전 관찰 시스템과 API 형태로 빠르게 적용할 수 있었다”며 “현장에 계신 분들은 현장의 위험 요소를 분석한 보고서를 보고 잘못된 내용이 있는지 없는지만 간단하게 확인해서 체크하기만 하면 된다”고 언급했다.
그는 “개발자와 비개발자 모두가 함께 사용할 수 있는 플랫폼이 필요하다고 생각해 미소를 만들게 됐다”며 “앞으로 누구나 쉽게 AI 애플리케이션을 만들 수 있도록 지원하겠다”고 강조했다.
출처 : 디지털데일리 권하영 기자 kwonhy@ddaily.co.kr
디지털데일리 권하영 기자 = 누구나 나만의 인공지능(AI) 비서를 만들 수 있는 시대가 도래했다. 복잡한 개발 지식 없이도 개인이나 기업이 직접 생성형 AI를 활용한 ‘AI 에이전트’를 손쉽게 구축할 수 있는 방법이 주목받고 있다. 특히 기업 내부 데이터와 맞춤형 서비스를 연계해 활용하는 AI 에이전트는 업무 자동화, 고객 응대, 정보 검색 등 다양한 영역에서 실질적인 생산성 향상을 이끌 수 있어 관심이 집중된다.
28일 디지털데일리가 개최한 ‘AI 웨이브 2025(AI WAVE 2025)’ 콘퍼런스에서 GS네오텍 AI리서치 엔지니어인 류동엽 매니저는 ‘SDK·MISO로 누구나 쉽게 만드는 나만의 AI 에이전트’를 주제로 ▲구글 ADK(Agent Development Kit)의 개념과 적용 사례 ▲GS네오텍이 자체 개발한 로우코드(Low-Code) 기반 AI 플랫폼 ‘미소(MISO)’의 기능 및 활용 방안을 중점적으로 발표했다.
류 매니저는 “챗GPT처럼 질문에 답하는 것만으로는 AI 에이전트라 할 수 없다”며 “에이전트란 사용자의 질문에 대한 답변뿐 아니라, 그에 따른 계획 수립과 도구 호출, 행동 실행까지 수행하는 주체”라고 정의했다. 예컨대 “오후 3시에 회의 일정 잡아줘”라는 요청에 대해 챗GPT는 방법만 안내할 뿐이지만, AI 에이전트는 직접 구글 캘린더에 접속해 일정을 등록한다는 것이다.
GS네오텍이 강조한 구글 ADK는 파이썬(Python) 기반의 코드 중심 개발 환경으로, 멀티 에이전트 아키텍처와 다양한 외부 도구 연동을 지원한다. 류 매니저는 “ADK는 단순히 에이전트를 만드는 키트를 넘어서, 외부 앱과의 행동 연계를 가능케 하는 MCP(Model Context Protocol), 에이전트 간 통신을 위한 A2A(Agent to Agent)와 결합되며 멀티에이전트 생태계의 표준이 되고 있다”고 진단했다.
실제로 ADK를 통해 구현할 수 있는 에이전트 유형은 ▲대규모언어모델(LLM) 기반 기본형 ▲지정된 흐름에 따라 동작하는 워크플로형 ▲사용자 정의 기능을 포함하는 커스텀형 등 다양하다. ADK는 내장 도구 외에도 구글 워크스페이스, 유튜브 API, 사용자 정의 함수, 외부 애플리케이션까지 도구로 연결할 수 있으며, 이를 통해 사용자는 유튜브 영상 분석이나 이메일 요약 요청 등 복합적인 AI 작업을 구현할 수 있다.
ADK의 대표 사례로는 중앙일보의 AI 기사 검색 시스템이 언급됐다. 류 매니저는 “중앙일보는 자사 뉴스 기사 데이터를 기반으로 AI가 질문에 응답하고 출처까지 제시하는 검색 시스템을 구현하고자 했다”며, 초기에는 ‘버텍스 AI 서치(Vertex AI Search)’를 이용했지만 “사용자 질문 의도를 제대로 해석하지 못해 정확하지 않은 답변과 출처 오류가 빈번했다”고 지적했다.
이에 GS네오텍은 ADK 기반 에이전트를 버텍스 AI 서치 앞단에 연결했다. 이 에이전트는 사용자의 질문에서 핵심 정보를 추출해 서치에 전달함으로써, 보다 정밀한 검색 결과를 유도했다. 그는 “중앙일보는 지난해 10월, 언론사 최초로 AI 기사 검색 시스템을 정식 오픈했고 지금도 운영 중”이라며 “질문을 입력하면 AI가 관련 기사와 출처를 함께 보여주는 방식”이라고 설명했다.
이어 류 매니저는 개발자 중심의 ADK와 달리, 비개발자도 사용할 수 있도록 GS네오텍이 직접 선보인 로우코드 기반 AI 플랫폼 ‘미소’를 소개했다. 그는 “AI 앱 제작을 오롯이 개발자에게 맡기면 도메인 지식이나 비즈니스적 감각이 부족해 한계가 생기고, 반대로 비개발자가 전 과정을 맡기에는 역량 부족 문제가 있다”며 “개발자와 비개발자 간 장벽을 허물기 위해 미소를 만들었다”고 강조했다.
미소는 AI 애플리케이션 개발과 배포, 관리를 제공하는 종합 플랫폼이다. 그래픽사용자인터페이스(GUI) 기반으로 구성되어 있어, 비개발자들도 손쉽게 현장의 데이터를 활용해 생성형 AI 애플리케이션을 제작할 수 있는 것이 특징이다. 개발, 엔지니어링, 데이터 처리, 임베딩, 분석 등 모든 기능을 제공하기 때문에 빠른 프로토타입 제작 및 배포가 가능하다. GPT·클로드 등 다양한 글로벌 LLM을 지원하며, 검색증강생성(RAG) 및 에이전트 기술을 통합 제공한다.
GS네오텍에 따르면, 미소 도입시 프론트엔드·백엔드 개발 업무는 약 80%, 프롬프트 엔지니어링은 약 25%, 데이터 처리·임베딩은 약 80%, 로깅과 모니터링·분석은 약 70%, AI 플러그인 개발 및 통합은 약 50%의 시간 절약이 가능하다.
GS네오텍은 실제 내부 활용사례를 통해 미소의 실효성을 입증하고 있다. 대표적으로 ‘멀티 LLM 계약서 분석 시스템’은 기술영업 담당자가 직접 작성한 계약서를 업로드하면, 세 가지 종류의 대형언어모델(LLM)이 동시에 작동해 이를 표준 계약서와 비교 분석하는 구조다. 각각의 LLM은 계약서의 내용과 형식을 기준으로 조항별 적합성 여부를 평가하고, 오타나 문맥상 오류, 해석상 모호한 표현 등을 자동 식별한다.
류 매니저는 “계약서가 복잡할수록 표준 계약서와 비교하는 데 시간이 많이 소요되는데, 이 시스템을 통해 비교 분석 과정이 획기적으로 단축됐다”며 “과거에는 담당자가 문서를 일일이 읽고 확인했지만, 이제는 업로드만으로 자동 분석 리포트를 받아볼 수 있다”고 소개했다.
또 다른 사례인 ‘안Gen봇’은 건설 및 인프라 사업 현장을 위한 맞춤형 AI 챗봇으로, 사내 안전규정에 기반한 실시간 질의응답과 시각 기반 분석 기능을 함께 제공한다. 현장 근로자는 스마트폰으로 간단히 질문을 입력하거나, 사진을 촬영해 시스템에 업로드하는 것만으로도 해당 작업의 위험 요소를 파악할 수 있다. 예를 들어, 특정 공정에서 착용해야 할 보호장비나 주의사항을 묻거나, 현장 사진을 통해 잠재적 위험요소가 무엇인지 분석 결과를 바로 받아볼 수 있다.
안Gen봇은 GS네오텍의 통합 안전관찰 시스템과 미소 기반 워크플로우로 연동돼, 분석 결과를 자동 리포트 형식으로 생성하고, 별도의 수정 없이 시스템에 제출할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 현장 인력의 안전 대응 속도가 크게 향상됐으며, 관리자 입장에서도 보고서 검토에 드는 시간과 노력이 현저히 줄었다. 실제로 2025년 1월부터 4월까지 기준으로 월 평균 146명의 사내 사용자가 안Gen봇을 활용했고, 월간 이용 건수는 평균 794건에 달한다.
류 매니저는 “이를 통해 개발자들뿐만 아니라 비개발자들도 현장의 안전 보수의 동작 원인을 정확하게 이해하고 통합 안전 관찰 시스템과 API 형태로 빠르게 적용할 수 있었다”며 “현장에 계신 분들은 현장의 위험 요소를 분석한 보고서를 보고 잘못된 내용이 있는지 없는지만 간단하게 확인해서 체크하기만 하면 된다”고 언급했다.
그는 “개발자와 비개발자 모두가 함께 사용할 수 있는 플랫폼이 필요하다고 생각해 미소를 만들게 됐다”며 “앞으로 누구나 쉽게 AI 애플리케이션을 만들 수 있도록 지원하겠다”고 강조했다.
출처 : 디지털데일리 권하영 기자 kwonhy@ddaily.co.kr