네이버 "에이전트 N, 명령 없이도 사용자 탐색해 행동까지 제안"
네이버가 검색부터 실행까지 아우르는 사용자 맞춤형 통합 에이전트 '에이전트 N'을 구현한다. 모든 서비스가 유기적으로 연결되는 심리스한 경험을 제공하고, 사용자의 탐색 과정 속에 필요한 행동을 제안하는 실행성이 특징이다. 김범준 네이버 최고운영책임자(COO)는 서울 코엑스에서 진행된 팀네이버 통합 컨퍼런스 '단25'에서 “AI 시대를 맞아 네이버는 '에이전트 N'으로 고도화를 할 것”이라고 말했다. 네이버의 에이전트 N은 네이버의 서비스와 콘텐츠, 데이터를 하나로 통합한 사용자 개개인을 위한 맞춤형 통합 에이전트다. 2000년대 후반 모바일 전환기에 로컬·개인화·인포테인먼트 영역에서 사용자 중심의 서비스를 선보였던 네이버는 이번 행사를 통해 AI 대전환의 흐름 속에서 전 서비스의 '에이전트화'를 추진한다. 특히, 에이전트 N은 네이버의 모든 서비스가 하나의 서비스처럼 유기적으로 연결되는 '심리스한 경험'을 구현한다. 사용자가 직접 명령을 입력하지 않아도 지도·캘린더·예약·콘텐츠 등 네이버의 다양한 서비스가 사용자의 탐색 과정 속에 자연스럽게 녹아 들어 필요할 때 제안하고 실행한다. 또한 데이터의 결합은 정교한 '초개인화'를 가능하게 한다. 네이버는 초거대 언어모델(LLM) 기술을 활용해 다양한 서비스 로그를 통합 분석, 사용자의 행동을 예측하고 이에 맞는 제안을 수행한다. 사용자의 관심사와 패턴을 종합적으로 이해해 '페르소나'를 구축하고 여기에 기반해 가장 적합한 정보와 액션을 제시하는 방식이다. 에이전트 N은 단순한 추천이나 제안을 넘어 실제 행동까지 연결할 수 있는 '실행형 에이전트'를 지향한다는 것이 회사 측 설명이다. 예를 들어, 내년 여름 출시 예정인 신규 서비스 'AI탭'에서 '초보자 러닝코스'를 입력하면 플레이스·카페·블로그 데이터를 기반으로 관련 코스와 후기 정보를 보여주고, 러닝 전문 인플루언서를 구독하거나 '체온 유지에 좋은 윈드브레이커' 등 개인화된 상품을 탐색·구매할 수도 있다. 이 때 구매 과정에는 '쇼핑 에이전트'가 연동된다. AI 에이전트 경쟁력의 핵심은 신뢰성 있는 데이터로, 네이버는 이를 위해 '메타데이터'를 활용해 에이전트가 참조하고 이용하는 데이터의 신뢰성을 확보하겠다는 계획이다. 메타데이터는 데이터의 생산·유통·소비 과정에서 생성되는 '데이터를 설명하는 데이터'로, 단순 크롤링으로는 얻을 수 없는 정보다. 이를 통해 AI가 참고하는 콘텐츠가 실제 사용자의 경험 기반인지, 혹은 자동 생성된 데이터인지를 판별할 수 있다. 네이버는 실구매자·실예약자만 작성 가능한 리뷰, POS 시스템과 연동된 실시간 예약 현황, 판매자와 직접 연결된 재고 정보 등 신뢰성 높은 데이터를 확보하고 있다. 김 COO는 “이러한 신뢰 자산이야말로 AI 에이전트 시대의 필수 조건”이라며 “자사는 가장 믿을 수 있는 에이전트 파트너로 자리매김할 것”이라고 자신했다.
