정확한 이름은 Genspark(젠스파크)입니다. Genspark 같은 서비스는 “하나의 AI 모델”이라기보다, 여러 모델·도구·전문 에이전트를 뒤에서 조합해 사용자가 원하는 결과를 완성하는 AI 오케스트레이터에 가깝습니다.
“AI 모델을 합쳐 하나의 거대한 모델로 만든다”기보다, 여러 전문가를 한 팀처럼 지휘한다고 이해하면 쉽습니다.
현재 Genspark 도움말은 Super Agent가 30개 이상의 모델을 지능적으로 조합한다고 설명합니다.
검색·문서·슬라이드·시트·개발·이미지·영상·통화 등 다양한 실제 작업 도구를 연결합니다.
외부 서비스와 도구를 연결하는 MCP 통합을 통해 에이전트가 더 많은 시스템과 협업할 수 있다고 안내합니다.
하지만 코딩·긴 문서·이미지·속도·가격 등 모든 작업에서 같은 모델이 항상 최고일 필요는 없습니다.
Genspark만의 특이한 전략이라기보다, 이미 다른 대형 플랫폼에서도 비슷한 방향이 보입니다.
2026년 Microsoft는 Microsoft 365 Copilot이 하나의 모델에만 베팅하지 않고, OpenAI와 Anthropic 등 여러 모델을 활용하는 구조라고 공식 설명했습니다.
Amazon Bedrock은 요청을 분석해 모델별 예상 응답 품질을 비교하고, 품질·비용 조합에 따라 적합한 모델로 라우팅하는 기능을 제공합니다.
Genspark는 “한 모델이 모든 일을 잘할 수 없다”는 전제에서 모델·도구·전문 에이전트를 조합하는 방식을 제품 중심 철학으로 내세웁니다.
“이건 GPT가 낫나? Claude가 낫나?”를 매번 비교하지 않고 일 자체에 집중할 수 있습니다.
조사 → 분석 → 글 → 표 → 슬라이드처럼 여러 앱을 옮겨 다니던 흐름을 한 작업으로 묶기 쉽습니다.
플랫폼이 뒤쪽 모델을 추가·교체할 수 있어, 사용자는 익숙한 인터페이스를 유지할 수 있습니다.
리서처·디자이너·개발자·분석가 역할을 여러 에이전트에 나눠 맡기는 방식으로 1인 생산성을 키울 수 있습니다.
“미국·EU AI 규제 최근 변화 조사하고 5쪽 브리핑 만들어줘.”
긴 영상·문서·웹 자료를 조사해 핵심을 뽑고 10장 발표자료로 구성.
기업 재무데이터나 시장자료를 모아 스프레드시트와 요약 분석을 생성.
여행 계획을 세운 뒤 전화나 웹 도구를 사용해 예약 단계까지 이어가는 에이전트형 흐름.
작은 웹도구를 설계하고 코드를 만들고 오류를 수정하며 반복해서 완성.
“매주 정책동향을 정리하는 분석가”처럼 반복 직무를 Custom Agent로 만들어 재사용.
나는 AI 모델 이름을 직접 선택하고 싶지 않아. 내 목표: 2026년 AI 에이전트 시장 동향을 조사해서 직장인 대상 블로그 글과 10장 발표자료를 만들고 싶어. 진행 방식: 1. 필요한 조사 항목을 먼저 나눠줘. 2. 웹에서 최신 공식자료를 우선 찾아줘. 3. 자료 신뢰도를 확인해줘. 4. 분석에 적합한 모델과 도구를 네가 선택해줘. 5. 글 초안과 슬라이드를 각각 만들어줘. 6. 서로 충돌하는 자료가 있으면 표시해줘. 7. 마지막에 내가 확인해야 할 핵심 사실만 체크리스트로 정리해줘.
어떤 모델을 선택할지 판단하는 로직 자체가 완벽하지 않습니다. 특수한 업무에서는 직접 모델을 지정하는 편이 나을 수도 있습니다.
여러 모델·도구를 연쇄 호출하면 결과는 좋아질 수 있지만 지연시간과 비용이 늘 수 있습니다.
메일·파일·브라우저·사내자료를 연결할수록 어떤 데이터에 접근하는지와 실행 권한을 반드시 확인해야 합니다.
Genspark가 흥미로운 이유는 단순히 여러 모델을 제공해서가 아닙니다. 사용자가 모델을 의식하지 않아도, 뒤에서 각 모델과 도구를 역할별로 배치해 실제 결과를 완성하려는 구조를 보여주기 때문입니다. 앞으로 우리가 쓰는 AI는 하나의 이름보다, 여러 모델·도구·메모리·에이전트를 묶는 AI 운영체제 또는 오케스트레이터에 가까워질 가능성이 있습니다.
| [에이전틱 AI] AI에게 물어보기만 하던 시대는 끝난다? (0) | 2026.08.12 |
|---|---|
| [유료 AI] AI 격차는 이미 시작됐다(유료 AI를 써봐야하는 이유) (0) | 2026.08.10 |