Flowith

AI Agent의 시대

본격적인 AI Agent의 시대다. 그렇다면 기존의 AI와 AI Agent는 어떻게 다를까?

우리가 처음 접한 AI 모델은 흔히 LLM(대형 언어 모델)이다. LLM은 사전에 학습된 데이터를 바탕으로 내가 작성한 문장의 다음 문장을 생성해주는 모델이었다. 시간이 지나면서 이 모델은 스스로 논리적 사고 과정을 통해 더 뛰어난 결과를 도출하는 추론 모델로 발전했다.

그다음 등장한 것이 RAG(Retrieval-Augmented Generation)이다. RAG는 쉽게 말해 외부에서 필요한 정보를 가져오는 데이터베이스다. 인터넷 정보, PDF 파일, 개인적으로 저장한 데이터를 활용하여 질문에 맞는 정확한 정보를 제공함으로써 기존 LLM의 환각(잘못된 정보 생성) 문제나 최신 정보 부족 문제를 해결했다.

마지막 요소는 바로 Tool이다. Tool은 LLM이 단순히 답변만 하는 것을 넘어 실제로 행동(액션)까지 취할 수 있게 만드는 요소다. LLM은 API나 코드 생성을 통해 외부 도구를 직접 사용할 수 있으며, 질문에 대한 답변 후에 정해진 순서대로 실제 액션까지 수행할 수 있다.

이 세 가지 요소(LLM + RAG + Tools)를 합친 것을 우리는 'AI Agent'라 부른다. 과거에는 나의 업무를 보조하는 훌륭한 참모 역할에 그쳤다면, 이제는 직접 실행까지 책임지는 새로운 시대가 열린 것이다.

대표 AI Agent 3대장

오늘은 실질적인 업무 수행까지 도와주는 대표 AI Agent 도구 3가지,

Manus AI, Flowith, Genspark를 소개하려고 한다.

진짜 직원을 채용한 것 같은 Manus AI

Manus AI를 사용하면 마치 진짜로 유능한 직원을 채용한 듯한 느낌을 받는다. 요청한 업무를 목록으로 정리하고, 실제로 인터넷을 검색하여 정보를 수집하고(검색 화면도 기록된다), 목록을 하나씩 절차적으로 수행한다. 이러한 과정이 신뢰를 주기에 충분하다.

Manus AI가 제시하는 사용 사례도 흥미롭다. 경쟁사 분석, 보험 정책 비교, 웹사이트 문제 진단, SEO 최적화 등 과거의 LLM으로는 상상할 수 없던 수준의 복잡한 업무까지 가능하다. Manus AI를 경험하면 기존의 ChatGPT나 Claude가 답답하게 느껴질 정도다.

**Manus AI 리서치 실행 예시 보기**

사고의 확장을 돕는 Agent, Flowith

Manus AI가 유능한 직원이라면, Flowith는 나의 사고를 더욱 구조적이고 체계적으로 확장시켜주는 연구 공간과 같다.

Flowith의 가장 뛰어난 기능 중 하나는 Knowledge Garden이다. 이곳에서 나는 관심 있는 주제의 정보를 자유롭게 수집하고 확장할 수 있다. 저장된 정보는 업무 수행 시 활용되며, 수집된 지식은 Market에서 거래될 수도 있어 단순한 AI 활용을 넘어 진정한 개인의 지식 베이스를 구축할 수 있다.

Y Combinator 파운더인 폴그레이엄 에세이로 만든 지식 가든

두 번째 기능인 Agent Mode에서는 작업 요청 시 Flow 형태의 작업 리스트가 생성되고, 동시다발적으로 병렬 작업을 수행한다. 예를 들어 경쟁사 분석이라면 여러 경쟁사 정보를 동시에 처리하여 최종 결과를 구조적이고 시각적으로 멋지게 정리해준다. 필요한 경우 웹페이지 생성도 가능하다.

Flowith는 구조적인 사고와 높은 품질의 결과물을 만들어내는 데 최적화된 Agent다.

특화된 업무에 최적화된 Agent, Genspark

마지막으로 소개할 Genspark는 친숙한 채팅 방식의 Agent로, 원하는 결과물을 빠르게 만들어내는 데 탁월하다.

Genspark의 가장 인기 있는 기능은 AI 슬라이드다. Manus AI나 Flowith로 조사한 자료를 입력하면 Genspark가 시각적으로 완벽한 슬라이드를 즉시 생성해준다. 특히 시각화 도표와 데이터 시트 생성 및 분석에 강력한 도구로, 시각적으로 명확한 결과물을 빠르게 얻을 수 있다.

**Genspark 가 직접 생성한 슬라이드 보기**

Genspark는 깊이 있는 작업보다는 빠르고 정확한 결과물 생성에 특화된 실무형 Agent다.

진짜 AI Agent의 시대, 우리는 어떻게 살아남을까?

이제 AI Agent의 시대가 본격적으로 열렸다. 스스로 작업 목록을 만들고, 정보를 찾고, 생각을 확장하며 결과물까지 만들어내는 시대가 왔다. ChatGPT와 같은 기본적인 LLM은 여전히 유용하지만, 이제 AI Agent는 마치 실제 사람을 채용한 듯한 결과물을 손쉽게 제공한다.

이런 시대에 우리는 '일 잘하는 사람'에서 '일을 잘 시키는 사람'으로 성장해야 한다. 명확한 목표 설정, 작업 지시 능력, 결과물 분석 능력, 지속적인 지식 축적이 AI 시대에 살아남는 핵심이 될 것이다.

"AI는 시니어의 시대"라는 말이 있다. 하지만 나는 이렇게 말하고 싶다. "AI는 자신만의 명확한 목적과 비전을 가진 모든 이들의 시대다."

"AI는 자신만의 명확한 목적과 비전을 가진 모든 이들의 시대다."

이젠 모두가 꿈꾸는걸 바로 실현하는 Mind Rendering의 시대다.

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세줄 요약

• 🤖 AI Agent 시대 도래: LLM이 발전하여 RAG, Tools와 결합되면서 실제 업무를 수행할 수 있는 AI Agent로 진화했다.
• 🛠️ 대표 AI Agent 3대장: Manus AI(직원을 고용한 듯한 실무 도구), Flowith(지식 확장 및 구조적 사고 촉진), Genspark(빠르고 효과적인 슬라이드 및 데이터 시각화).
• 🚀 AI 시대 생존법: 이제는 ‘일을 잘하는 사람’에서 ‘일을 잘 시키는 사람’으로 변화해야 하며, 명확한 목표와 지시 능력, 결과 분석 역량이 핵심이다.

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