AI 에이전트 대격돌 – Devin, AutoGPT, Function Agent의 차이점은?

한동안 GPT 기반 챗봇을 마치 무슨 마법처럼 여기던 시기가 있었다. 간단한 질문만 던져도 논문 수준의 답변이 나오고, 멋진 블로그 글 초안도 뚝딱 만들어주는 모습에 많은 이들이 AI를 ‘문장 생성기’로 정의하곤 했다. 하지만 2025년 현재, AI는 단순한 생성형 도구를 넘어, **‘실행하는 존재’**로 변모하고 있다. 이 중심에 바로 ‘AI 에이전트’라는 새로운 개념이 있다. Devin, AutoGPT, 그리고 Function Agent는 이 세 에이전트 흐름을 대표하는 이름들인데, 겉보기에 비슷하면서도 실체를 들여다보면 성격도, 쓰임새도 완전히 다르다. 이번 글에선 각각의 철학과 실전 적용 경험을 바탕으로, 어떤 차이가 있으며 어디에 쓰면 좋은지 정리해본다.

Devin – '코드 짜는 AI'에서 '일하는 AI'로

Devin을 처음 접했을 땐 정말 말문이 막혔다. “이걸 진짜 AI가 한 거야?” 싶을 정도로 정교했다. 이건 그냥 코드를 생성하는 GPT가 아니다. Devin은 명확히 **'개발자처럼 행동하는 존재'**다. Git 리포지토리를 열고, 이슈를 파악하고, 관련 문서를 참고하며 코드를 수정하고 테스트하는 일련의 과정이 너무 사람 같았다. 내가 마치 인턴 개발자를 데리고 일하는 느낌이랄까. 정해진 일만 하는 게 아니라, 스스로 ‘해야 할 일’을 구성하는 흐름 자체가 인상 깊었다. Devin을 쓰면서 내가 느낀 건, **"생성하는 AI에서 실행하는 AI로의 도약"**이라는 전환점이 눈앞에 다가왔다는 거였다. 물론 Devin에도 단점은 분명하다. 지금은 클로즈 베타 형태로 일부 유저만 사용할 수 있고, 그나마도 특정 조건에서만 완전한 실행 흐름을 보여준다. 실제 개발 환경에서는 생각보다 오류가 자주 나거나, 환경 세팅에서 삐걱거리는 경우도 많다. 하지만 단점을 감안해도 Devin은 ‘AI에게 일감을 줄 수 있다’는 가능성을 실제로 증명한 첫 번째 사례라고 생각한다. 예전에는 코드를 대신 짜주는 툴에 불과했지만, 이제는 ‘일을 할 수 있는 파트너’로 변한 셈이다. 이 점에서 Devin은 단지 기술 진보의 산물이 아니라, 사람과 AI의 역할 분담 구조를 새롭게 정의하는 상징적인 존재로 여겨진다. 앞으로의 실무형 AI는 Devin을 기준으로 나뉘게 될지도 모르겠다.

AutoGPT – 목표 중심의 자율적 AI 실험체

AutoGPT는 개인적으로 가장 설레면서도 가장 피곤했던 에이전트다. 이 AI는 단순히 명령을 받아 실행하는 게 아니라, 스스로 계획을 세우고 문제를 분해하고, 필요하다면 도구를 연결해서 최종 목표에 도달하려 한다. 예를 들어 "해외 취업 관련 정보를 정리해줘"라고 입력하면, 관련 사이트를 검색하고, 요약하고, 결과를 정리하고, 때로는 이메일로까지 정리본을 보낸다. 그야말로 **'목표 지향적 AI'**다. 문제는 바로 그 자율성이다. 처음엔 ‘오 이거 된다’ 싶었는데, 쓸데없는 루프에 빠지거나 반복된 시도를 하면서 CPU와 시간을 낭비하는 일이 많았다. 하지만 내가 AutoGPT를 높이 평가하는 이유는 그 실험정신이다. Devin이 ‘일 잘하는 사람’을 흉내 내는 거라면, AutoGPT는 **‘생각하는 사람’을 흉내 낸다**. 내가 왜 이 업무를 하려고 하는지, 어떤 단계를 거쳐야 할지를 자체적으로 판단하려는 구조는, 단순한 자동화와는 전혀 다르다. 최근에는 AutoGPT가 구조적으로 개선되면서, 목표 수립 → 계획 수립 → 도구 실행 → 평가 → 반복이라는 일련의 체계를 보다 정돈된 방식으로 수행한다. 아직도 완전하다고 말하긴 어렵지만, 이 흐름을 직접 체험해보면 "AI가 진짜 ‘자기 일’을 한다"는 느낌이 들기 시작한다. 사용하면서 가장 많이 든 생각은, 이건 툴이 아니라 ‘보조적인 의사결정 체계’라는 점이다. 마치 부하 직원이 주어진 목표를 달성하기 위해 알아서 일정을 짜고, 자료를 모으고, 시도하는 느낌이다. 나에게 AutoGPT는 '미래의 디지털 팀원'이 어떤 모습일지를 보여주는 AI였다.

Function Agent – 실용성과 통제가 강점인 구조화된 에이전트

Function Agent는 내가 요즘 가장 많이 활용하고 있는 에이전트다. Devin이 너무 실험적이고, AutoGPT는 예측 불가한 면이 많은 반면, Function Agent는 아주 정돈된 흐름으로 작업을 수행한다. 예를 들어, "뉴스 API에서 데이터를 수집하고, 키워드를 요약한 후 메일로 전송해줘"라는 지시를 내리면, 정해진 함수들을 호출하고, 필요한 절차를 순서대로 밟아 결과물을 만들어낸다. 이건 마치 **‘자동화된 워크플로우 설계자’**를 고용한 느낌이다. 특히 Zapier나 Make 같은 툴과의 연동이 용이해서, 업무 자동화에 관심 있는 사람들에게는 최적의 선택이 될 수 있다. 내가 Function Agent를 좋아하는 이유는 바로 그 통제력이다. 예상치 못한 동작이 거의 없고, 매번 일관된 결과가 나온다. 이는 특히 반복 작업이 많은 콘텐츠 제작, 보고서 작성, 고객 응대 자동화 등에서 탁월하다. 단점이라면 자율성이 부족하다는 점이겠지만, 그건 상황에 따라 장점이 되기도 한다. Function Agent는 “너무 나대지 말고 내가 시키는 대로만 해줘”라는 명확한 태도에서 효율이 극대화되는 시스템이다. 나는 이게 앞으로 대다수의 기업들이 실제 적용할 에이전트 구조라고 생각한다. 실험보다는 실전, 창의성보다는 신뢰성. Function Agent는 AI의 상용화를 말할 때 가장 먼저 거론되어야 할 프레임워크 중 하나라고 본다.

나에게 가장 가까운 에이전트는 누구인가?

세 가지 AI 에이전트를 써보며 내린 결론은 명확하다. Devin은 '코드형 파트너', AutoGPT는 '자율적 탐색자', Function Agent는 '구조적 조력자'다. 각각 성격이 다르기 때문에 목적에 따라 다르게 접근해야 한다. 나는 보고서를 자동화할 땐 Function Agent, 기획 아이디어를 확장할 땐 AutoGPT, 코드 최적화 아이디어가 필요할 땐 Devin을 활용하고 있다. 중요한 건 도구의 성능이 아니라, 나와의 궁합이다. 어떤 AI가 내 작업 스타일, 내 업무 환경에 가장 잘 맞는지를 기준으로 판단해야 한다. 앞으로의 시대는 ‘무슨 AI를 쓸까’보다 ‘어떤 에이전트를 어떻게 설계할까’가 핵심이 될 것이다. AI는 단지 응답하는 존재가 아니라, 실질적인 **‘작업자’, ‘기획자’, ‘실행자’**가 되고 있다. Devin, AutoGPT, Function Agent는 각각 그 역할을 상징하는 이름들이다. 그리고 우리는 이제, 단순히 AI에게 질문을 던지는 것이 아니라, **일을 맡기고 전략을 세우는 단계로 넘어가야 한다**. 지금 이 흐름을 빨리 이해하고 응용하는 사람에게는, AI 시대의 주도권이 자연스레 주어질 것이다.