최근 AI 산업의 핵심에는 Agentic RAG, CodeAct Agents, DeepResearch Agents, CUA(Computer using Agents)라는 네 가지 주요 에이전트 아키텍처가 있습니다.

첫째, Agentic RAG는 Perplexity 같은 서비스에서 사용됩니다. 이 아키텍처는 서버, 클라우드, 검색엔진 등 다양한 데이터 소스에서 정보를 수집해 빠르고 정확한 답변을 생성합니다. 특히 복잡한 질문에 대해 여러 출처의 정보를 통합하는 데 강점을 보입니다.

앞으로 Agentic RAG는 기업과 연구기관에서 대규모 데이터 통합과 정보 검색을 위한 표준 기술로 자리 잡을 전망입니다. 더 나아가 텍스트, 이미지, 음성 등 멀티모달 정보를 동시에 처리하는 방향으로 발전할 가능성이 큽니다.

둘째, CodeAct Agents는 Manus 같은 플랫폼에서 활용되며 사용자의 요청에 따라 코드를 작성하고 실행하며 반복적인 개선까지 자동화합니다. 이를 통해 소프트웨어 개발의 생산성을 크게 높일 수 있습니다.

향후에는 코딩 지식이 부족한 사용자도 자연어로 복잡한 소프트웨어를 개발할 수 있도록 돕는 엔지니어링 AI의 핵심 기술이 될 것으로 보입니다. 실시간 코드 최적화, 보안 강화, 자동 디버깅 같은 고급 기능도 점차 지원될 전망입니다.

셋째, DeepResearch Agents는 Claude Deep Research 같은 서비스에서 구현됩니다. 여러 전문 AI 에이전트가 메모리와 도구를 공유하며 협업해 신뢰도 높은 연구 결과를 생성합니다.

특히 인용과 출처 관리가 철저한 연구문서나 심층 보고서 작성에 적합합니다. 앞으로 실시간 데이터, 학술 논문, 특허 등 신뢰성이 중요한 분야에서 AI 기반 연구 자동화가 확대될 것입니다.

각 분야 전문가 에이전트가 협업하는 멀티 에이전트 시스템이 학술 및 비즈니스 현장에 널리 도입될 전망입니다.

마지막으로, CUA는 Operator 같은 플랫폼에서 사용되며 실제 컴퓨터 환경과 유사한 샌드박스에서 AI가 센싱, 추론, 실행 등 복합 작업을 수행합니다.

Vision Language Model 같은 멀티모달 AI가 다양한 도구 및 메모리와 연동해 자연어 명령을 실제 PC 작업으로 변환합니다. 이 기술은 사무 자동화, 크로스플랫폼 에이전트 개발, 멀티모달 데이터 처리 등 현실적인 작업 환경에서 AI의 활용도를 크게 높일 것입니다.

미래에는 웹 브라우징, 파일 관리, 복잡한 데이터 가공 같은 작업을 자연어로 처리하는 진정한 디지털 비서 시대가 열릴 가능성이 큽니다.

◆핵심 포인트 요약

다양한 출처와 복잡한 질문 처리에는 Agentic RAG가 최적입니다.
프로그래밍 자동화와 코드 개발에는 CodeAct Agents가 강력합니다.

신뢰도 높은 심층 연구에는 DeepResearch Agents가 적합합니다.
실제 환경 자동화와 멀티모달 처리에는 CUA가 탁월합니다.

이 네 가지 아키텍처는 AI의 현업 적용을 더욱 확대하며 인간과 기계의 협업 가능성을 넓혀줄 핵심 기술입니다. 작업 목적과 유형에 따라 적합한 아키텍처를 선택하는 것이 중요합니다.

1 0