에이전트 AI 시장 : 제공 제품별(에이전트 AI 인프라, 에이전트 AI SaaS, 에이전트 AI 플랫폼, 에이전트 AI 서비스), 수평적 사용 사례별(고객 경험, 데이터 분석 및 BI, 영업, 마케팅, 코딩 및 테스트, SecOps) – 2030 년까지 글로벌 예측

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에이전트 AI 시장은 2025년 70억 6천만 달러에서 2032년 932억 달러로 성장할 것으로 예상되며, 예측 기간 동안 연평균 44.6%의 성장률을 보일 것으로 전망됩니다. 이러한 기하급수적인 성장은 복잡한 디지털 워크플로우에서 자율적으로 추론, 행동, 적응할 수 있는 지능형 소프트웨어 에이전트의 전사적 배포로 빠르게 전환되고 있음을 반영합니다. 에이전트 AI의 부상은 생성형 AI, 오케스트레이션 프레임워크 및 강화 학습의 융합에 의해 촉진되고 있습니다. 이러한 기술을 통해 모듈형 에이전트는 동적인 환경에서 작동하고, 엔터프라이즈 시스템과 통합되며, 최소한의 인적 개입으로 성능을 지속적으로 개선할 수 있습니다. 규칙 기반 봇이나 채팅 인터페이스와 달리, 에이전트 AI는 의사 결정, 상황 인식 및 실시간 피드백 루프를 핵심 애플리케이션에 직접 내장하여 엔터프라이즈 자동화를 재정의하고 있습니다. 채택의 급증은 하이퍼스케일러, 플랫폼 벤더, 디지털 변혁 리더들의 투자로 더욱 가속화되고 있습니다. 이들은 생산성 향상과 운영 유연성을 목표로 이 기술을 활용하고 있습니다. BFSI부터 전문 서비스에 이르는 다양한 산업은 이러한 기능을 통해 새로운 효율성을 발굴하고 의사결정 사이클의 지연을 줄이며 고객 및 직원 경험을 개선하고 있습니다. 이 전환은 도구 기반 AI 채택에서 규모를 위한 시스템 수준 지능으로의 전환을 의미합니다.

에이전트 AI는 자율적으로 작동하고, 특정 목표를 추구하고, 환경과 상호 작용하며, 지속적으로 학습하고, 워크플로를 최적화하고, 인간의 지속적인 감독 없이 여러 에이전트와 협력하는 자율적인 AI 시스템을 의미합니다. 에이전트 AI의 특징은 자율성(지속적인 인간 감독 없이 독립적으로 작동), 목표 지향성(특정 목표를 추구하고 원하는 결과에 맞게 최적화), 환경 상호 작용(변화를 적극적으로 인식하고 대응), 학습 능력(성능을 개선하기 위해 기계 학습을 통합), 워크플로우 최적화(실시간 의사 결정을 통해 프로세스를 개선), 다중 에이전트 조정(여러 AI 에이전트 간의 원활한 협업을 가능하게 함) 등입니다.

에이전트 AI 시장의 매력적인 기회

아시아 태평양

아시아 태평양의 에이전트 AI 시장은 국가 AI 전략과 현지화된 자동화에 대한 수요 증가로 빠르게 확장되고 있습니다. 정부는 스마트 시티, 공공 서비스 및 산업 자동화를 위한 자율 시스템에 투자하고 있으며, 현지 공급업체들은 언어의 다양성에 최적화된 경량 에이전트 프레임워크를 구축하고 있습니다.

에이전트 오케스트레이션, 안전한 실행 환경 및 도메인별 기능을 제공하는 벤더들은 제너럴리스트 및 스페셜리스트 에이전트를 통해 제어, 확장성 및 측정 가능한 영향을 제공함으로써 기업들의 채택을 주도할 것입니다.

에이전트 AI는 언어 이해, 도구 사용 및 다중 에이전트 조정을 결합한 인지 에이전트로 발전하고 있습니다. 이러한 에이전트는 클라우드 및 엣지 환경에서 작동하며 사용자, API 및 물리적 시스템과 상호 작용합니다.

에이전트 AI는 지능형 에이전트가 다단계 작업을 수행하고, 의사 결정을 내리고, 시스템 전반에 걸쳐 조정할 수 있도록 지원함으로써 엔터프라이즈 자동화를 변화시키고 있습니다. 그 결과, 작업 실행에서 결과 중심의 자율성으로 전환되고 있습니다.

물류, IT 운영, 고객 지원, 현장 서비스 등 실시간 적응이 필요한 분야에서 채택이 증가하고 있습니다. 기업들은 결정론적 자동화를 넘어 자연어를 사용하여 추론, 계획, 상호 작용을 하는 에이전트로 이동하고 있습니다.

글로벌 에이전트 AI 시장 역학

동인: LLM, RPA 및 툴 오케스트레이션의 융합이 가속화되어 시장 채택이 가속화되고 있습니다.

에이전트 AI 시장의 가장 강력한 성장 동력 중 하나는 기업 환경 내에서 대규모 언어 모델, 로봇 프로세스 자동화 및 자율 툴 오케스트레이션의 융합입니다. 이 세 가지 요소가 결합되어 기업은 정적인 자동화를 넘어, 사람의 명시적인 개입 없이 애플리케이션 전반에서 작동하는 적응력 있고 컨텍스트를 인식하며 목표 지향적인 시스템으로 전환할 수 있게 되었습니다. 기업들은 통찰력 확보에 소요되는 시간을 단축하고 생산성을 높이기 위해 지식 검색, 작업 조정, 의사 결정 보강과 관련된 워크플로우에 자율 에이전트를 점점 더 많이 통합하고 있습니다. 개별적인 통합 및 제어 로직이 필요한 기존의 AI 배포와 달리, 에이전트 프레임워크는 기본 오케스트레이션 및 자체 개선 기능을 제공합니다. 이러한 아키텍처의 장점은 민첩성, 복원력 및 운영 지연 시간 단축을 추구하는 디지털 성숙도가 높은 조직에 특히 매력적입니다. 시장 선두 기업들은 플러그 앤 플레이 배포를 용이하게 하는 에이전트 개발 툴킷, 내장형 오케스트레이션 런타임, 메모리 강화 LLM 래퍼를 출시하여 이러한 융합에 더욱 박차를 가하고 있습니다. 자동화 환경이 결정론적 워크플로우에서 목표 지향적 자율성으로 전환됨에 따라 에이전트 AI 시장은 금융 서비스, 전문 서비스, 의료 등 다양한 산업 분야에서 폭넓은 관심을 받고 있습니다. 이 변화는 코파일럿과 API 우선 어시스턴트의 확산으로 더욱 확대되고 있으며, 이를 통해 사용자 역할, 비즈니스 시스템 및 실시간 운영에 에이전트 기능을 더 쉽게 배포할 수 있게 되었습니다.

제약: 분산된 에이전트 아키텍처로 인해 엔터프라이즈급 배포가

채택이 증가함에도 불구하고 에이전트 AI 시장은 아키텍처의 분산과 플랫폼 상호 운용성의 부족으로 인해 심각한 병목 현상에 직면해 있습니다. 대규모로 에이전트를 운영화하려는 기업들은 연결되지 않은 도구 체인, 일관성 없는 메모리 관리, 애플리케이션 간 유연성 부족과 같은 문제를 겪고 있습니다. 현재 대부분의 에이전트 배포는 고립된 코파일럿이나 전용 런타임에 의존하고 있어, 부서나 워크플로우 간에 지속적이고 맥락 풍부한 작업을 수행하는 능력이 제한됩니다. 기업 리더들에게 이는 공통의 인텔리전스 레이어 아래에서 자동화 전략을 통합하는 데 큰 장애물이 되고 있습니다. 표준화된 오케스트레이션 프로토콜이나 구성 가능한 인프라가 없기 때문에 팀은 기능을 처음부터 다시 구축해야 하므로, 가치 실현 시간과 기술 부채가 증가합니다. 이 문제는 데이터의 출처, 설명 가능성, 감사 가능성이 필수적인 BFSI 및 의료와 같은 규제 산업에서 특히 두드러집니다. 벤더 생태계가 사전 통합된 스택과 메모리 강화 프레임워크를 경쟁적으로 제공함에 따라 초기 도입 기업은 혁신과 시스템 안정성, 규정 준수 일치 사이에서 균형을 맞춰야 합니다. 인프라와 에이전트 라이프사이클 관리가 더욱 성숙해질 때까지 대규모 기업 도입은 모듈형 또는 샌드박스 환경에 제한될 가능성이 높습니다. 에이전트 야망과 생산 환경 준비도 간의 불일치는 복잡한 운영 기반을 가진 기업의 완전한 변혁을 지연시키고 있습니다.

기회: 플러그 앤 플레이 에이전트 생태계가 기업에 새로운 성장의 길을 열어주고 있습니다.

에이전트 AI 시장을 형성하는 가장 중요한 기회는 기업이 처음부터 구축하지 않고도 작업 중심의 자율성을 구현할 수 있게 해주는 에이전트 마켓플레이스와 도메인별 에이전트 빌더의 등장입니다. 이러한 플랫폼은 재무 예측, 규정 준수 점검, 엔지니어링 설계, 법률 요약, 기술 문제 해결과 같은 사용 사례에 사용할 수 있도록 선별되고 통합이 가능한 에이전트를 제공합니다. 이 플러그 앤 플레이 모델은 기업에 새로운 수준의 유연성을 제공하여 모델 엔지니어링이나 오케스트레이션 논리에 대한 내부 전문 지식 없이도 빠른 실험과 확장성을 가능하게 합니다. 소프트웨어 벤더에게는 에이전트-어-서비스(Agent-as-a-Service)를 통해 지속적으로 재훈련되고 최적화되며 기업 환경에 맞게 조정되는 서비스를 제공하는 새로운 수익화 채널이 됩니다. 기업에게는 데이터 접근, 결정 범위, 거버넌스 임계값에 대한 세밀한 통제권을 유지하면서 진입 장벽을 낮춥니다. 이 분야 선두주자들은 모듈형 메모리 레이어, 도구 호출, API 체이닝을 지원하는 구성 가능한 에이전트 스택을 구축하고 있습니다. 이러한 생태계가 성숙함에 따라 에이전트 마켓플레이스는 기능 팀, 지역, 기업 규모를 넘어 에이전트형 지능을 민주화하는 핵심 레버로 부상할 것입니다. 이 신흥 기회는 기업이 기반을 재구축하지 않고도 자율적 기능을 소싱, 확장, 진화하는 방식을 재편할 것으로 예상됩니다.

과제: 에이전트 성능 평가를 위한 표준화된 지표 및 벤치마킹 프로토콜의 부재

에이전트 AI 시장이 직면한 주요 과제는 실제 기업 환경에서 에이전트 성능을 벤치마킹할 수 있는 강력한 평가 프레임워크가 없다는 것입니다. 정확도, 지연 시간, 의도 해결과 같은 기존의 지표로는 성공적인 자율 에이전트를 정의하는 동적 추론, 도구 사용 효율성 또는 목표 조정 등을 파악하기에는 부족합니다. 기업 리더들은 이로 인해 ROI를 측정하고, 안전 기준을 검증하고, 배포 전반에 걸쳐 신뢰성을 보장하는 데 불확실성이 생깁니다. 표준화된 벤치마크가缺如하면 에이전트 프레임워크 비교나 구매 결정 정당화가 추측에 의존하게 됩니다. 이 문제는 법적 검토, 재무 감사, 운영 제어와 같은 고위험 워크플로우에서 특히 중요합니다. 여기서 에이전트 행동은 비즈니스 위험을 수반합니다. 현재 오픈소스 평가 도구인 AgentBench, CAMEL, APE 등은 여전히 발전 중이며, 장기적 맥락 연속성, 권한 기반 도구 접근, 규제 감사 기록과 같은 기업급 요구사항과 맞지 않는 경우가 많습니다. 공유된 성능 기준의 부재는 IT, 데이터, 비즈니스 부서 간의 에이전트 도입 협력을 방해합니다. 포괄적인 평가 프레임워크가 성숙할 때까지 대부분의 배포는 통제된 저위험 환경에 머물러 광범위한 확산이 지연될 것입니다. 이 문제를 해결하려면 산업 간 협업, 표준화된 테스트베드, 공급업체, 규제 기관, 기업 구매자 간의 조정이 필요합니다.

글로벌 에이전트 AI 시장 생태계 분석

에이전트 AI 생태계는 핵심 인프라, 오케스트레이션 플랫폼, 수직화 된 SaaS 제품 및 전문 서비스를 통합하는 다층 가치 체인으로 구성됩니다. 그 기반에는 에이전트 메모리, 컨텍스트 인식 및 컴퓨팅 오케스트레이션을 가능하게하는 인프라 및 프레임 워크 제공 업체가 있습니다. 플랫폼 공급업체는 산업 전반에 걸쳐 에이전트 워크플로우를 설계, 배포, 확장할 수 있는 모듈형 환경을 구축합니다. SaaS 업체는 기업 애플리케이션에 에이전트 지능을 내장해 의사결정, 사용자 상호작용, 복잡한 작업 흐름을 자동화합니다. 이를 보완해 서비스 기업은 기술과 비즈니스 결과를 연결하는 구현, 통합, 자문 역량을 제공합니다. 이 융합은 기업 준비도, 상호운용성, 분야 간 지속 가능한 채택을 보장합니다.

에이전트 AI SaaS는 예측 기간 동안 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예상됩니다.

에이전트 AI SaaS는 비즈니스 애플리케이션에 직접 통합된 턴키 인텔리전스로의 기업 전환이 결정적으로 진행됨에 따라 에이전트 AI 시장에서 가장 빠르게 성장하는 제품으로 부상하고 있습니다. 이러한 SaaS 계층을 통해 비즈니스 사용자는 사내 개발 또는 오케스트레이션 기능 없이도 자율 에이전트를 활용할 수 있습니다. 금융 및 HR에서 고객 서비스 및 조달에 이르기까지, 기업들은 컨텍스트에 민감한 의사 결정을 자동화하고, 워크플로우 인텔리전스를 강화하며, 사용자 생산성을 확대하기 위해 에이전트 모듈을 기존 소프트웨어 환경에 통합하고 있습니다. 이러한 제품은 배포의 마찰이 적고, 수평적 적용성이 뛰어나며, 기존 기술 스택과의 API 상호 운용성이 향상된 이점을 제공합니다. 또한, 에이전트 SaaS 공급업체들은 설명 가능성, 역할 기반 가드레일, 재교육 기능을 번들로 제공하여, 기업이 AI 사용 사례를 확대하는 동시에 내부 규정 준수 기준을 준수할 수 있도록 지원하고 있습니다. 이 추세는 선도적인 소프트웨어 공급업체들이 에이전트 스택에 진출하여 LLM 기반 에이전트를 널리 사용되는 클라우드 플랫폼 및 비즈니스 제품군에 통합함으로써 더욱 가속화되고 있습니다. 디지털 우선 기업들이 AI 이니셔티브에서 민첩성, 확장성 및 더 빠른 ROI를 추구함에 따라, 에이전트 SaaS는 인프라에 대한 막대한 투자나 맞춤형 개발 없이 지능형 에이전트를 대규모로 배포하기 위한 선호되는 경로로 부상하고 있습니다.

최종 사용자별로는 BFSI가 2025년에 가장 큰 점유율을 차지할

BFSI 부문은 위험, 규정 준수 및 고객 참여 워크플로우 전반에 걸쳐 지능형 자동화를 지속적으로 추진한 덕분에 2025년에 에이전트 AI 시장에서 가장 큰 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 경직된 아키텍처와 레거시 프로세스로 인해 부담이 큰 기존의 BFSI 시스템은 이제 실시간 보험 계약, 이상 탐지, 적응형 사기 방지 및 AI 기반 신용 분석 기능을 제공하는 자율 에이전트로 보강되고 있습니다. 이러한 에이전트는 프론트, 미들 및 백 오피스 계층에서 작동하여 처리량을 개선하는 동시에 동적인 규제 요구 사항을 준수합니다. 금융 기관이 마진 압박과 사이버 위협의 확대에 직면함에 따라 에이전트 AI는 레거시 시스템을 전면적으로 개편하지 않고도 규칙 기반의 학습 중심 의사 결정을 조정할 수 있는 모듈식 경로를 제공합니다. 또한, 강화 학습 및 메모리 강화 에이전트가 배포되어 과거의 위험 데이터와 진화하는 시장 신호를 기반으로 예측 정확도를 지속적으로 개선하고 있습니다. BFSI 리더들은 내부 배포를 통해 채택을 추진할 뿐만 아니라, 설명 가능성과 감사 가능성을 유지하기 위한 에이전트 거버넌스 프레임워크를 개척하여 책임감 있고 대규모의 에이전트 AI 구현을 선도하는 이 부문의 역할을 강화하고 있습니다.

아시아 태평양은 예측 기간 동안 가장 빠르게 성장하는 지역으로 부상할 전망입니다.

아시아 태평양은 기업 배포의 급증, 국가 주도의 AI 전략, 강력한 클라우드 인프라 확장에 힘입어 2025년부터 2032년까지 에이전트 AI 시장에서 가장 빠르게 성장하는 지역으로 자리매김할 것입니다. 인도, 중국, 싱가포르, 한국과 같은 국가들이 이러한 모멘텀을 주도하고 있습니다. 2024년에 인도 전자정보기술부는 기초 모델과 기업 AI 통합에 중점을 둔 12억 달러 규모의 AI 미션을 발표하여 공공 및 민간 부문의 에이전트 인프라 구축을 직접 촉진했습니다. 중국 은행과 보험사는 자동 청구, 자산 관리, 사기 분류를 위해 LLM 기반 에이전트를 배포하고 있으며, ICBC와 Ping An은 2023년 말부터 다중 에이전트 시스템을 시범 운영 중입니다. 동남아시아에서도 유사한 추세가 관찰되고 있습니다. Grab과 DBS Bank는 고객 서비스 및 내부 생산성 시스템에 에이전트형 코파일럿을 통합하고 있습니다. 한편, 일본의 주요 IT 통합업체들은 수출 중심 기업을 대상으로 스마트 공장 및 공급망 플랫폼에 에이전트형 오케스트레이션 모듈을 출시하고 있습니다. 말레이시아에 새로운 구역을 구축한 Google Cloud와 싱가포르에 90억 달러를 투자할 계획인 AWS와 같은 지역 하이퍼 스케일러의 확장은 지연 시간과 비용 장벽을 크게 낮추었습니다. 이러한 발전은 젊은 개발자 생태계 및 AI 규제 명확성 강화와 함께 아시아 태평양을 세계에서 가장 빠르게 성장하는 에이전트 AI 허브로 만들고 있습니다.

에이전트 AI 시장의 최근 발전

2025년 7월, OpenAI는 자율 AI의 진화에서 중요한 도약인 ChatGPT Agent를 공개했습니다. 이 제품은 기존의 Operator 및 Deep Research 기능을 통합된 에이전트 시스템으로 통합합니다. 복잡하고 여러 단계로 구성된 워크플로우를 처리하도록 설계된 ChatGPT Agent는 웹 인터페이스를 탐색하고, 편집 가능한 프레젠테이션을 생성하고, 캘린더를 관리하고, 양식을 작성하고, 고급 연구를 수행할 수 있어, 대화형 AI에서 기능적 자율성으로의 전환을 의미합니다.

2025년 5월, IBM은 HR, 조달 및 영업용 사전 구축된 도메인 에이전트를 포함하여 AI 에이전트 네트워크를 구축하고 관리하기 위한 새로운 도구와 프레임워크를 발표했습니다. 이 프레임워크는 이제 AWS Marketplace 기술과 통합되었습니다. 주요 특징은 Amazon Q index와 IBM watsonx Orchestrate의 통합으로, AI 에이전트가 Salesforce, Slack, Zendesk와 같은 여러 타사 애플리케이션의 데이터에 액세스하여 더 개인화된 자동화를 구현할 수 있게 된 것입니다.

2025년 4월, Microsoft는 모든 주요 모듈에 수백 가지의 새로운 기능을 추가하여 Microsoft Dynamics 365를 업데이트했습니다. 주요 업데이트에는 작업 자동화, 고객 서비스 개선, 영업 생산성 향상, 재무 및 공급망 운영 간소화, HR 및 상거래 경험 개선을 위한 AI 기반 Copilot 및 에이전트 기능의 확장이 포함됩니다. 또한 이번 릴리스에서는 통합, 자동화 및 분석 기능이 개선되어 기업이 더 스마트하고 빠르게 업무를 수행할 수 있게 지원합니다.

2025년 4월, Google은 기업과 개발자가 서로 다른 조직에서도 함께 작동할 수 있는 AI 에이전트를 구축할 수 있는 새로운 플랫폼인 Agent Space를 출시했습니다. 이 에이전트는 개방형 A2A(Agent-to-Agent) 프로토콜을 사용하여 작업을 수행하고, 정보를 찾고, 서로 상호 작용할 수 있습니다. 이 플랫폼은 AI 에이전트 생성을 간소화하여 사용자가 워크플로를 자동화하고, 실시간 조사를 수행하고, 작업을 간소화할 수 있게 함으로써 AI 에이전트 마켓플레이스의 출현을 촉진할 가능성이 있습니다.

주요 시장 참여자

최고의 Agentic AI 시장 기업 목록

Agenic AI 시장은 광범위한 지역적 입지를 확보한 몇몇 주요 기업들이 지배하고 있습니다. Agentic AI 시장의 주요 기업들은 다음과 같습니다.

Microsoft (US)
NVIDIA (US)
Google (US)
AWS (US)
EY (UK)
OpenAI (US)
SAP (Germany)
Salesforce (US)
Altair (US)
Deloitte (US)
Accenture (Ireland)
Aisera (US)
ServiceNow (US)
UiPath (Germany)
Snowflake (US)

5.1 소개
5.2 시장 역학 요인- 워크플로우를 종단 간에 간소화하기 위한 하이퍼 자동화에 대한 기업의 요구 증가- 자율적인 다단계 작업 실행을 가능하게 하는 LLM, 메모리 및 오케스트레이션 프레임워크의 혁신- 고성능 컴퓨팅 및 확장 가능한 AI 배포 환경에 대한 광범위한 접근- 실제 시뮬레이션을 위한 에이전트 오케스트레이션과 디지털 트윈의 통합 확대 제약- 지역 간 안전한 에이전트 협업을 위한 일관된 표준 부재- 단순 자동화가 충분한 일부 산업에서 ROI 불확실성 기회- 협업하는 여러 자율 에이전트를 위한 새로운 오케스트레이션 엔진 – 디지털 전환을 위한 BFSI, 통신 및 제조 분야에서 자율 에이전트의 확장 – 규정 준수 자율성을 위한 새로운 시장을 여는 새로운 AI 규제 과제 – 시스템 통합을 제한하는 분산된 자율 스택 및 상호 운용성 표준의 부재 – 규제 분야에서 채택을 지연시키는 자율 행동에 대한 법적 및 윤리적 격차
5.3 에이전트 AI의 진화
5.4 공급망 분석
5.5 생태계 분석 에이전트 AI 프레임워크 공급업체 에이전트 AI 플랫폼 공급업체 에이전트 AI SaaS 공급업체 에이전트 AI 서비스 공급업체
5.6 기업을 위한 전략적 로드맵 조직 준비도 평가 통합 전략 변화 관리 및 인재 전략 거버넌스 및 통제 공급업체 및 파트너 평가 프레임워크 시장 진출 영향 성공 지표 및 ROI 측정
5.7 미래 전망 슈퍼 에이전트 시스템으로의 진화 장기적 사회적 및 노동력 영향 잠재적 위험 및 존재적 우려 시나리오 계획 투자 및 혁신 기회 차세대 연구 분야
5.8 2025년 미국 관세 영향 – 에이전트 AI 시장 소개 주요 관세율 가격 영향 분석 – 전략적 변화 및 새로운 트렌드 국가/지역에 미치는 영향 – 미국 – 중국 – 유럽 – 아시아 태평양 (중국 제외) 최종 사용 산업에 미치는 영향 – BFSI – 통신 – 정부 및 공공 부문 – 의료 및 생명 과학 – 제조 – 미디어 및 엔터테인먼트 – 소매 및 전자 상거래 – 소프트웨어 및 기술 제공업체
5.9 투자 및 자금 조달 시나리오
5.10 사례 연구 분석 CENCORA, INFINITUS의 VOISE AI 에이전트를 통해 4배 빠른 처리 속도 달성 TEVA PHARMACEUTICALS, 대화형 AI 에이전트 “MEDI”를 도입하여 의약품 정보 접근성 및 안전성 강화 AISERA와 덴버 시 및 카운티 — 에이전트 AI를 통한 시민 서비스 자동화 EZCATER, LEVEL AI의 자율 에이전트 솔루션으로 복잡한 고객 서비스 운영을 개선
5.11 기술 분석 핵심 기술- 강화 학습 (RL)- 다중 에이전트 시스템 (MAS)- 지속적인 학습- 상징적 계획 및 의사결정- 맥락적 기억 및 검색 메커니즘 보완 기술- 대규모 언어 모델 (LLMs)- 자연어 이해 (NLU)- 생성형 AI- 컴퓨터 비전- 벡터 임베딩 및 유사도 검색 인접 기술- AIOps- 컴퓨터 비전- 설명 가능한 AI (XAI)- 블록체인- 자연어 이해 (NLU)
5.12 규제 환경 규제 기관, 정부 기관 및 기타 조직 규제- 북미- 유럽- 아시아 태평양- 중동 및 아프리카- 라틴 아메리카
5.13 특허 분석 방법론 출원된 특허, 문서 유형별 혁신 및 특허 출원
5.14 가격 분석 주요 업체별 제품 평균 판매 가격, 2025 수평적 사용 사례별 평균 판매 가격, 2025
5.15 주요 컨퍼런스 및 행사, 2025–2026
5.16 포터의 5대 경쟁 요인 분석 신규 진입 위협 대체품 위협 공급업체의 협상력 구매자의 협상력 경쟁 강도
5.17 주요 이해 관계자 및 구매 기준 구매 프로세스의 주요 이해 관계자 구매 기준
5.18 고객 비즈니스에 영향을 미치는 트렌드/혼란

AGENTIC AI MARKET, BY OFFERING

119

6.1 소개 동인: 제공별 에이전트 AI 시장
6.2 메모리 강화 에이전트 및 작업 체인에서 에이전트 AI 인프라 혁신이 복잡한 성능 및 자율 기능을 가능하게 함
6.3 에이전트 AI 플랫폼 작업 체인 및 컨텍스트 메모리가 엔터프라이즈급 자율성의 새로운 지평을 열다
6.4 에이전트 AI SaaS SaaS에 내장된 자율적 행동이 실제 프로세스 최적화를 실현하다
6.5 에이전트 AI 서비스 엔드투엔드 에이전트 AI 서비스는 에이전트 배포의 채택 및 신뢰를 확고히 합니다.

에이전트 AI 시장, 수평적 사용 사례별

126

7.1 소개 동인: 수평적 사용 사례별 에이전트 AI 시장
7.2 재무 및 회계 자율 에이전트가 복잡한 재무 및 회계 워크플로우를 재구성합니다.
7.3 업무 환경 경험: 컨텍스트 인식 자율 에이전트를 통해 직원 경험 향상
7.4 판매: 자율 에이전트가 항상 연결된 판매 인텔리전스와 거래 가속화를 실현
7.5 데이터 분석 및 BI 자율적 오케스트레이션으로 데이터 분석 및 비즈니스 통찰력 강화
7.6 마케팅 에이전트 AI로 마케팅의 정확성, 개인화 및 캠페인 자율성 강화
7.7 보안 운영 자율 에이전트 보안 운영에서 위협 탐지 및 대응 사이클을 재정의합니다
7.8 고객 경험 오케스트레이션 에이전트 적응형 및 사전 예방적 지원을 통해 고객 서비스를 향상시킵니다
7.9 데이터 검색 에이전트 오케스트레이션이 기업 데이터 검색을 컨텍스트 기반 지능으로 변환합니다
7.10 코딩 및 테스트 자율 에이전트가 개발자 생산성과 소프트웨어 신뢰성을 향상시킵니다
7.11 규제 준수 에이전트 AI는 규정 준수 모니터링 및 지속적인 위험 완화를 향상시킵니다.

에이전트 AI 시장, 수직적 사용 사례별

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8.1 소개 동인: 에이전트 AI 시장, 수직적 사용 사례별
8.2 BFSI 에이전트 AI는 적응형 위험 관리 및 지능형 프로세스 자동화를 통해 핵심 은행 업무 워크플로우에 혁명을 일으킵니다. 사기 감지 자동화된 신용 보증 자율적인 클레임 처리 포트폴리오 위험 시뮬레이션 규정 준수 모니터링 기타 BFSI 수직적 사용 사례
8.3 소매 및 전자 상거래 에이전트 AI는 지능형 머천다이징, 가격 정밀도 및 원활한オム니채널 소매 운영 동적 가격 최적화 지능형 재고 관리 결제 사기 방지 마지막 마일 경로 최적화 개인화 상품 배치 기타 소매 및 전자상거래 수직적 사용 사례
8.4 전문 서비스 에이전트 AI는 고부가가치 전문 서비스 전반에 걸쳐 확장 가능한 전문 지식과 참여 지능을 제공합니다. 계약 검토 및 법률 문서 작성 감사 워크플로우 관리 제안 및 RFP 생성 생성적 디자인 캠페인 변형 생성 기타 전문 서비스 수직적 사용 사례
8.5 의료 및 생명 과학 에이전트 AI는 자체 학습 및 워크플로우 에이전트를 통해 환자 치료 및 임상 효율성을 향상시킵니다.-학습 진단 및 워크플로우 에이전트 임상 시험 워크플로우 최적화 AI 기반 진단 영상 개인 맞춤형 치료 계획 병원 자원 조정 자율 청구 검토 기타 의료 및 생명 과학 수직적 사용 사례
8.6 통신 에이전트 AI는 실시간 통신 운영, 청구, 사기 탐지 및 고객 경험 자동화 RAN 구성 최적화 통신 사기 탐지 예측 네트워크 고장 해결 동적 대역폭 할당 자율 청구 분쟁 처리 기타 통신 분야 적용 사례
8.7 소프트웨어 및 기술 제공업체 소프트웨어 및 기술 제공업체 에이전트 AI를 통합하여 파이프라인, 테스트 API, 및 클라우드 비용 최적화 데브옵스 파이프라인 자동화 지능형 기능 플래그 관리 지속적인 취약점 대응 자율적 API 행동 테스트 클라우드 리소스 최적화 기타 소프트웨어 및 기술 공급업체 산업별 적용 사례
8.8 미디어 및 엔터테인먼트 미디어 및 엔터테인먼트 기업은 콘텐츠 생성, 큐레이션 및 대규모 오디언스 참여에 에이전트 AI를 활용합니다. 큐레이션 및 대규모 사용자 참여 자동화된 콘텐츠 생성 지능형 콘텐츠 모더레이션 크로스플랫폼 사용자 개인화 AI 지원 생산 계획 라이브 이벤트 오케스트레이션 기타 미디어 & 엔터테인먼트 산업별 적용 사례
8.9 물류 및 운송 에이전트 AI는 자율적 조정 및 실시간 운영 정밀도로 물류를 재정의합니다. 실시간 경로 최적화 자율 창고 조정 드론 함대 관리 지능형 물류 감사 다중-모달 배송 오케스트레이션 기타 물류 및 운송 분야 적용 사례
8.10 정부 및 국방 정부 및 국방 국가 회복력 강화 에이전트 AI 오케스트레이션 공공 안전 감시 자율 국경 모니터링 재난 대응 계획 도시 이동성 조정 공공 인프라 사고 감지 기타 정부 및 국방 수직적 사용 사례
8.11 자동차 차량 자율주행 및 차량 내 경험 혁신을 위한 지능형 에이전트 오케스트레이션 자율주행 차량 내비게이션 차량 내 의사결정 지원 운전자 행동 적응 예측적-CABIN 개인화 안전 시스템 조정 기타 자동차 산업 분야 적용 사례
8.12 에너지 & 유틸리티 에이전트 AI 조정을 통한 지능형 그리드 및 에너지 자산의 오케스트레이션 분산형 그리드 최적화 스마트 그리드 관리 수요 대응 관리 파이프라인 누출 감지 자율 에너지 자산 조정 기타 에너지 및 유틸리티 수직적 사용 사례
8.13 제조 에이전트 AI는 자율적 복원력과 적응형 생산성을 위해 현대 제조를 재구성합니다. 스마트 공장 운영 예측 유지보수 스케줄링 공급망 최적화 자동화된 품질 검사 작업장 안전 모니터링 기타 제조 수직적 사용 사례ICAL 사용 사례

에이전트 AI 시장, 최종 사용자별

179

9.1 소개 동인: 최종 사용자별 에이전트 AI 시장
9.2 개인 사용자
9.3 기업 BFSI- 자율 에이전트가 개인 맞춤형 금융 추천에 점점 더 많이 통합되고 클레임 처리가 자동화되고 있습니다. 소매 및 전자 상거래- 에이전트 AI는 대규모의 상시 개인화, 동적 재고 관리 및 적응형 고객 참여를 촉진합니다. 전문 서비스 제공업체- 더 빠르고 비용 효율적인 전문가 서비스에 대한 수요가 증가하면서 전문 서비스 회사에서 에이전트 AI의 채택이 확대되고 있습니다. 의료 및 생명 과학 – 에이전트 AI는 실시간 임상 결정 지원 및 자율적인 환자 여정 관리를 종단간으로 가능하게 합니다. 통신 – 에이전트 AI는 네트워크 운영을 간소화하고 초연결 디지털 환경에 맞게 사용자 서비스를 개인화합니다. 기술 및 소프트웨어 공급업체- 에이전트 AI는 차세대 소프트웨어 개발, 자동화된 테스트 및 지속적인 제품 혁신 주기를 촉진합니다. 미디어 및 엔터테인먼트 – 에이전트 AI는 초개인화된 콘텐츠 제작과 실시간 시청자 참여 경험을 지원합니다. 운송 및 물류 – 에이전트 AI는 공급망 흐름과 자율 주행 차량 운영을 실시간으로 조정합니다. 정부 및 국방- Agentic AI는 중요한 국방, 공공 안전 및 시민 서비스를 위한 자율적 의사 결정을 강화합니다. 자동차 – Agentic AI는 차세대 차량에 자율 주행, 예측 유지보수 및 운전자 경험을 통합합니다. 에너지 및 유틸리티 – Agentic AI는 분산형 에너지 그리드와 대규모의 자율적 수요 대응을 최적화합니다. 제조 – Agentic AI는 공장 현장 조정, 예측 품질 관리 및 적응형 생산 계획을 자동화합니다. 기타 기업

지역별 에이전트 AI 시장

198

10.1 소개
10.2 북미 북미: 에이전트 AI 시장 동인 북미: 거시경제 전망 미국 캐나다
10.3 유럽 유럽: 에이전트 AI 시장 동인 유럽: 거시경제 전망 영국 독일 프랑스 이탈리아 스페인 네덜란드 기타 유럽
10.4 아시아 태평양 아시아 태평양: 에이전트 AI 시장 동인 아시아 태평양: 거시경제 전망 중국 인도 일본 한국 싱가포르 호주 및 뉴질랜드 기타 아시아 태평양
10.5 중동 및 아프리카 중동 및 아프리카: 에이전트 AI 시장 동인 중동 및 아프리카: 거시경제 전망 사우디아라비아 아랍에미리트 카타르 터키 기타 중동 남아프리카 공화국
10.6 라틴 아메리카 라틴 아메리카: 에이전트 AI 시장 동인 라틴 아메리카: 거시경제 전망 브라질 멕시코 아르헨티나 기타 라틴 아메리카

경쟁 환경

257

11.1 개요
11.2 주요 업체 전략, 2022-2025
11.3 매출 분석, 2022-2024
11.4 시장 점유율 분석, 2024 시장 순위 분석, 2024
11.5 제품 비교 분석 제품 비교 분석: 에이전트 AI 인프라 공급업체 제품 비교 분석: 에이전트 AI 플랫폼 공급업체 제품 비교 분석: 에이전트 AI SaaS 공급업체
11.6 주요 공급업체의 기업 가치 평가 및 재무 지표
11.7 기업 평가 매트릭스: 주요 업체 (에이전트 AI 인프라 공급업체) 스타 신흥 리더 퍼베이시브 플레이어 참가자 기업 발자취: 주요 업체 (에이전트 AI 인프라) – 전체 회사 발자취 – 제품 발자취 – 지역 발자취 – 수평적 사용 사례 발자취 – 최종 사용자 발자취
11.8 기업 평가 매트릭스: 주요 업체 (에이전트 AI 플랫폼 공급업체) 스타 신흥 리더 퍼베이시브 플레이어 참가자 기업 발자취: 주요 업체 (에이전트 AI 플랫폼) – 전체 회사 발자취 – 제품 발자취 – 지역 발자취 – 수평적 사용 사례 발자취 – 최종 사용자 발자취
11.9 기업 평가 매트릭스: 주요 업체 (에이전트 AI SaaS 공급업체) 스타 신흥 리더 퍼베이시브 플레이어 참가자 기업 풋프린트: 주요 업체 (에이전트 AI SaaS)- 전체 회사 발자취- 제품 발자취- 지역 발자취- 수평적 사용 사례 발자취- 최종 사용자 발자취
11.10 회사 평가 매트릭스: 주요 업체 (에이전트 AI 서비스 제공업체) 스타 신흥 리더 퍼베이시브 플레이어 참가자 회사 발자취: 주요 업체 (에이전트 AI 서비스) – 전체 회사 발자취 – 제품 발자취 – 지역 발자취 – 수평적 사용 사례 발자취 – 최종 사용자 발자취
11.11 경쟁 시나리오 제품 출시 및 개선 거래

회사 프로필

301

12.1 소개
12.2 AI 인프라/프레임워크 제공업체
MICROSOFT

– Business overview

– Products/Solutions/Services offered

– Recent developments

– MnM view

NVIDIA

– Business overview

– Products/Solutions/Services offered

– Recent developments

GOOGLE

– Business overview

– Products/Solutions/Services offered

– Recent developments

– MnM view

AWS

AMD
12.3 AGENTIC AI PLATFORM PROVIDERS

OPENAI

– Business overview

– Products/Solutions/Services offered

– Recent developments

UIPATH

SNOWFLAKE

AISERA

APPIAN

NEWGEN

AMDOCS

HEXAWARE

ADEPT AI

RELEVANCE AI
12.4 AGENTIC AI SERVICE PROVIDERS

ACCENTURE

– Business overview

– Products/Solutions/Services offered

– Recent developments

– MnM view

COGNIZANT

– Business overview

– Products/Solutions/Services offered

– Recent developments

NTT DATA

DELOITTE

EY

WIPRO

CAPGEMINI

– Business overview

– Products/Solutions/Services offered

– Recent developments

HCL TECH

TCS

PWC

DATAMATICS
12.5 AGENTIC AI SAAS PROVIDERS

SAP

– Business overview

– Products/Solutions/Services offered

– Recent developments

– MnM view

IBM

– Business overview

– Products/Solutions/Services offered

– Recent developments

– MnM view

SALESFORCE

– Business overview

– Products/Solutions/Services offered

– Recent developments

SERVICENOW

CISCO

ALTAIR

PEGA

CYBERARK

ZYCUS

ORACLE

SAS INSTITUTE

AVANADE

ERICSSON

VALUELABS

REWIND AI

EMA

ORBY AI

EXA

ARTISAN AI

DEXA AI

SIMULAR

관련 및 연관 시장

375

13.1 소개
13.2 AI 에이전트 시장 – 2030년까지의 글로벌 전망 시장 정의 시장 개요 – AI 에이전트 시장, 제공 서비스별 – AI 에이전트 시장, 에이전트 시스템별 – AI 에이전트 시장, 제품 유형별 – AI 에이전트 시장, 에이전트 역할별 – AI 에이전트 시장, 최종 사용자별 – AI 에이전트 시장, 지역별
13.3 인공 지능 시장 – 2032년까지 글로벌 전망 시장 정의 시장 개요- 인공지능(AI) 시장, 제공 방식별- 인공지능(AI) 시장, 기술별- 인공지능(AI) 시장, 비즈니스 기능별- 인공지능(AI) 시장, 기업 애플리케이션별- 인공지능(AI) 시장, 최종 사용자별- 인공지능(AI) 시장, 지역별

부록

14.1 토론 가이드
14.2 KNOWLEDGESTORE: MARKETSANDMARKETS의 구독 포털
14.3 맞춤화 옵션
14.4 관련 보고서
14.5 저자 정보

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