[요약]

∙ 지능형 에이전트 기술은 최근 연구 현장과 산업계 전반에서 매우 빠르게 확산되고 있으며, 본 보고서는 이러한 변화를 체계적으로 이해하기 위해 2023년부터 2025년까지의 논문 및 특허 데이터를 종합적으로 분석한 결과를 담고 있다. 분석 대상은 대규모 언어모델(LLM) 기술과 이를 기반으로 동작하는 AI 에이전트 기술이며, 특히 AI 에이전트에 특화된 내용을 중심으로 세부 내용을 포함하여 정리하였다.

∙ 본 보고서는 각 분석을 통해 LLM 기반 AI 에이전트 기술의 현황과 발전 추세를 다각적으로 조망하였다. 먼저, 시계열 분석에서는 논문 출판 및 특허 출원을 연도별로 비교하여 기술이 얼마나 빠르게 성장하고 있는지를 살펴보았다. 수행 주체 분석에서는 학계와 산업계를 포함한 주요 기관들의 현황이 어떠한지를 분석하였으며, 키워드 분석을 통해 연구자 들이 집중하고 있는 핵심 키워드를 제시하였다.

∙ 또한 인용 및 영향력 분석을 통해 논문의 영향도와 지식 확산 구조를 살폈고, 지리적 분석에서는 주요 국가 또는 권역이 연구와 특허에서 각각 어떤 경쟁 구도를 보이는지 확인하였다. 아울러, 에이전트 아키텍처와 기능, 다중 에이전트 시스템, 프레임워크 등 에이전트 기술 자체를 심층적으로 분석한 내용에서는 기술의 핵심 구성 요소들이 연구 문헌 측면에서 얼마나 다루어지고 있는지를 분석하였다. 마지막으로, 주요 응용 분야에 대한 분석을 위해 응용 도메인별 연구개발 현황을 분석하고, 이를 기반으로 종합적 분석 결과를 제시하였다.

∙ 이와 같은 분석을 통해 본 보고서는 LLM 기반 AI 에이전트 기술이 매우 빠른 속도로 발전하고 있으며, 다양한 응용분야에서 실질적으로 확대 중이라는 점을 종합적으로 제시하고자 하였다.

∙ 본 보고서는 총 9개의 주요 Part로 구성되어 있으며, 각 Part는 LLM 기반 AI 에이전트 기술을 다각적으로 분석하기 위한 논리적 흐름에 따라 배열하였다. 가장 먼저 1장에서는 연구의 배경과 목적을 설명하고, 데이터 수집 방법 및 분석 방법을 소개한다. 이어지는 2장에서는 2023년부터 2025년까지의 연구와 특허 데이터를 기반으로 시계열적 변화 양상을 살펴보며, 논문 출판량과 특허 출원량의 추이를 분석한다.

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