테크 업계는 주요 대기업들이 개인 소비자(C-end)와 기업 고객(B-end)을 동시에 공략하고 있다는 사실을 잘 알고 있습니다. DeepSeek 및 Manus와 같은 혁신에 힘입어 AI Agent의 부상은 부인할 수 없습니다. 많은 사람들은 2025년을 AI Agent 시대의 진정한 시작점으로 보고 있으며, 주요 기술 기업과 스타트업이 뛰어들어 상업적 애플리케이션으로의 전환을 가속화할 것으로 예상합니다.
Tencent는 이러한 중요한 변화를 인식하고 있으며 AI Agent 전략을 적극적으로 추진하고 있습니다.
Tencent Cloud의 Agent 개발 플랫폼
2025년 Tencent Cloud AI 산업 애플리케이션 서밋에서 Tencent Cloud는 대규모 모델 지식 엔진의 주요 업그레이드를 발표하여 Tencent Cloud Agent Development Platform (TCADP)으로 전환했습니다. 이 플랫폼은 Tencent Cloud의 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 기술, 포괄적인 Agent 기능 및 실제 배포에서 얻은 기능을 통합하여 진화하는 사용자 요구 사항을 정확하게 충족하는 것을 목표로 합니다.
Tencent Cloud Agent Development Platform의 출시는 기업 고객이 Agent 기반 애플리케이션을 신속하게 프로토타입하고 배포할 수 있는 리소스를 제공하려는 Tencent Cloud의 야망을 나타냅니다.
Tencent의 수석 부사장이자 Cloud 및 Smart Industry Group의 CEO인 Tang Daosheng은 사용자가 이제 Agent가 복잡한 작업을 독립적으로 분해하고 실행 전략을 고안하며 사용 가능한 도구를 선택적으로 사용할 수 있도록 할 수 있다고 강조했습니다. 그는 주요 성과를 강조했습니다. “우리는 처음으로 멀티 에이전트 핸드오버 협업에 대한 제로 코드 지원을 달성하여 Agent 구축을 위한 임계값을 더욱 낮췄습니다.”
Tencent Cloud Agent Development Platform 내에서 Tencent Cloud는 MCP 프로토콜을 준수하고 OpenAI Agents SDK의 필수 요소와 호환되는 포괄적인 Agent 도구 에코시스템을 구축했습니다. 또한 Tencent Location Services 및 기타 생태 MCP 서버를 포함하여 내부 및 외부의 엄선된 고품질 플러그인과 함께 사전 로드됩니다.
이러한 기능은 AI Agent가 도구를 보다 효과적으로 사용하고, 특수 데이터에 액세스하고, 서비스 범위를 넓힐 수 있도록 설계되었습니다.
Tencent의 다양한 애플리케이션 포트폴리오 전반에 걸쳐 QQ Browser, Tencent Health, Tencent Cloud Code Assistant CodeBuddy 및 Tencent Qidian Marketing Cloud를 포함한 수많은 제품이 Tencent Cloud Agent Development Platform을 통해 Agent 기능을 이미 통합하고 있습니다.
Tang Daosheng은 QQ Browser를 주요 예로 들면서 최근 Agent QBot의 도입을 강조했습니다. 이 기능을 통해 사용자는 작업 명령을 내릴 수 있으며, QBot는 검색 및 탐색에서 다운로드 및 분석에 이르기까지 모든 것을 자율적으로 관리합니다.
AI Agent의 정의
AI Agent 제품이 빠르게 확산되고 있지만 업계 내에서 표준화된 정의는 여전히 없습니다.
Tencent Cloud의 AI 부서를 이끌고 Tencent Youtu Lab을 이끄는 Wu Yunsheng은 Agent를 사용자 중심 관점에서 자율 계획 및 도구 선택(멀티 에이전트 협업 포함)을 통해 복잡한 작업을 수행하는 새로운 애플리케이션 패러다임으로 정의합니다.
본질적으로 Agent는 각 응답에 대해 사용자로부터 명시적인 프롬프트를 요구하는 기존 AI Assistant와 차별화됩니다. 대조적으로 Agent는 이론적으로 완벽한 솔루션을 자율적으로 매핑하고 실행하기 위해 단일 상위 수준 지침만 필요합니다. 기본 대규모 언어 모델은 Agent가 중앙 “두뇌” 역할을 하여 진정으로 유용해지는 데 매우 중요합니다.
Tencent의 다중 모델 전략
Tencent는 “자체 개발 모델에 대한 꾸준한 투자 + 고급 오픈 소스 모델의 개방적 수용”이라는 이중 추적 전략에 대한 의지를 분명히 밝혔습니다. 올해 초부터 Tencent는 DeepSeek 대규모 모델을 적극적으로 통합하는 동시에 자체 Hunyuan 모델의 반복 개발을 가속화하고 있습니다.
복잡한 작업과 심층 추론을 전문으로 하는 Tencent에서 개발한 추론 모델 Thinker (T1)는 올해 초 Yuanbao App에서 처음 출시된 이후 빠른 반복을 거쳤습니다. 또한 Tencent는 가속화된 작업 처리에 최적화된 차세대 고속 사고 모델인 Hunyuan Turbo S를 공개했습니다.
TurboS 기반을 기반으로 Tencent는 T1-Vision 시각적 심층 추론 모델과 Hunyuan Voice 엔드 투 엔드 음성 통화 모델도 도입했습니다. 이들을 보완하여 Hunyuan Image 2.0, Hunyuan 3D v2.5 및 Hunyuan Game Visual Generation을 포함한 다양한 멀티모달 모델도 출시되었습니다.
조직 재편
빠른 제품 혁신과 심층 모델 연구 개발을 촉진하기 위해 Tencent는 Tencent Yuanbao, QQ Browser, Sogou Input Method 및 ima를 포함한 AI 제품 및 애플리케이션을 올해 Cloud 및 Smart Industry Group (CSIG)에 통합했습니다. 동시에 Tencent는 Tencent의 Hunyuan 대규모 모델 개발을 담당하는 엔터티인 Technical Engineering Group (TEG) 내에서 조직 변경을 구현했습니다.
지난달 소식통은 Tencent의 Hunyuan 대규모 모델 R&D 조직의 포괄적인 구조 조정을 밝혔습니다. 조정에 따라 TEG는 대규모 언어 모델 부서와 멀티모달 모델 부서의 두 개의 새로운 부서를 설립했습니다. 이러한 엔터티는 대규모 언어 모델 및 멀티모달 대규모 모델의 최첨단 기술을 탐색하고, 기본 모델에 대한 지속적인 반복을 추진하고, 전체 모델 기능을 확장하는 임무를 맡고 있습니다.
동시에 Tencent는 대규모 모델 데이터 기능 및 플랫폼 인프라를 강화하고 있습니다. 데이터 플랫폼 부서는 대규모 모델 데이터의 엔드 투 엔드 관리 및 구축에 중점을 두고 있으며, 머신 러닝 플랫폼 부서는 통합 머신 러닝 및 빅 데이터 플랫폼의 생성을 추진하고 있습니다. 이러한 포괄적인 접근 방식은 AI 모델 학습 및 추론과 빅 데이터 처리 모두를 지원하는 강력하고 효율적인 PaaS 플랫폼을 제공하여 Tencent의 Hunyuan 대규모 모델 기술 R&D를 집단적으로 지원합니다.
Agent 기반 미래
Tang Daosheng은 Deepseek의 오픈 소싱과 심층 사고의 획기적인 발전은 AI 대규모 모델이 산업화의 임계값을 넘어서 광범위한 배포 단계에 도달했음을 나타낸다고 주장했습니다. 그는 업계의 주요 초점이 모델 학습에서 애플리케이션 및 Agent 기반 개발로 옮겨갔다고 주장합니다.
Agent의 광대한 잠재적 시장은 Tencent Cloud의 AI Agent 기술 가속화에 영향을 미치는 중요한 요소임이 분명합니다.
산업 분석 및 예측
Minsheng Securities의 연구 보고서는 2025년이 AI Agent의 개막 해이자 소프트웨어 혁명의 기원으로 인식될 것이라는 강력한 확신을 표명합니다. 이 보고서는 Agent가 소프트웨어 재평가의 핵심 촉매제가 될 수 있으며, 잠재적으로 소프트웨어 공급업체의 대상 시장을 수조 달러 규모의 노동 시장으로 확장할 수 있다고 제안합니다. AI Agent는 또한 소프트웨어의 소비 특성을 향상시켜 소프트웨어 회사의 평가 상한선을 더욱 높일 것으로 예상됩니다.
Gartner의 최신 예측에 따르면 엔터프라이즈 소프트웨어 내에서 자율 AI의 통합이 크게 증가하여 2024년 1% 미만에서 2028년까지 33%로 크게 증가할 것으로 예상됩니다. 동시에 매일 업무 결정의 15% 이상이 AI 에이전트에 의해 자율적으로 실행될 것으로 예상됩니다. 이 글로벌 AI 경쟁에서 AI Agent는 협상의 여지가 없는 전략적 명령으로 부상하여 인터넷 거대 기업이 C-end 및 B-end 시장 모두에 집중해야한다는 광범위한 합의를 이끌어 냈습니다.
CITIC Securities의 컴퓨터 수석 분석가인 Ying Ying은 지역별로 관찰되는 Agent 배포에 대한 대조적인 접근 방식을 강조합니다. 북미 클라우드 공급업체는 주로 고객을 위한 효율적인 모델 및 Agent 배포를 촉진하는 데 중점을 두고 있는 반면, B-end 공급업체는 Agent 플랫폼을 만들고 관리하는 데 더 중점을 두고 있습니다. 그러나 국내 인터넷 거대 기업은 인터넷 시대의 사용자 트래픽 확보 전략을 고수하여 북미 B-end 파트너와 유사한 “Manus”와 유사한 일반 Agent 제품을 통해 사용자를 확보하는 것을 목표로 합니다.
Tencent의 C-End 전략
C-end 제품 전면에서 Tencent는 “Manus”와 유사한 기본 Agent 제품을 아직 출시하지 않았습니다.
Tencent의 최근 1분기 실적 회의에서 경영진은 Agent 제품에 대한 관점을 명확히 밝혀 개인 사용자가 외부 세계에서 자신의 역할을 수행하기 위해 만들 수 있는 일반 Agent와 WeChat 생태계 내에 내장된 AI 에이전트의 두 가지 뚜렷한 유형으로 분류했습니다. WeChat의 고유한 프레임워크 내에서 운영됩니다.
소식통에 따르면 Tencent는 Yuanbao 및 IMA와 같은 AI 기반 제품을 통해 일반 AI Agent 기능을 구축하고 있습니다.
Tencent의 전략은 기능의 단계적 출시를 포함합니다. 처음에는 Agent가 질문에 신속하게 답변할 수 있도록 장착됩니다. 그 후 더 복잡한 질문을 처리하기 위해 “체인 사고” 장기 추론 모델을 통합합니다. 시간이 지남에 따라 더 복잡한 작업을 실행하도록 진화하여 “구체화된 지능” 기능을 점진적으로 통합하여 다른 애플리케이션, 프로그램 및 심지어 외부 API와의 원활한 상호 작용을 통해 포괄적인 사용자 지원을 제공합니다.
Tencent 경영진은 이것이 지속적인 진화이며 그 기능은 경쟁업체가 개발한 일반 AI Agent의 기능과 근본적으로 일치한다고 강조합니다.
WeChat 생태계 장점
Tencent가 WeChat 생태계 내에 구축하려는 AI Agent는 다른 공급업체가 복제하기 어려운 고유하게 차별화된 제품을 나타냅니다.
이 Agent는 소셜 관계 네트워크, 커뮤니케이션 및 커뮤니티 기능, 공개 계정 및 비디오 계정과 같은 콘텐츠 플랫폼, 수백만 개의 미니 프로그램을 포함한 WeChat 생태계의 핵심 요소와 깊이 통합됩니다. 이러한 구성 요소는 다양한 수직 도메인에 걸쳐 정보, 트랜잭션 처리 및 운영 기능을 집단적으로 제공합니다.
이전에 출시된 기본 AI 애플리케이션과 마찬가지로 AI Agent를 개발하는 인터넷 거대 기업의 전략적 중요성은 AI 시대의 새로운 슈퍼 트래픽 생태계 내에서 지배력을 놓고 경쟁하는 데 있으며 안일함의 여지가 없습니다.
2025년 현재 AI 환경의 지배적인 주제는 대규모 언어 모델에서 AI Agent로 이동했습니다. AI Agent의 확산은 불가피하지만 현재 제품 기능은 여전히 초기 단계에 있습니다. 이 역동적인 환경에서 성공은 AI 진화의 다음 단계에서 리더로 자리매김하여 “AI Agent 분야의 Deepseek”을 만들 수 있는 사람들에게 유리할 것입니다.