AI 검색의 한계를 넘어: Genspark와 Claude가 만든 차세대 에이전트의 탄생

AI 검색 기술은 빠르게 발전하고 있지만, 여전히 해결하지 못하는 문제가 있습니다. 정해진 루틴 안에서만 작동하는 기존 AI는 복잡한 분석이나 유연한 응답이 필요한 상황에서 그 한계를 드러냅니다.
이 문제를 해결하기 위해 Genspark는 고정된 검색 흐름에서 벗어나, 상황에 맞게 스스로 판단하고 조율하는 새로운 방식의 AI 에이전트 시스템, ‘Super Agent’를 만들었습니다.

이 블로그에서는 Genspark가 어떻게 기존 검색의 한계를 극복했는지, Super Agent는 어떤 구조로 작동하는지, 그리고 그 중심에 있는 Claude라는 AI 모델이 어떤 역할을 하는지를 자세히 알아봅니다. 더불어 실제 사용자들에게 어떤 실질적 도움이 되는지도 함께 살펴보겠습니다.

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기존 AI 검색이 가진 구조적 한계

AI 기반 검색은 그동안 키워드 분석 → 웹 결과 수집 → 요약 제공이라는 고정된 3단계를 따랐습니다. 단순 질문에는 잘 작동했지만, 다음과 같은 경우에는 성능이 떨어졌습니다.

• 복잡한 비교나 분석이 필요한 경우
• 다단계 추론이 필요한 경우
• 다양한 출처에서 정보를 모아야 하는 경우

Genspark도 처음엔 이런 전통적인 방식을 개선하는 방향으로 제품을 개발했습니다. 정제된 데이터와 검증 시스템을 추가했지만, 결국 “고정된 워크플로우라는 한계”를 넘지 못했습니다. 이들은 이를 “구조적으로 낡은 설계에 발이 묶인 상태”라고 표현했습니다.

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Genspark Super Agent: 고정된 흐름을 깨고 스스로 판단하는 AI

Genspark는 ‘정해진 흐름을 따르는 AI’가 아닌, ‘상황에 따라 전략을 바꾸는 AI’를 만들기 위해 완전히 새로운 아키텍처를 설계했습니다. 바로 Super Agent입니다.

Super Agent는 하나의 정해진 흐름을 따르지 않습니다. 각 질문이 요구하는 수준과 맥락에 따라 접근 방식, 필요한 도구, 분석 순서를 스스로 조율합니다.

이를 가능하게 하는 핵심 요소는 다음과 같습니다:

• 동적 오케스트레이션: Claude가 8개의 특화 AI 모델을 조율하면서 실시간으로 전략을 조정
• 서브 에이전트와 도구 라이브러리: 슬라이드 생성, 파이썬 코드 실행, 전화 걸기 등 다양한 기능 수행
• 검증 중심 설계: 에이전트들이 서로의 결과를 검토하며 정확성 향상

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Claude: Super Agent의 두뇌가 되는 AI

이 복잡한 시스템을 조율할 수 있는 AI 모델이 필요했습니다. Genspark는 다양한 모델을 테스트한 후 Anthropic의 Claude를 선택했습니다.

Claude는 다음과 같은 강점을 가졌습니다:

• 계획 수립 및 추론 능력: 복잡한 요청에 대해 논리적 단계를 계획하고 실행
• 다중 에이전트 조율 능력: 각기 다른 역할을 가진 AI들이 협력하도록 조정
• 비주얼 감각을 갖춘 생성 능력: 슬라이드나 프레젠테이션 생성에 탁월한 시각적 구성력

특히 Claude는 슬라이드 생성 기능에서 큰 역할을 했습니다. Genspark의 프레젠테이션 자동 생성 기능은 Claude의 설계 감각과 코드 작성 능력을 적극 활용해, 단순 정보 나열이 아닌, “보여줄 수 있는 결과물”을 제공합니다.

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실제 기능: 어떻게 작동하는가?

Super Agent는 다음과 같은 방식으로 작동합니다.

1. 질문 분석: Claude가 입력된 질문을 분석하고 필요한 처리 흐름을 설계합니다.
2. 에이전트 조율: 데이터 수집, 검증, 요약, 코드 실행 등 각 작업을 적합한 AI 모델에 분산합니다.
3. 결과 통합: 결과를 다시 분석하여 사용자 맞춤 응답을 구성합니다.

예를 들어, 사용자가 “탄소 배출량 감축 정책 비교 슬라이드 생성”을 요청하면 다음과 같은 작업이 자동으로 수행됩니다:

• 최신 뉴스, 논문, 통계 데이터를 수집
• 각국 정책을 요약 및 비교
• 핵심 시사점을 정리한 슬라이드 자동 생성

이 모든 작업이 몇 분 내에 완료되며, 사용자는 결과만 받아 검토하거나 바로 공유할 수 있습니다.

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사용자에게 주는 실질적인 변화

사용자 입장에서 가장 큰 변화는 시간 절약과 업무 자동화입니다. 단순 정보 검색이 아닌, 복잡한 분석과 결과물 생성이 자동화되면서 다음과 같은 이점이 생깁니다:

• 한 시간 걸리던 자료 조사 및 정리가 단 몇 분 내에 가능
• 문서 형식까지 자동으로 정리돼 발표나 보고가 쉬워짐
• 더 깊이 있는 분석과 전략 설계에 집중 가능

Genspark의 사례에 따르면, Super Agent의 슬라이드 기능은 5분의 자동화 작업이 3시간의 수작업을 대체할 수 있었습니다.

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AI는 더 이상 단순한 도구가 아니다

Genspark의 여정은 단순한 기술 개선이 아닌, 철학의 전환이었습니다.
이들은 “덜 통제하고, 더 많은 도구를 주자”는 방향으로 접근하면서 AI가 단순한 검색 엔진이 아닌, 문제 해결 파트너가 될 수 있음을 보여줬습니다.

앞으로 Genspark는 이 구조를 기반으로 더 다양한 기능을 추가할 예정입니다. 사용자가 요청만 하면 AI가 그에 맞는 전략과 결과물을 구성해주는 시대가 본격적으로 시작된 것입니다.

이제 AI는 당신이 명령하는 도구가 아니라, 함께 문제를 해결하는 동료가 되어가고 있습니다.
Genspark의 Super Agent는 그 변화의 서막을 알리고 있습니다.

https://www.anthropic.com/customers/genspark?fbclid=IwY2xjawKrjhdleHRuA2FlbQIxMQBicmlkETF4ZjJQTUp1MVdzSGM0YllNAR44y1QIJH3bbgJEg62NPmwl9a2VqTVjfJ-cdhnSZB-8lxe5xTDAE42K0FiDPg_aem_RTNxfewV1XdarI5vwJig9w

Genspark builds the future of AI agents with Claude