AI 에이전트를 검색하다 보면 매번 새로운 서비스가 보입니다.
그래서 현재 실제로 이용할 수 있는 서비스 가운데, 일반 사용자와 기업·개발자가 알아두면 좋은 대표 AI 에이전트 30개를 복잡하지 않게
추려 봤습니다.
그런데 30개를 모두 비교한 뒤에도 마지막에 남는 질문은 하나였습니다.
“그래서 나는 무엇을 쓰면 좋을까?”
이 글에서는 기능을 단순히 나열하지 않습니다.
일반 사용자가 볼 서비스와 기업·개발자에게 필요한 서비스를 구분하고, 목적에 따라 무엇을 선택하면 되는지 정리했습니다
여러분도 이중 여러분에게 맞는 AI 에이전트가 무엇인지 골라보세요.
일반 사용자가 30개를 모두 알 필요는 없습니다. 글쓰기와 자료 정리는 ChatGPT, 출처가 필요한 조사는 Perplexity,PPT나 이미지 등은 Genspark 처럼 자신이 자주 하는 일에 맞춰 1~3개만 골라도 충분합니다.
※ 2026년 7월 공식 사이트와 제품 문서를 기준으로 정리했습니다. 직접 사용한 서비스와 공식 자료로 조사한 서비스는 구분해서 판단했습니다.
1. 30개를 고른 기준
이름에 AI가 들어간다고 모두 AI 에이전트는 아닙니다. 질문에 답만 하는 챗봇과 LLM 모델은 제외했습니다.
- 일을 지시하면 여러 단계로 나눠 실행하는가
- 웹·파일·코드·외부 앱을 실제로 다루는가
- 조사에서 끝나지 않고 결과물이나 행동까지 만드는가
- 2026년 현재 개인이나 기업이 실제로 사용할 수 있는가
핵심은 ‘말을 잘 하는 AI’가 아니라 ‘맡긴 일을 실제로 처리하는 AI’입니다.
AI 에이전트의 개념이 아직 낯설다면, 먼저 AI 에이전트란 무엇이며 ChatGPT와 어떤 차이가 있는지부터 확인하면 이번 비교표를 이해하기 쉽습니다.
2. 먼저 유형부터 고르면 쉬워집니다
AI 에이전트는 서비스 이름보다 내가 맡기려는 일의 유형을 먼저 정하는 것이 중요합니다. 글쓰기·자료 조사·코딩·반복 업무처럼 목적을 나누면 30개를 전부 비교하지 않아도 선택 범위를 빠르게 줄일 수 있습니다
| 내가 하려는 일 | 먼저 볼 유형 | 대표 선택 |
|---|---|---|
| 조사·글·문서·파일 작업 | 범용 업무형 | ChatGPT, Genspark |
| 최신 자료와 출처 확인 | 리서치형 | Perplexity |
| 홈페이지·앱·코드 제작 | 코딩형 | Replit Agent, Cursor |
| 메일·표·알림 반복 처리 | 업무 자동화형 | Make, Zapier |
| 회사 문서·회의·협업 | 개인·팀 비서형 | Microsoft 365 Copilot, Notion |
| 영업·상담·법률·RPA | 전문 업무형 | Agentforce, Fin, Harvey |
여기서 내 목적과 관계없는 유형은 건너뛰어도 됩니다.
3. 범용 업무형 5개, 일반 사용자가 가장 먼저 볼 유형
자료 조사, 글 정리, 파일 분석, PPT 제작처럼 여러 일을 한곳에서 처리하고 싶다면 이 유형부터 보면 됩니다.
| 서비스 | 실제로 맡길 일 | 제가 본 핵심 차이 |
|---|---|---|
| ChatGPT Work | 조사·글·파일·완성 자료 제작 | 여러 단계의 일을 맡기고 대화로 계속 수정하기 편함 |
| Claude·Cowork | 긴 문서 분석·파일·컴퓨터 작업 | 긴 자료를 읽고 실제 파일을 다루는 업무에 강점 |
| Gemini·Deep Research | 최신 정보 조사·보고서·Google 앱 작업 | 웹 조사와 Google 서비스 활용을 함께 보기 좋음 |
| Microsoft 365 Copilot | Word·Excel·PPT·메일·업무 조사 | Microsoft 365 안의 문서와 업무를 연결할 때 유리 |
| Genspark | PPT·이미지·문서·웹페이지 제작 | 눈에 보이는 결과물을 빠르게 만드는 데 강점 |
| Manus | 조사·사이트·슬라이드·독립 실행 | 가상 컴퓨터에서 계획부터 결과물까지 맡기는 방식 |
처음 시작한다면 활용 범위가 넓고 사용법이 쉬운 서비스를 고르는 것이 가장 현실적입니다
특히 이미지 수정과 반복 작업이 목적이라면 기능표만 보기보다, 제가 직접 사용하며 비교한 젠스파크와 나노바나나의 실제 작업 차이도 함께 보면 선택이 쉬워집니다.
4. 리서치·브라우저형 5개, 검색과 행동은 다릅니다
출처를 찾아 정리하는 서비스와 웹사이트를 직접 조작하는 서비스는 같은 듯하지만 용도가 다릅니다.
| 서비스 | 실제로 맡길 일 | 제가 본 핵심 차이 |
|---|---|---|
| Perplexity Research | 최신 조사·출처 비교 | 원문 링크를 확인하기 쉬움 |
| Browser Use | 맞춤형 웹 자동화 | 자유도는 높지만 초보자에게 어려움 |
| Microsoft Researcher | 웹·사내 자료 조사 | Microsoft 365를 쓰는 조직에 적합 |
| Lindy | 조사·메일·회의 후속 작업 | 검색보다 행동형 비서를 만들 때 유용 |
블로그 자료 조사와 최신 정보 확인이 목적이라면 Perplexity부터 보면 됩니다. Browser Use와 Lindy는 직접 자동화 흐름을 만들 사람에게 더 가깝습니다.
5. 코딩형 5개, 비개발자와 개발자의 선택이 다릅니다
코딩형은 모두 코드를 만들지만, 자연어로 앱을 만드는 도구와 개발팀의 저장소에서 일하는 도구는 구분해야 합니다.
| 서비스 | 실제로 맡길 일 | 제가 본 핵심 차이 |
|---|---|---|
| Codex | 기능 개발·수정·테스트 | 여러 작업을 나눠 맡기는 개발 환경 |
| GitHub Copilot | 이슈·코드·PR 작업 | GitHub 중심 개발팀에 자연스러움 |
| Cursor | 코드 작성·여러 파일 수정 | 직접 확인하며 홈페이지를 만들기 편함 |
| Devin | 개발 티켓 단위 독립 작업 | 개인 초보자보다 개발 조직에 가까움 |
| Replit Agent | 자연어로 앱 제작·배포 | 비개발자가 결과를 보기 쉬움 |
홈페이지나 간단한 앱을 만들 목적이라면 Replit Agent와 Cursor가 이해하기 쉽습니다. Codex·Copilot·Devin은 실제 개발 업무가 많을 때 가치가 커집니다.
6. 업무 자동화형 5개, 반복할 일이 있을 때 봅니다
자동화형은 처음부터 가입하기보다, 매주 반복하는 작업이 생겼을 때 선택하는 것이 좋습니다.
| 서비스 | 실제로 맡길 일 | 제가 본 핵심 차이 |
|---|---|---|
| Zapier Agents | 여러 앱의 반복 작업 | 연결할 수 있는 앱이 많음 |
| Make AI Agents | 조건별 업무 흐름 | 작업 순서가 화면에 보여 이해하기 쉬움 |
| n8n | 맞춤형 자동화·자체 운영 | 자유도는 높지만 설정 난도도 높음 |
| Relevance AI | 여러 역할의 AI 팀 | 한 개보다 여러 에이전트 구성에 적합 |
| Copilot Studio | 기업용 승인·업무 자동화 | 개인보다 Microsoft 기반 조직용 |
반복 업무가 아직 없다면 굳이 시작하지 않아도 됩니다. Gmail·Sheets·알림을 자주 연결한다면 Make나 Zapier부터 비교하면 됩니다.
7. 개인·팀 비서형 5개, 혼자보다 조직에서 강합니다
이 유형은 회사의 메일, 문서, 회의, 사내 지식이 쌓여 있을 때 효과가 커집니다.
| 서비스 | 실제로 맡길 일 | 제가 본 핵심 차이 |
|---|---|---|
| Notion Agents | 문서·지식·반복 보고 | Notion에 자료가 많을수록 유리 |
| Microsoft 365 Copilot | 메일·회의·문서 업무 | Outlook·Teams·Office 조직에 적합 |
| Amazon Q Business | 사내 자료 검색·업무 지원 | AWS 기반 기업용에 가까움 |
| Moveworks | IT·인사·재무 요청 처리 | 직원이 많은 조직에서 효과가 큼 |
| Slack AI·Agents | 대화 검색·요약·업무 연결 | Slack을 쓰지 않으면 볼 이유가 적음 |
혼자 일한다면 이 다섯 개의 우선순위는 낮습니다. 이미 Notion이나 Microsoft 365로 팀 자료를 관리하는 경우에만 먼저 살펴보면 됩니다.
8. 전문 업무형 5개, 특정 업무가 있어야 필요합니다
영업, 고객 상담, 법률, RPA처럼 사용 목적이 분명한 기업용 서비스입니다.
| 서비스 | 실제로 맡길 일 | 제가 본 핵심 차이 |
|---|---|---|
| Agentforce | 영업·서비스·마케팅 | Salesforce를 쓰는 기업에 적합 |
| Breeze Agents | 콘텐츠·영업·고객 관리 | HubSpot 안에서 업무를 이어가기 좋음 |
| Fin | 고객 질문·상담 처리 | 고객지원 한 가지에 집중한 선택 |
| Harvey | 법률 조사·문서 검토 | 법률 전문가와 조직을 위한 서비스 |
| UiPath | 정형·비정형 기업 업무 자동화 | 기존 RPA와 AI 판단을 연결 |
개인이 호기심으로 가입할 서비스는 아닙니다. 이미 Salesforce·HubSpot·Intercom·UiPath를 사용하는 기업이 업무를 확장할 때 의미가 있습니다.
9. 직접 써보니 30개보다 역할 구분이 중요했습니다
저는 ChatGPT, Gemini, Genspark, Perplexity를 실제 작업에 사용해봤습니다. Claude도 글과 자료 정리에 활용해봤지만, 5개 서비스가 편한 지점은 서로 달랐습니다.
ChatGPT는 글의 구조를 잡고 대화를 이어가며 수정할 때 편했습니다.
Perplexity는 최신 정보의 출처를 확인할 때 빨랐고, Genspark는 PPT와 이미지처럼 눈에 보이는 결과물을 만드는 데 강했습니다.
Gemini는 Google 검색과 서비스 안에서 자료를 확인할 때 유용했습니다.
나머지 서비스는 모두 장기간 사용한 것은 아니기 때문에, 공식 사이트와 문서를 확인하면서 개인용인지, 개발자용인지, 기업 시스템 안에서 쓰는 도구인지를 기준으로 걸러냈습니다.
이번에 30개를 정리하며 느낀 점은 유명한 AI 에이전트라고 해서 모두에게 필요한 것은 아니라는 점입니다.
결국 중요한 것은 서비스의 수가 아니라, 내가 반복해서 하는 작업에 맞는 도구를 고르는 것이었습니다.
글의 구조와 수정은 ChatGPT, 최신 출처 확인은 Perplexity, 이미지와 PPT 제작은 Genspark처럼 역할을 나눕니다. 하나의 AI에 모든 일을 맡기는 것보다 결과를 확인하고 고치기 쉬웠습니다.
10. 일반 사용자라면 이 7개만 먼저 보시면 됩니다
| 목적 | 먼저 볼 서비스 | 선택 이유 |
|---|---|---|
| 글·자료·파일 | ChatGPT | 범용성이 넓고 수정 대화가 편함 |
| 최신 조사·출처 | Perplexity | 출처 링크를 빠르게 확인 가능 |
| PPT·이미지 제작 | Genspark | 시각 결과물이 빠르게 나옴 |
| Google 업무 | Gemini | Google 서비스 연결이 강점 |
| 앱·사이트 초안 | Replit Agent | 비개발자도 결과를 확인하기 쉬움 |
| 홈페이지 직접 수정 | Cursor | 코드를 보며 수정하는 방식에 적합 |
| 반복 업무 자동화 | Make | 작업 흐름을 눈으로 확인 가능 |
이 중에서도 처음에는 한 개만 선택해 실제 작업 하나를 끝내보는 것이 좋습니다.
30개 서비스가 복잡하게 느껴진다면, 먼저 AI 에이전트 종류 6가지를 통해 내가 필요한 유형부터 좁혀보는 것이 좋습니다.
11. 선택할 때 놓치기 쉬운 기준
- 이름보다 결과물을 봅니다.
조사 보고서, PPT, 코드, 자동화 중 무엇이 필요한지 먼저 정합니다. - 사용 빈도를 계산합니다.
한 번 신기하게 써보는 도구보다 매주 반복해서 쓸 도구가 우선입니다. - 내가 쓰는 서비스와 연결되는지 봅니다.
Google, Microsoft, Notion, Salesforce처럼 기존 작업 환경에 따라 선택이 달라집니다. - 자동 실행 범위를 확인합니다.
검색만 하는지, 파일을 만들고 메일을 보내는 단계까지 가능한지는 다릅니다. - 중요한 작업은 마지막에 검수합니다.
메일 전송, 결제, 삭제, 고객 응대는 사람이 확인하는 단계를 두는 편이 안전합니다.
12. 최종 결론
대표 AI 에이전트가 30개를 모두 알아야 하는 것은 아니었습니다.
일반 사용자는 ChatGPT, Gemini, Genspark처럼 바로 사용할 수 있는 서비스부터 보면 됩니다. 코딩이 필요할 때 Cursor나 Replit Agent를 추가하고, 반복 업무가 생겼을 때 Make나 Zapier를 살펴보는 순서가 현실적입니다.
Microsoft 365 Copilot, Agentforce, Harvey, UiPath 같은 서비스는 성능이 부족해서 뒤로 미룬 것이 아닙니다. 기업 데이터와 전문 업무가 있어야 제대로 활용할 수 있기 때문입니다.
최고의 AI 에이전트 하나를 찾기보다, 내가 반복하는 일 한 가지를 가장 잘 끝내주는 서비스부터 선택하는 것이 좋습니다.
AI 에이전트보다 이미지 생성과 활용이 더 궁금하다면, 관련 글을 한곳에 정리한 AI 이미지 생성 A to Z 전체 가이드에서 필요한 내용을 이어서 확인할 수 있습니다.
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