AI Discovery Club: AI Agents (6/3)

Date: Wednesday, June 3, 2026, 5:00 pm PT
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Think of traditional AI as a highly intelligent textbook—you ask it a question, and it gives you an answer. An AI agent, on the other hand, is more like a digital coworker with a plan, a set of tools, and the autonomy to get things done.

At its core, an AI agent is an autonomous system designed to perceive its environment, make decisions, and take actions to achieve a specific goal without needing constant step-by-step human prompts.

How an AI Agent Works: The Core Loop

Unlike a simple chatbot that reacts to one prompt at a time, an AI agent operates in a continuous loop:

• Perception (Input): The agent receives a goal and gathers data from its environment (e.g., reading an email, checking a database, or scraping a website).
• Reasoning (Brain): Using a large language model (LLM), the agent breaks the goal down into smaller tasks, creates a plan, and decides which tools to use.
• Action (Output): The agent executes the plan using external tools (e.g., writing code, sending an email, or clicking a button in a browser). It then analyzes the results and adjusts its plan if something goes wrong.

Real-World Examples of AI Agents

AI agents are rapidly moving from experimental tech into everyday software. Here are a few prominent examples categorized by what they do:

1. Productivity & Personal Agents

These agents handle multi-step workflows to save you administrative hassle.

• Gemini Agent: An autonomous assistant capable of executing complex tasks like managing your Gmail inbox, coordinating schedules, booking flights, or making restaurant reservations by interacting with live web browsers under your supervision.
• AI Travel Agents: Platforms where you can give a vague goal (“Book a 4-day trip to Tokyo under $1,500 that includes a sushi tasting”), and the agent handles the flight comparison, hotel booking, and itinerary creation entirely on its own.

2. Software & Coding Agents

Instead of just suggesting lines of code, these agents build entire applications.

• Devin / GitHub Copilot Workspace: These are autonomous “AI software engineers.” You can give them a bug report, and the agent will independently open the codebase, find the broken code, write a fix, test it to ensure it works, and deploy it.

3. Enterprise & Customer Support Agents

These go far beyond basic “If/Then” chatbots to solve complex customer problems.

• Autonomous Support Agents: If a customer wants to return a broken item, the agent can autonomously check the company’s return policy, verify the customer’s purchase history in a database, generate a shipping label, and trigger a refund through the payment system without human intervention.

4. Physical Autonomous Agents

AI agents aren’t just confined to software; they can operate in the physical world.

• Self-Driving Cars (e.g., Waymo): These are complex physical agents. They perceive the road through cameras and sensors, reason about pedestrian and traffic behavior, and take immediate action (steering, braking, accelerating) to safely reach a destination.

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Meeting summary

빠른 요약

이번 회의에서는 인공지능(AI) 도구와 응용 프로그램에 대해 논의했으며, 특히 구글의 오팔(Opal) 플랫폼과 이를 활용한 비즈니스 프로필 작성, 동영상 제작 및 자동 메모 기능 등에 중점을 두었습니다. 톰은 오팔의 비즈니스 프로파일러(Business Profiler)를 사용하여 기업 정보를 생성하는 방법을 시연하고, 인공지능을 활용한 텍스트-비디오 변환 사례도 소개했습니다. 토론에서는 ChatGPT와 Claude 같은 다양한 인공지능 모델 간의 비교도 포함되었으며, 참가자들은 업무 및 개인 프로젝트를 위해 다양한 인공지능 도구를 사용한 경험을 공유했습니다. 또한 회원들은 SNUA 포럼과 줌 회의에 접속하는 방법에 대해 논의했으며, 일부 참가자는 가상 회의 참여 시 기술적 어려움을 겪기도 했습니다. 이 대화에서는 AI가 음악부터 비즈니스 프로필에 이르기까지 콘텐츠 제작을 어떻게 변화시키고 있는지, 그리고 새로운 AI 기술들이 얼마나 빠르게 사용자들에 의해 수용되고 적응되고 있는지에 대해 논의했습니다.

다음 단계

Tom

• Opal AI 및 기타 AI 비디오/노트 생성 도구를 계속 테스트하고 경험을 공유하세요. 회원들이 자신만의 앱을 만들어 피드백을 공유하도록 장려하세요.
• 웹사이트의 동문 기념 섹션을 업데이트하고 유지 관리하여 최근 사망자(예: 박윤수, 이윤석 등)가 즉시 반영되도록 하십시오.
• 회의 중 언급된 대로 SNUA 포럼에서 이중 링크 문제를 수정하거나 보완하십시오.

김현영

• 그룹 내에서 기술 향상의 필요성에 대해 논의한 바와 같이 클라우드 컴퓨팅 및 관련 AI 도구에 대해 배우기 위한 세션을 조직하거나 참여하는 것을 고려해 보세요.

협력

• 모든 회원: 회의에서 시연된 AI 도구(예: Opal AI, Memory Pie, Business Profiler)의 활용 사례를 살펴보고, 이를 동문회 활동에 어떻게 적용할 수 있을지 고려해 보세요. 예를 들어, 기업 프로필 작성이나 행사 영상 제작 등이 있습니다.
• 모든 회원: SNUA 웹사이트와 SNUA 포럼을 방문하여 다른 대학의 동문회 관행에 관한 보고서를 포함한 게시된 자료를 검토하고 의견이나 제안을 제공하십시오.
• 모든 회원: SNUA 웹사이트 및 포럼을 통해 Zoom 회의에 참여하는 과정을 테스트하고, 발생한 기술적 문제에 대한 피드백을 제공해 주세요.
• 모든 회원: 흥미로운 AI 도구, 에이전트 또는 AI 관련 유튜브 채널에 대한 정보를 그룹과 공유하여 공동 학습 및 잠재적 채택을 추진하세요.
• 모든 회원: 동문 커뮤니티 내에서 공유할 수 있도록 AI 비디오/노트 도구를 활용하여 개인적 또는 직업적 이야기(예: ‘나의 길’ 형식)를 기고해 주시기 바랍니다.
• 모든 회원: Memory Pie 메모 작성 앱 및 기타 도입된 도구의 기능성과 사용 편리성에 대한 피드백을 제공하여 개선 가능성을 모색해 주세요.

요약

동문회를 위한 AI 도구

톰은 동문회를 위한 인공지능(AI) 도구 활용에 관한 토론을 주도하며, 그가 다섯 명의 동문들과 함께 수행한 연구 결과를 공유했습니다. 이 연구는 유명 대학들이 어떻게 인공지능을 활용하고 있는지를 다루었습니다. 그는 ‘오팔(Opal)’이라는 이름의 인공지능 애플리케이션을 시연했으며, 이 애플리케이션은 인공지능 에이전트를 생성하고 비즈니스 프로필을 작성할 수 있는 기능을 가지고 있습니다. 이를 통해 동문들이 설립한 기업들의 개요를 작성하는 데 어떻게 사용될 수 있는지도 보여주었습니다. 그룹은 콘텐츠 제작 및 정보 공유를 위한 AI 도구 활용 가능성에 대해 논의했으며, 톰은 회원들이 흥미로운 AI 응용 프로그램을 탐색하고 공유하도록 장려했습니다.

오팔 프로파일러와 인공지능 모델

톰은 오팔 프로파일러가 비즈니스 프로필을 작성하기 위한 무료 구글 도구이며, 원할 경우 유료 버전으로 업그레이드할 수 있는 옵션이 있다고 설명했습니다. 토론에서는 다양한 인공지능 모델의 비교도 포함되었으며, 톰은 여러 인공지능 시스템이 어떻게 유사한 전반적인 결론을 내리면서도 응답에서 세부 사항은 다르게 나타내는지를 시연했습니다. 대화에서는 기술 환경의 급속한 변화에 대해서도 다루었으며, 케네스는 이러한 변화를 따라잡는 데 어려움을 느끼고 있으며 클라우드 솔루션으로의 전환이 진행 중이라고 언급했습니다.

비디오 제작 도구에 대한 토론

회의는 비디오 제작 도구에 관한 기술적인 논의로 진행되었으며, 톰은 코딩 없이 사용할 수 있는 비디오 메이커 애플리케이션의 기능을 설명했습니다. 회의 내내 오디오 및 화면 공유와 관련된 기술적 문제가 있었습니다. 대화는 참가자들이 작별 인사를 나누며 마무리되었고, 쿠희아는 향후 일정을 언급했습니다.

AI 비디오 제작 튜토리얼

회의는 오팔 AI의 VEO3 기술을 활용한 인공지능 생성 비디오 제작 튜토리얼에 중점을 두었습니다. 톰은 텍스트 프롬프트를 바탕으로 비디오를 제작하는 방법과 이미지를 현실적인 애니메이션으로 구현된 음성 비디오로 변환하는 방법을 시연했습니다. 토론은 참가자들이 특히 한국에서 기술이 얼마나 빠르게 발전하고 있는지와 이 변화를 따라잡기 위해 나이 든 세대가 겪고 있는 어려움을 언급하며 마무리되었습니다.

SNU 온라인 플랫폼 내비게이션 문제

회의에서는 서울대학교 온라인 플랫폼의 접근성 및 내비게이션 문제에 대해 논의했습니다. 특히 줌 회의와 SNUA 포럼과 관련된 사항을 중점적으로 다루었습니다. 톰은 웹사이트 접속 방법과 줌 회의 탐색 방법을 설명하며, 메인 웹사이트는 항상 이용 가능하지만 특정 회의 링크는 항상 열 수 있는 것은 아니라는 점을 강조했습니다. 토론에서는 SNUA 포럼의 웹 주소 사용법과 플랫폼 인터페이스 탐색 방법에 대한 안내가 포함되었으며, 참가자들은 회의 접근 시 경험한 사항 및 기술적 어려움을 공유했습니다.

온라인 플랫폼과 인공지능(AI)에 관한 토론

톰은 줌과 SNUA 포럼을 포함한 다양한 온라인 플랫폼의 탐색 및 사용 방법을 시연하고 콘텐츠 게시 및 링크 관리 과정에 대해 설명했습니다. 그룹은 윤락 회장과 박윤수 회장의 서거에 대해 논의했으며, 케네스는 박윤수 회장의 사망 소식이 서울대학교 동문회 명부에 기재되지 않았다고 언급했습니다. 케네스와 톰은 또한 인공지능(AI) 도구들에 대해 논의했으며, 특히 클로드와 챗GPT를 비교했습니다. 톰은 젊은 사람들이 코딩 작업에는 클로드를 선호하는 반면, 질문과 답변 상호작용에는 챗GPT가 더 적합하다고 설명했습니다.

CrowdHog 공동 파일럿 구현 논의

김현영은 크라우드호그의 공동 파일럿 기능과 그 활용 가능성에 대해 논의했으며, 특히 세미나와 GPT 유사 프로그램에서의 사용 가능성을 언급했습니다. 톰과 김현영은 카카오톡을 이용한 채팅방 생성 방법과 서버로 동영상을 업로드하는 과정에 대해 이야기를 나누었습니다. 대화에서는 빠르게 진행되는 기술 변화에 발맞추는 것의 어려움과 특히 학생들에게 중요한 의사소통의 중요성도 다루었습니다. 톰은 프로젝트에서 사용할 비디오 파일을 업로드하고 변환하는 방법을 시연했습니다.

AI 콘텐츠 제작 관련 토론

그룹은 콘텐츠 제작을 위해 ChatGPT와 마이크로소프트 코파일럿 같은 인공지능(AI) 도구를 활용하는 방안에 대해 논의했으며, 톰은 오디오로부터 텍스트를 생성하고 회고록 스타일의 콘텐츠를 만드는 데 AI를 활용하는 방법을 시연했습니다. 김현영은 이러한 도구들을 사용하기 전에 클라우드 컴퓨팅에 대해 더 알아보는 것에 관심을 표명했으며, 다양한 AI 플랫폼 간의 차이점과 각각의 작업 적합성에 대해서도 논의했습니다. 대화는 참가자들이 현재 활동에 대한 최신 정보를 공유하고, 서로 나눈 정보에 대해 감사의 뜻을 표하며 마무리되었습니다.