AI 에이전트란? 개념과 작동 원리, 마케팅 활용 사례

AI 에이전트는 이제 낯선 개념이 아닙니다. 2023년 오토GPT(AutoGPT)처럼 목표만 주면 스스로 작업을 이어 가는 실험이 화제가 되었고, 2024~2025년에는 빅테크와 업무용 소프트웨어 기업들이 에이전트를 잇달아 제품에 도입했습니다. 지금은 구글과 메타 같은 광고 플랫폼, CRM 솔루션, 네이버와 카카오 같은 커머스, 메신저 서비스에서도 에이전트를 활용할 수 있습니다. 가트너는 2026년 말까지 기업용 애플리케이션의 40%에 특정 작업을 수행하는 AI 에이전트가 탑재될 것으로 전망했습니다. 2025년에는 5% 미만이었던 비율입니다.

이제 마케터에게 중요한 것은 AI 에이전트가 실제로 어떤 업무에 활용되고 있는지입니다. 이 글에서는 생성형 AI, 마케팅 자동화와 혼동하기 쉬운 AI 에이전트의 개념을 간단히 정리하고, 2026년 현재 광고 운영, CRM 캠페인, 고객 응대에 활용되는 AI 에이전트와 고객이 사용하는 쇼핑 에이전트의 사례를 살펴봅니다.

AI 에이전트란?

AI 에이전트(AI Agent)는 주어진 목표에 따라 스스로 계획을 세우고, 필요한 도구를 사용해 작업을 실행하는 AI 시스템입니다. 대규모 언어 모델(LLM)이 계획과 판단을 담당하고, 데이터 조회나 화면 조작, 외부 서비스 호출 같은 도구를 통해 작업을 실행합니다.

예를 들어 “휴면 유저의 재구매를 늘려 줘”라는 목표를 받은 에이전트는 먼저 휴면 유저의 구매·클릭 데이터를 조회합니다. 그다음 어떤 유저에게 어느 채널로 언제 메시지를 보낼지 계획을 세우고, 세그먼트와 메시지를 만들어 실행합니다. 결과가 기대에 못 미치면 대상이나 문구를 바꿔 다시 시도할 수 있습니다. 사람은 단계마다 지시하는 대신 목표와 기준을 정하고 결과를 확인합니다.

생성형 AI, 마케팅 자동화와의 차이

AI 에이전트는 생성형 AI, 규칙 기반 마케팅 자동화와 자주 함께 언급됩니다. 세 가지는 업무를 시작하고 수행하는 방식에 차이가 있습니다.

세 가지는 서로를 대체하기보다 함께 활용됩니다. 에이전트가 문구를 작성할 때는 생성형 AI를 활용하고, 에이전트가 설계한 캠페인은 자동화 규칙으로 저장해 반복 실행할 수 있습니다. 규칙 기반 자동화의 구성 요소는 마케팅 자동화란?에서 자세히 다뤘습니다.

‘에이전틱 AI(Agentic AI)‘라는 표현도 자주 등장합니다. AI 에이전트가 개별 시스템을 가리킨다면, 에이전틱 AI는 AI가 목표에 따라 스스로 판단하고 실행하는 접근 방식을 설명할 때 주로 사용합니다. 에이전틱 AI를 마케팅에 도입할 때 사람이 맡아야 할 결정은 에이전틱 AI 마케팅 자동화와 마케터의 역할에서 정리했습니다.

AI 에이전트의 작동 원리

AI 에이전트는 한 번 답변하고 끝나는 것이 아니라, 목표를 달성하기 위해 상황 파악, 계획, 실행, 결과 확인 과정을 반복합니다.

휴면 유저의 재구매율을 높이는 AI 에이전트를 예로 들면 다음과 같습니다.

• 목표 설정: “이번 달 휴면 유저 재구매율 높이기”처럼 결과를 측정할 수 있는 목표를 받습니다. 예산, 발송 빈도, 금지 표현 등 지켜야 할 조건도 함께 설정합니다.
• 상황 파악: 데이터를 조회해 현재 상태를 확인합니다. 필요한 경우 이전 대화나 저장된 지침도 판단에 반영합니다.
• 계획 수립: 목표 달성에 필요한 단계를 나눕니다. 누구에게, 어느 채널로, 언제, 어떤 메시지를 보낼지 결정합니다.
• 도구 활용 및 실행: 데이터베이스 조회, 세그먼트 생성, 메시지 작성, 외부 서비스 호출 등 연결된 도구를 활용해 계획을 실행합니다.
• 결과 확인: 실행 결과를 목표와 비교합니다. 목표에 미치지 못하면 계획을 수정하고 다시 실행할 수 있습니다.

에이전트에게 맡길 수 있는 업무 범위는 연결된 도구와 부여된 권한에 따라 달라집니다. 조회할 수 있는 데이터와 실행할 수 있는 기능이 많을수록 수행 가능한 업무도 늘어납니다. 2024년 11월 Anthropic이 공개한 MCP(Model Context Protocol)처럼 AI와 업무 도구를 표준화된 방식으로 연결하는 기술이 확산되면서, 광고 플랫폼과 분석 도구, CRM 솔루션을 연계해 작업하는 에이전트도 등장하고 있습니다.

마케팅 AI 에이전트 활용 사례

마케팅 조직에서는 이미 AI 에이전트 도입이 활발하게 진행되고 있습니다. 가트너가 2025년 6~8월 마테크 리더 413명을 대상으로 실시한 조사에서 81%가 AI 에이전트를 시범 운영하거나 도입했다고 답했습니다. 마케팅 조직의 AI 에이전트 주요 시범 운영 분야는 다음과 같습니다.

실제 활용 사례는 크게 네 가지 영역으로 나눌 수 있습니다. 앞의 세 가지는 마케터가 사용하는 에이전트이고, 마지막은 고객이 사용하는 에이전트입니다.

광고 운영: 성과 진단부터 개선 적용까지

구글은 2025년 11월 구글 애즈(Google Ads)와 구글 애널리틱스(Google Analytics)를 위한 AI 에이전트 ‘Ads Advisor’와 ‘Analytics Advisor’를 발표하고, 12월 초부터 영어 사용 계정에 제공하기 시작했습니다. Ads Advisor는 퍼포먼스 맥스 캠페인의 개선안을 제안하고, 광고주가 승인하면 직접 적용할 수 있습니다. 키워드와 광고 애셋을 만들고, 성과 하락 원인을 진단하거나 광고가 승인되지 않은 이유를 파악하는 작업도 지원합니다. Analytics Advisor는 “전환이 왜 떨어졌나” 같은 질문에 데이터를 분석하고 관련 지표를 시각화해 답합니다.

메타도 2025년 4분기부터 광고주용 ‘Meta AI business assistant’를 시험 운영하고 있다고 2026년 1월 밝혔습니다. 광고 성과를 분석하고 개선 방향을 찾는 과정을 대화형 인터페이스로 간소화하려는 시도입니다. AI를 활용한 광고 운영 방식의 변화는 마케터 AI 툴 추천 7선에서 구글 AI Max 사례를 통해서도 다뤘습니다.

CRM 캠페인: 분석, 대상 선정, 여정 설계

CRM 캠페인은 성과 분석, 대상 선정, 문안 작성, 여정 설정 등 여러 작업이 연결되어 있어 AI 에이전트의 활용도가 높은 영역입니다. 어도비는 2025년 9월 오디언스를 생성하고 개선하는 에이전트, 웹, 앱, 이메일 여정을 설계하는 에이전트 등을 선보였습니다. 국내에서도 CRM 솔루션에 에이전트 기능을 도입하는 사례가 등장하고 있습니다.

CRM 캠페인에서 에이전트가 수행할 수 있는 업무는 다음과 같습니다.

• 성과 분석: 지난주 채널별 발송 성과를 정리하고, 클릭률이나 전환율이 하락한 원인을 데이터에서 찾습니다.
• 대상 선정: “장바구니에 담고 사흘 동안 구매하지 않은 유저”처럼 자연어로 입력한 조건을 세그먼트로 변환합니다.
• 문안 작성: 채널과 대상에 맞춰 여러 가지 메시지 문안을 작성합니다.
• 여정 설계: 첫 구매 유저 온보딩처럼 여러 단계의 메시지가 필요한 고객 여정의 초안을 만듭니다.

에이전트가 초안을 작성하더라도 어떤 고객에게 어떤 혜택을 제공할지는 브랜드가 결정해야 합니다. 에이전트가 설계한 여정은 사람이 검토하고 승인한 뒤 실행하도록 설정할 수 있습니다. 고객 여정 자동화의 설계와 성과 분석 기준은 고객 여정 자동화의 설계와 성과 분석에서 정리했습니다.

고객 응대: 답변에서 처리까지

고객 응대 에이전트는 질문에 답하는 것을 넘어 상품 추천, 예약, 주문 처리까지 수행합니다. 메타는 2026년 6월 ‘Meta Business Agent’를 발표했습니다. 왓츠앱과 메신저에서 고객 질문에 답하고, 카탈로그 상품을 추천하며, 예약과 판매를 지원하는 에이전트입니다. 메타는 당시 100만 개 이상의 사업자가 해당 에이전트를 사용하고 있다고 밝혔습니다.

다만 응대 에이전트의 답변은 고객에게 회사의 공식 안내로 받아들여질 수 있습니다. 2024년 2월 캐나다 브리티시컬럼비아주 민사분쟁심판소는 에어캐나다 웹사이트 챗봇이 유족 할인 규정을 잘못 안내한 사건에서 항공사의 책임을 인정했습니다. 챗봇이 제공한 잘못된 정보에도 기업이 책임을 져야 한다는 판단입니다. 따라서 응대 에이전트를 운영할 때는 답변 가능한 범위와 상담원에게 연결해야 할 기준을 미리 정해 두어야 합니다.

쇼핑 에이전트: 고객 쪽에도 에이전트가 생겼다

고객이 사용하는 쇼핑 에이전트도 확산되고 있습니다. 네이버는 2026년 2월 쇼핑앱에 상품 정보를 요약하고 비교하며, 리뷰를 분석해 추천하는 ‘쇼핑 AI 에이전트’ 베타를 출시했고, 4월에는 대화형 검색을 제공하는 ‘AI탭’ 베타를 선보였습니다. 이후 검색 결과를 예약 등 실제 행동과 연결하는 기능도 확대했습니다. 카카오는 2025년 10월 카카오톡 채팅탭에서 이용할 수 있는 ‘ChatGPT for Kakao’를 출시하고, 카카오맵, 예약하기, 선물하기와 연결했습니다. 구글은 2025년 9월 AI 에이전트가 사용자 승인 아래 결제를 진행할 수 있도록 지원하는 개방형 규격 AP2(Agent Payments Protocol)를 공개했습니다.

하지만 고객이 구매 결정까지 에이전트에게 맡기는 것은 아닙니다. 가트너가 2026년 5월 발표한 소비자 조사에서 AI에 구매 결정을 맡기겠다는 미국 소비자는 저관여 상품에서도 최대 11%였습니다. 반면 2026년 1월 조사에서는 선택지를 좁히는 일을 생활용품 31%, 전자기기 28%가 AI에 맡길 의향이 있다고 답했습니다. AI 에이전트가 상품 비교와 선택 과정에 관여하기 시작한 만큼, 브랜드는 상품 정보와 리뷰를 정확하게 관리할 필요가 있습니다. 그리고 에이전트를 거쳐 들어온 고객이 다시 브랜드를 찾게 만드는 일은 앱 푸시, 카카오톡, 이메일 같은 자사 채널의 몫으로 남습니다.

AI 에이전트 도입 전 확인할 3가지

AI 에이전트를 도입한다고 성과가 바로 개선되는 것은 아닙니다. 앞서 소개한 가트너 조사에서 AI 에이전트를 시범 운영하거나 실제 도입한 기업의 45%는 솔루션 업체가 제공한 에이전트의 성과가 기대에 미치지 못한다고 답했고, 절반은 기술과 데이터 환경이 충분히 준비되지 않았다고 답했습니다. 가트너는 비용 증가와 불분명한 사업 가치, 미흡한 위험 관리로 인해 에이전틱 AI 프로젝트의 40% 이상이 2027년 말까지 중단될 것이라고 전망하기도 했습니다. 도입 전에는 다음 세 가지를 확인하는 것이 좋습니다.

• 업무 범위와 승인 기준: 에이전트가 바로 실행할 수 있는 작업(데이터 조회, 분석, 초안 작성)과 사람의 승인이 필요한 작업(메시지 발송, 예산 변경, 고객 응대 정책)을 구분합니다. 처음에는 캠페인 하나를 대상으로 성과를 검증한 뒤 범위를 확대하는 것이 좋습니다. 파일럿 선정과 검토 범위를 정하는 방법은 에이전틱 AI 마케팅 자동화와 마케터의 역할에서 다뤘습니다.
• 데이터 연결 상태: 에이전트는 접근할 수 있는 데이터를 바탕으로 판단합니다. 구매, 장바구니 담기 같은 핵심 이벤트가 정상적으로 수집되는지, 채널별 발송 결과를 연계해 분석할 수 있는지 확인해야 합니다. 데이터가 흩어져 있을 때 발생하는 문제는 AI 에이전트 마케팅에 대한 핵심 FAQ에서도 다뤘습니다.
• AI 기본법과 표시 기준: 2026년 1월 22일 시행된 AI 기본법은 인공지능사업자에게 생성형 AI 이용 사실의 사전 고지, 생성물 표시 등 투명성 확보 의무를 규정하고 있습니다. 정부는 관련 의무에 대해 최소 1년의 계도기간을 운영하고 있습니다. 광고주가 AI로 제작한 소재에 적용해야 할 표시 의무는 사업자의 역할과 제공 방식에 따라 달라질 수 있으므로 관련 법령과 지침을 확인하고 내부 기준을 마련해야 합니다. 가트너의 2025년 미국 소비자 조사에서도 78%가 AI 생성 콘텐츠의 명확한 표시를 신뢰 유지에 중요하다고 답했습니다.

플레어레인 AI 에이전트로 시작하기

플레어레인 AI 에이전트는 콘솔에 내장된 CRM 마케팅 전용 AI 에이전트입니다. 콘솔 오른쪽 아래 AI 버튼으로 실행하면 현재 보고 있는 화면의 맥락을 함께 파악해 데이터를 조회하고, 세그먼트와 메시지, 고객 여정 자동화의 초안을 작성합니다.

세그먼트 조건이나 여정 설정 방법을 따로 익히지 않아도, 평소 쓰는 말로 원하는 작업을 요청하면 됩니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

• 성과 분석: “최근 7일 발송 성과를 채널별로 정리하고 눈에 띄는 점을 짚어줘.”
• 대상 선정: “장바구니에 담고 사흘 동안 구매하지 않은 유저를 고를 세그먼트를 만들어줘.”
• 여정 설계: “첫 구매를 한 유저를 위한 온보딩 여정을 설계하고 초안으로 만들어줘.”

실행 권한은 작업의 성격에 따라 세 단계로 나뉩니다.

• 즉시 실행: 데이터 조회와 성과 분석은 승인 없이 바로 결과를 제공합니다.
• 승인 후 반영: 세그먼트, 고객 여정, 발송 초안을 만들거나 수정하는 작업은 마케터가 승인해야 저장됩니다. 새로 만든 자동화는 비활성 상태로 저장됩니다.
• 콘솔에서 직접 실행: 메시지 발송과 자동화 활성화는 마케터가 콘솔에서 직접 진행합니다.

여러 단계가 필요한 작업에는 플랜모드를 사용합니다. 에이전트가 목적과 성과 확인 기준, 대상, 채널, 일정, 실행 단계를 담은 계획서를 먼저 작성하고, 마케터가 이를 검토하고 승인하면 단계가 순서대로 실행됩니다.

AI 설정의 프로젝트 탭에 서비스 설명과 비즈니스 목표, 반드시 지켜야 할 지침을 등록하면 에이전트의 제안이 해당 목표에 맞춰지며, 이 설정은 팀 전체에 적용됩니다. 데이터 보호를 위해 이메일, 전화번호, 이름 같은 개인정보는 조회하지 않고, 개별 유저가 아닌 집계 데이터로만 답변합니다. 정기 성과를 자동으로 정리하는 AI 보고서, 문장으로 적은 조건에 맞는 발송 대상을 골라 주는 AI 세그먼트와 함께 쓰면 분석부터 대상 선정까지 한 흐름으로 이어집니다.

도입 초기에는 지난주 캠페인 성과 분석처럼 결과를 검증하기 쉬운 업무부터 맡기는 것을 권장합니다. 에이전트의 분석 방식과 제안 품질을 확인한 뒤 캠페인 설계와 고객 여정 자동화로 적용 범위를 단계적으로 넓히면 됩니다.