AI 에이전트의 실행력을 높이는 CUA
기업 AI의 경쟁력을 좌우하는 것은 'Tool'과 'Skill'입니다. 생성형 AI는 문서 작성, 요약, 번역 등 다양한 업무에서 활용되며 빠르게 확산되고 있습니다. 그러나 기업 환경에서 AI가 실질적인 업무 성과를 창출하기 위해서는 단순히 답변을 생성하는 것을 넘어, 기업 시스템과 연동해 직접 업무를 수행할 수 있어야 합니다. AI 에이전트는 LLM을 기반으로 상황을 이해하고 추론하는 '두뇌(Reasoning)'와 실제 시스템을 조작하고 업무를 수행하는 '손발(Tool & Action)'이 함께 갖춰질 때 비로소 기업 업무를 자동화할 수 있습니다. 반면 Tool이 없다면 문서 작성이나 이메일 초안 생성과 같은 업무는 가능하지만, ERP나 그룹웨어 등 기업 시스템과 연계된 업무를 직접 수행하는 데에는 한계가 있습니다. AI 에이전트의 실행력을 높이는 새로운 접근 기업 업무 자동화를 위한 대표적인 방식으로는 API 연동이 활용됩니다. 그러나 많은 기업 시스템은 개발자 중심으로 설계되어 있거나 필요한 API가 제공되지 않는 경우가 많아, AI 에이전트가 실제 업무에 활용하기에는 제약이 있습니다. 이러한 한계를 보완하기 위한 기술로 Computer-Using Agent(CUA)가 주목 받고 있습니다. CUA는 사람이 컴퓨터를 사용하는 방식처럼 화면을 인식하고, 마우스를 클릭하거나 텍스트를 입력하는 등 GUI 기반으로 시스템을 조작합니다. 이를 통해 API가 제공되지 않는 환경에서도 기존 시스템을 활용할 수 있어, 기업 업무 자동화의 적용 범위를 더욱 넓힐 수 있습니다. 다만 CUA는 화면을 매번 새롭게 인식하며 작업을 수행하기 때문에 동일한 업무라도 수행 경로가 달라질 수 있습니다. 또한 화면을 잘못 해석하거나 실제로 수행하지 않은 작업을 수행한 것으로 인식하는 등 오동작이 발생할 가능성이 있어, 안정성과 일관성을 높이기 위한 보완이 필요한 기술로 평가되고 있습니다. CUA의 한계를 ...
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