에이전트가 AI 업무의 미래입니다
최근까지 생성형 AI는 대체로 “토큰 입력, 토큰 출력” 워크플로를 따랐습니다. 귀사의 고객이 AI에 질문하거나 정보를 요청하면 AI가 응답하는 방식입니다. 묻고 답하는 단순한 방식이지만, 이제는 한층 강력한 에이전틱 AI로 진화하고 있습니다.
에이전틱 AI는 고객에게 수많은 새로운 가능성을 열어 줍니다. 파일 및 애플리케이션과의 상호작용, 코드와 명령 실행, 툴 호출, 다단계 워크플로 완료까지 가능합니다. 여러 에이전트를 동시에 조율해 다양한 작업에서 강력한 결과를 끌어내는 것도 가능합니다.
AMD EPYC™ 서버 CPU와 AMD Helios™ 랙스케일 플랫폼이 차세대 데이터 센터 AI 인프라를 정의해 나가고 있지만, 클라이언트 엣지에서는 AMD “Zen 5” 아키텍처도 중요합니다. 직원이 실제로 AI 지원 툴을 사용하는 PC와 워크스테이션에 AI 대응 성능과 효율성, 반응성을 더해 주기 때문입니다.
에이전틱 AI에는 CPU 성능이 필요합니다
에이전틱 AI와 관련된 동작 상당수는 로컬 디바이스에서 이루어질 수 있습니다. 모델이 할 일을 결정하면 에이전트가 툴을 호출하고 CPU가 그 동작을 실행하도록 돕습니다. 결과는 다시 모델로 전달되며, 이 과정은 작업이 끝날 때까지 반복됩니다.
CPU에 요청되는 작업에는 다음과 같이 여러 유형이 있습니다.
- 파일 열기 및/또는 구문 분석
- 연산 수행
- Python/코드 실행
- 코드 컴파일
- 디렉터리 검색
- 프로그램 및/또는 프로세스 구동
- 애플리케이션 제어
- 워커 조율
추론은 클라우드나 로컬 GPU 또는 NPU에서 이루어질 수 있지만, 워크플로에 필요한 전반적인 실행과 스케줄링은 상당 부분 CPU가 담당합니다.
에이전틱 PC 성능을 재는 새로운 기준
결국 중요한 것은 에이전트가 작업을 얼마나 빨리 완료하느냐입니다. 에이전트가 더 많은 동작을 수행할수록 애플리케이션 성능과 로컬 처리에서 전체 작업 완료 시간에 이르기까지 귀사의 고객이 중요하게 여기는 요소가 CPU 성능에 좌우됩니다.
따라서 고객 디바이스에 탑재된 CPU는 이러한 에이전틱 워크로드의 성능에 직접적인 영향을 미칠 수 있습니다. 많은 에이전틱 워크로드가 수십 가지 동작을 수행하거나 여러 서브에이전트를 실행하는 만큼 에이전틱 AI를 본격적으로 활용하려는 고객에게는 언제나 믿고 쓸 수 있는 CPU 성능이 필요합니다. 바로 이 지점에서 강력한 CPU 성능이 점점 더 중요해집니다. “Zen 5” 아키텍처 기반 AMD Ryzen™ 프로세서는 이러한 워크로드가 요구하는 성능을 내도록 설계되었습니다.
에이전틱 AI를 위한 설계
“Zen 5” 아키텍처 기반 AMD Ryzen™ 프로세서
“Zen 5” 아키텍처 기반 AMD 프로세서는 점점 더 까다로워지는 워크로드에 필요한 CPU 성능을 발휘하도록 설계되었습니다. AMD Ryzen 프로세서 포트폴리오 전반에 걸쳐 AMD Ryzen™ AI Max+ 395 프로세서의 최대 16코어/32스레드 구성까지 포함됩니다. 그렇다면 이 CPU 성능 차이는 실제로 어떻게 나타날까요?
AMD는 에이전트 6개를 동시에 실행하는 고부하 개발자 워크플로를 테스트했습니다. 이 워크로드 전반에서 에이전트는 코드 분석과 컴파일, 데이터 처리, 데이터베이스 쿼리, 압축 및 패키지 작업 등 다양한 로컬 작업을 수행했습니다.
이 결과는 최신 AMD Ryzen 프로세서의 가치를 분명히 보여 줍니다. 멀티 에이전트 환경에서 툴 사용이 많은 개발자 워크플로를 AMD가 테스트한 결과, AMD Ryzen AI Max+ 395 프로세서를 탑재한 ASUS ROG Flow Z13은 4년 된 랩탑보다 작업 완료 속도가 최대 6배 빨랐습니다.1,2
고객 입장에서는 AI 활용이 늘어날수록 이러한 성능의 가치가 더욱 커집니다. 에이전트는 간단한 요청으로 시작하지만, 수십 가지 개별 동작을 거친 뒤에야 일을 마치기도 합니다. 여기에 함께 작동하는 에이전트를 더하면 로컬 처리 부담이 빠르게 증가합니다.
“Zen 5” 아키텍처 기반 AMD Ryzen 프로세서는 이러한 워크로드를 감당할 고성능 CPU 기반을 고객에게 마련해 줍니다. 덕분에 에이전트는 로컬 파일과 애플리케이션, 툴, 데이터 전반에서 판단을 빠르게 실행으로 옮길 수 있습니다.
기업이 차세대 AI를 계획할 때 고려해야 할 것은 시스템의 AI 모델 구동 속도만이 아닙니다. 이제 AI가 해낼 수 있는 모든 일을 따라갈 로컬 성능도 필요합니다.
“Zen 5” 아키텍처 기반 AMD Ryzen 프로세서가 있으면, 귀사는 고객이 이러한 변화에 맞춰 디바이스를 준비하도록 돕고 고객이 AI 인프라에 투자할 때 지능을 실질적인 성과로 바꾸는 데 필요한 로컬 CPU 성능도 확보하도록 할 수 있습니다.
고객의 에이전틱 AI 준비를 지원하세요
AI 에이전트가 PC의 역할을 바꾸고 있습니다. AI가 일상 워크플로에 더 깊이 들어올수록 클라이언트 디바이스는 모델 출력을 실제 작업 완료로 이어 가는 과정에 점점 더 많이 관여하게 됩니다. AMD 파트너에게 에이전틱 AI의 부상은 고객에게 다가가 새로운 AI 컴퓨팅 시대를 준비하도록 도울 기회입니다.
“Zen 5” 아키텍처 기반 AMD Ryzen 프로세서는 부하가 큰 에이전틱 AI 워크로드를 뒷받침하는 고성능 CPU 기반이 되어 줍니다. AMD와 함께 고객의 디바이스 환경을 에이전틱 업무 방식에 맞게 준비하도록 지원하세요.
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관련 문서
각주
- 2026년 7월 AMD 테스트 기준. 성능은 도구 사용량이 많은 Codex 및 Python 기반 멀티 에이전트 워크플로를 여러 차례 실행했을 때의 로컬 도구 샤드 평균 실행 시간으로 측정되었습니다. 이 워크플로에서는 ChatGPT 5.5 High 및 Python 하네스와 함께 6개의 병렬 Codex 하위 에이전트를 사용하여, AST/정적 분석, 컴파일/임포트 스모크 테스트, 단위 스타일 실행, JSON/CSV 직렬화, SQLite 쿼리, 압축/해싱, 패키지/매니페스트 작업, 혼합 로컬 도구 워크로드 등 결정론적 오프라인 개발자 도구 작업을 수행했습니다. 시스템 사양: AMD Ryzen™ AI Max+ 395 프로세서, 128GB 메모리, 64GB로 설정된 AMD 가변 그래픽 메모리, AMD Software: Adrenalin Edition 26.6.2, 성능 모드, Windows 11 Pro 25H2로 구성된 ASUS ROG Flow Z13과 AMD Ryzen™ PRO 6850U 프로세서, 4800MT/s의 32GB 메모리, AMD Software: Adrenalin Edition™ 소프트웨어 24.10.20.01, 성능 모드, Windows 11 Pro 25H2로 구성된 HP EliteBook을 비교했습니다. 모든 값은 최대치입니다. 성능은 다를 수 있습니다. SHO-73.
- 2026년 7월 AMD 테스트 기준. 성능은 도구 사용량이 많은 Codex 및 Python 기반 멀티 에이전트 워크플로를 여러 차례 실행했을 때의 로컬 도구 샤드 평균 실행 시간으로 측정되었습니다. 이 워크플로에서는 ChatGPT 5.5 High 및 Python 하네스와 함께 6개의 병렬 Codex 하위 에이전트를 사용하여, AST/정적 분석, 컴파일/임포트 스모크 테스트, 단위 스타일 실행, JSON/CSV 직렬화, SQLite 쿼리, 압축/해싱, 패키지/매니페스트 작업, 혼합 로컬 도구 워크로드 등 결정론적 오프라인 개발자 도구 작업을 수행했습니다. 시스템 사양: AMD Ryzen™ AI HX 470 프로세서, 8533MT/s의 32GB 메모리, AMD Software: Adrenalin Edition 26.6.2, 성능 모드, Windows 11 Pro 25H2로 구성된 ASUS Zenbook S16과 AMD Ryzen™ PRO 6850U 프로세서, 4800MT/s의 32GB 메모리, AMD Software: Adrenalin Edition 24.10.20.01, 성능 모드, Windows 11 Pro 25H2로 구성된 HP EliteBook을 비교했습니다. 모든 값은 최대치입니다. 성능은 다를 수 있습니다. GPT-45.
- 2026년 7월 AMD 테스트 기준. 성능은 도구 사용량이 많은 Codex 및 Python 기반 멀티 에이전트 워크플로를 여러 차례 실행했을 때의 로컬 도구 샤드 평균 실행 시간으로 측정되었습니다. 이 워크플로에서는 ChatGPT 5.5 High 및 Python 하네스와 함께 6개의 병렬 Codex 하위 에이전트를 사용하여, AST/정적 분석, 컴파일/임포트 스모크 테스트, 단위 스타일 실행, JSON/CSV 직렬화, SQLite 쿼리, 압축/해싱, 패키지/매니페스트 작업, 혼합 로컬 도구 워크로드 등 결정론적 오프라인 개발자 도구 작업을 수행했습니다. 시스템 사양: AMD Ryzen™ AI Max+ 395 프로세서, 128GB 메모리, 64GB로 설정된 AMD 가변 그래픽 메모리, AMD Software: Adrenalin Edition 26.6.2, 성능 모드, Windows 11 Pro 25H2로 구성된 ASUS ROG Flow Z13과 AMD Ryzen™ PRO 6850U 프로세서, 4800MT/s의 32GB 메모리, AMD Software: Adrenalin Edition™ 소프트웨어 24.10.20.01, 성능 모드, Windows 11 Pro 25H2로 구성된 HP EliteBook을 비교했습니다. 모든 값은 최대치입니다. 성능은 다를 수 있습니다. SHO-73.
- 2026년 7월 AMD 테스트 기준. 성능은 도구 사용량이 많은 Codex 및 Python 기반 멀티 에이전트 워크플로를 여러 차례 실행했을 때의 로컬 도구 샤드 평균 실행 시간으로 측정되었습니다. 이 워크플로에서는 ChatGPT 5.5 High 및 Python 하네스와 함께 6개의 병렬 Codex 하위 에이전트를 사용하여, AST/정적 분석, 컴파일/임포트 스모크 테스트, 단위 스타일 실행, JSON/CSV 직렬화, SQLite 쿼리, 압축/해싱, 패키지/매니페스트 작업, 혼합 로컬 도구 워크로드 등 결정론적 오프라인 개발자 도구 작업을 수행했습니다. 시스템 사양: AMD Ryzen™ AI HX 470 프로세서, 8533MT/s의 32GB 메모리, AMD Software: Adrenalin Edition 26.6.2, 성능 모드, Windows 11 Pro 25H2로 구성된 ASUS Zenbook S16과 AMD Ryzen™ PRO 6850U 프로세서, 4800MT/s의 32GB 메모리, AMD Software: Adrenalin Edition 24.10.20.01, 성능 모드, Windows 11 Pro 25H2로 구성된 HP EliteBook을 비교했습니다. 모든 값은 최대치입니다. 성능은 다를 수 있습니다. GPT-45.