2026 AI 자동화 트렌드 - 멀티 에이전트, 온디바이스, 에이전틱 구조

2026년을 향해 가는 지금, AI 자동화는 어떤 방향으로 바뀌고 있을까요?

AI 자동화는 단순히 문서를 읽고 답변하는 수준을 넘어 판단과 실행까지 연결되는 구조로 발전하고 있습니다.

AI 자동화란 무엇인가, AI 자동화 뜻

AI 자동화란 AI가 데이터 분석부터 판단과 실행까지의 흐름을 자동으로 연결하는 시스템을 의미합니다.

초기 AI 자동화는 문서 분류, 수요 예측, 고객 문의 응대처럼 개별 작업을 자동화하는 데 맞춰져 있었습니다. 하나의 AI 모델이 정해진 입력값을 받아 결과를 출력하는 구조가 일반적이었죠.

하지만 최근에는 자동화 대상이 점점 넓어지고 있습니다. 여러 시스템과 부서가 연결된 업무 흐름 전체를 자동화하려는 시도가 늘어나고 있죠. 그 과정에서 AI는 의사결정과 실행 과정에 직접 관여하는 역할을 맡기 시작했습니다.

이처럼 자동화의 범위가 넓어지면서, 사용하는 AI 모델 자체보다 어떤 모델들을 조합해 자동화를 설계하는지가 점점 더 중요해지고 있습니다.

같은 모델을 사용하더라도 역할을 어떻게 나누고, 판단을 어디에서 수행하며, 실행 단계를 어떻게 연결하느냐에 따라 자동화의 성과는 크게 달라질 수 있습니다.

AI 자동화의 변화가 빠른 이유

AI 자동화가 변화하는 이유는 단순히 모델 성능이 좋아졌기 때문만은 아닙니다. 자동화를 둘러싼 운영 환경과 요구 조건이 함께 바뀌고 있기 때문입니다.

먼저, 자동화의 범위가 넓어졌습니다. 과거에는 특정 업무 하나를 자동화하는 데 집중했다면, 최근에는 여러 시스템과 부서가 연결된 흐름 전체를 자동화하려는 시도가 늘어나고 있습니다. 이 과정에서 예외 상황이 많아지고, 복잡도 역시 높아지고 있습니다.

또 하나의 변화는 실시간 처리와 보안에 대한 요구입니다. 판단 결과가 늦어지면 곧바로 손실로 이어지는 업무가 늘어나면서, 모든 처리를 클라우드로 보내는 구조의 한계도 점점 분명해지고 있습니다. 동시에 데이터 이동을 최소화하려는 보안 요구도 강화되고 있습니다.

마지막으로, 외부 AI 서비스와 API 활용이 빠르게 늘고 있습니다. 번역, 음성 인식, 결제, 분석 등 다양한 기능을 외부 서비스로 연결하는 경우가 많아지면서 자동화 구조는 점점 더 복잡해지고 있습니다.

2026년 AI 자동화의 특징

앞으로의 AI 자동화는 하나의 AI가 모든 판단을 담당하기보다, 업무 흐름을 여러 단계로 나누고 각 단계마다 역할이 다른 AI를 배치하는 구조로 변화하고 있습니다.

이를 통해 특정 단계만 개선하거나 교체할 수 있고, 전체 자동화 구조의 안정성도 함께 높일 수 있습니다.

① 여러 AI가 역할을 나눠 일하는 멀티 에이전트

멀티 에이전트 구조는 역할이 다른 여러 AI가 협업하는 자동화 구조를 의미합니다. 요청을 분류하는 AI, 데이터를 분석하는 AI, 결과를 검증하는 AI, 실제 시스템을 제어하는 AI가 각각 분리되어 작동하며, 전체 흐름은 시스템 차원에서 연결됩니다.

이 구조의 핵심은 역할 분리입니다. 각 AI는 자신이 맡은 단계에만 집중하기 때문에, 특정 로직을 수정하거나 성능을 개선할 때 전체 자동화를 다시 설계할 필요가 줄어듭니다. 자동화 범위가 넓어질수록 이러한 구조적 이점은 더욱 분명해집니다.

최근 LangChain, AutoGPT 등 에이전트 프레임워크가 발전하면서, 여러 AI를 하나의 흐름으로 연결하는 방식도 점점 표준화되고 있습니다. 복잡한 업무일수록 단일 모델보다 멀티 에이전트 구조가 안정적으로 작동하는 이유입니다.

💡 용어 설명 | LangChain, AutoGPT란?

LangChain과 AutoGPT는 여러 AI 모델이나 도구를 하나의 흐름으로 연결해, 단계별 작업을 수행하도록 돕는 프레임워크입니다. AI가 단일 질문에 대답하는 차원을 넘어 순차적인 작업을 실행하거나 외부 도구를 호출해야 할 때 주로 활용합니다.

② 판단을 현장으로 옮기는 온디바이스 AI

온디바이스 AI는 판단을 클라우드 서버가 아닌 디바이스 자체에서 수행하는 방식입니다. 스마트폰, 태블릿, 산업 장비 등 현장에서 바로 AI가 동작하기 때문에 지연 시간이 줄고, 데이터 이동에 따른 보안 부담도 함께 낮출 수 있습니다.

실시간 판단이 중요한 업무에서는 이 차이가 곧 성과로 이어집니다. 네트워크 상태와 무관하게 자동화가 유지되며, 장애 상황에서도 업무 흐름을 안정적으로 이어갈 수 있기 때문입니다.

Small Language Models(SLM) 기술의 발전과 NPU의 보급은 이러한 구조를 현실적인 선택지로 만들고 있습니다.

💡 용어 설명 | Small Language Models (SLM)

SLM(Small Language Model)은 특정 업무나 도메인에 맞게 크기를 줄이고 최적화한 언어 모델을 의미합니다. 대형 언어 모델에 비해 연산 자원과 응답 시간이 적게 들며, 제한된 환경이나 현장 장비에서도 활용할 수 있다는 특징이 있습니다.

③ 조건에 따라 실행까지 이어지는 Agentic 구조

최근 자동화 구조에서는 AI가 분석 결과를 제안하는 수준을 넘어, 조건이 충족되면 실제 실행까지 이어지는 경우가 늘어나고 있습니다. 이를 흔히 Agentic 실행 구조라고 부릅니다.

이 구조에서 사람의 역할은 세부 작업을 지시하는 것이 아니라, 예산·권한·한계를 설정하는 데 집중됩니다. AI는 주어진 조건 안에서 외부 서비스나 내부 시스템을 호출하고, 실행 결과를 다시 다음 판단 단계로 연결합니다.

이처럼 자동화가 실행 단계까지 확장되면서, 성과는 개별 기능보다 전체 흐름을 어떻게 설계했는지에 따라 크게 달라지고 있습니다.

실제 사례로 보는 자동화 구조의 변화

AI 자동화는 특정 산업에 국한된 흐름이 아니라, 금융·제조·IT 운영·개발 환경 전반에서 공통된 방향으로 확장되고 있습니다. 사례를 살펴보면 자동화의 성과는 개별 AI 모델의 성능보다, 업무 흐름을 어떤 구조로 설계했는지에 따라 달라지는 경우가 많습니다.

금융: 문서·판단 업무의 단계적 자동화

금융권에서는 신분 확인과 문서 검증처럼 반복성과 정확성이 동시에 요구되는 업무를 중심으로 AI 자동화가 활용되고 있습니다.

토스뱅크는 신분증 이미지 인식과 위·변조 판별에 AI 기술을 적용해, 사람이 직접 확인하던 문서 검증 업무를 자동화하고 있습니다. 이 사례는 AI가 단일 기능이 아니라 금융 심사 프로세스의 일부 단계로 실제 운영에 활용되고 있음을 보여줍니다.

*출처: 매일경제(토스뱅크, 대출업무에 머신러닝 전문가 배치)

제조·디바이스: 판단을 클라우드 밖으로 옮기는 온디바이스 AI

제조 및 디바이스 환경에서는 실시간 판단과 데이터 보호 요구가 높아지면서, AI를 클라우드가 아닌 디바이스 내부에서 실행하는 구조가 빠르게 확산되고 있습니다.

삼성전자는 반도체 및 AI 기술 블로그를 통해, AI 연산을 기기 내부에서 수행하는 온디바이스 AI(On-device AI) 전략을 핵심 기술 방향으로 제시하고 있습니다.

삼성전자는 스마트폰, 웨어러블, 엣지 디바이스 등에서 AI 추론을 직접 수행할 수 있도록 NPU(Neural Processing Unit)를 중심으로 한 프로세서 아키텍처를 발전시키고 있으며, 최근에는 생성형 AI 모델까지 디바이스 내부에서 실행하는 방향을 공식적으로 소개하고 있습니다.

이 접근은 응답 지연을 줄이고, 네트워크 연결 여부와 관계없이 AI 기능을 안정적으로 제공하기 위한 전략으로 설명됩니다.

출처: 삼성전자 – On-device AI 기술 소개, 삼성전자 기술 블로그 – 온디바이스 생성형 AI 기술 방향, 삼성전자 기술 블로그 – 클라우드를 넘어선 온디바이스 생성형 AI

AI 자동화를 설계하는 데 필요한 인프라 선택지

멀티 에이전트 구조, 온디바이스 판단, 실행까지 이어지는 자동화 흐름은 단일 도구만으로 완성되기 어렵습니다. 자동화 범위가 넓어질수록 데이터, 모델, 인프라를 함께 고려한 구조 설계가 필요해지기 때문입니다.

몬드리안 AI는 이러한 변화에 맞춰 실험 단계부터 운영 환경까지 이어지는 AI 인프라 선택지를 제공합니다.

예니퍼 : 복잡한 자동화 구조를 관리하는 통합 AI 플랫폼

예니퍼(Yennefer)는 데이터 수집, 모델 개발, 배포, 운영, 모니터링까지 AI 전 과정을 하나의 플랫폼에서 관리할 수 있도록 설계된 종합 AI 플랫폼입니다.

클라우드, 온프레미스, 하이브리드 환경을 모두 지원하며, 여러 AI 모델과 자동화 흐름을 단계적으로 확장해야 하는 조직에 적합합니다.

자동화 구조가 커질수록 개별 모델 성능보다 운영 안정성과 관리 체계가 중요해집니다. 예니퍼는 이러한 환경에서 자동화를 지속적으로 운영할 수 있도록 돕는 기반 역할을 합니다.

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RunYourAI : 빠르게 실험하고 검증하는 GPU 클라우드

RunYourAI는 생성형 AI 실험과 모델 학습을 위한 GPU 클라우드 서비스입니다.

초기 인프라 구축 부담 없이 멀티 에이전트 실험이나 대규모 학습을 빠르게 검증할 수 있도록 설계하여 단기간 파일럿이나 반복 실험이 필요한 팀, 자동화 구조를 실제 환경에서 빠르게 테스트해야 하는 경우에 적합한 선택지입니다.

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FAQ

Q. 멀티 에이전트 시스템 구축에 개발자가 필요한가요?

간단한 구조는 Zapier, Make.com 같은 No-Code 도구로도 구축 가능합니다. 다만 복잡한 흐름이나 보안·권한 설정이 필요한 경우 전문가 지원이 도움이 됩니다.

Q. 온디바이스 AI를 사용하려면 특별한 하드웨어가 필요한가요?

최신 스마트폰·태블릿에는 NPU(AI 전용 칩)가 탑재되어 있어 별도 하드웨어 없이도 사용 가능합니다. 산업 현장에서는 엣지 컴퓨팅 장비가 필요할 수 있습니다.

Q. Agentic 구조에서 비용 통제는 어떻게 하나요?

일일 예산 한도, 거래당 승인 기준, 권한 범위를 사전에 설정할 수 있으며, 일정 금액 이상은 사람 승인을 받도록 구성하는 것이 일반적입니다.

Q. 중소기업도 도입할 수 있나요?

파일럿은 소규모로 시작 가능하며, 클라우드 기반으로 초기 투자 없이 실험할 수 있습니다. 단계적으로 확장하는 방식이 부담을 줄이는 데 유리합니다.

Q. 기존 시스템과 통합이 어렵지 않나요?

대부분의 레거시 시스템은 API 기반으로 연동 가능합니다. 예니퍼 같은 통합 플랫폼을 활용하면 여러 시스템을 한 곳에서 관리할 수 있어 운영 부담이 줄어듭니다.