위버스브레인이 11월 3일 서울 양재 엘타워에서 ‘2027 테크데이’ 기자간담회를 개최하고, 사용자의 학습과 구매 결정을 돕는 AI 에이전트 플랫폼 ‘에이전트맥스(AgentMAX)’를 공개했다. 어학 서비스를 운영하며 확보한 음성 기술과 학습·상담 데이터를 기반으로, 자사 서비스에 적용해 온 AI 에이전트를 외부 기업에 공급하는 솔루션 사업을 본격화한다.

이날 간담회에서는 조세원 대표가 에이전트맥스의 개발 배경과 사업 계획을 소개하고, 김민삼 최고인공지능책임자(CAIO)가 전기자전거 판매 사이트에서 AI와 대화하며 상품을 비교하고 구매 신청으로 이어가는 과정을 시연했다. 발표 후에는 질의응답과 함께 세일즈 에이전트, AI 전화영어를 직접 이용할 수 있는 체험이 진행됐다.

조 대표는 AI 튜터와의 전화 대화 시연으로 발표를 시작했다. 중요한 미팅 중이라며 수업을 미루려 하자, AI 튜터 ‘리오’는 전날에도 바쁘다며 전화를 끊었다는 점을 짚으며 30초 동안 한 문장만 연습하자고 제안했다. 이어 현재 상황에 맞는 영어 표현을 연습하게 하고, 본 수업은 저녁에 이어가는 장면을 보여주었다.

조 대표는 이 장면을 통해 위버스브레인이 생각하는 AI 에이전트의 역할을 설명했다. 운동과 복약, 공부처럼 사람이 직접 해야 하는 일은 AI가 대신 수행할 수 없으며, 사용자가 망설이거나 미루는 순간에 다시 시작하도록 돕는 기술이 필요하다는 것이다. 그는 “그렇게 멈춘 순간에 다시 시작할 수 있도록 돕는 것”을 위버스브레인이 정의하는 개인 비서형 AI 에이전트의 역할로 제시했다.

6억 8천만 건의 발화와 10년 넘는 상담 경험, 어학 서비스에서 쌓은 행동 데이터

위버스브레인은 에이전트맥스의 기반으로 대화 AI와 행동 AI를 꼽았다. 대화 AI가 사람의 말을 알아듣고 자연스럽게 응답하는 기술이라면, 행동 AI는 학습자의 상태를 진단하고 공감하며 적절한 동기를 제공해 실제 학습을 이어가도록 돕는 기술이라는 설명이다.

어학 서비스에서는 발음 평가와 음성 대화가 필요하기 때문에 음성 처리 기술을 직접 개발해 왔다. 위버스브레인은 발화 감지(VAD), 음성 인식(STT), 음성 합성(TTS) 등 음성 처리 전 구간을 자체 기술로 확보했으며, 이를 통해 외부 AI 비용을 91% 절감했다고 밝혔다. 조 대표는 음성 간 변환(STS)과 양방향 대화를 위한 듀플렉스 기술까지 개발하며 외부 기술 의존도를 낮추고 있다고 설명했다.

조대표는 행동 AI는 학습의 지속성을 높이려는 과정에서 발전했다고 말하면서 콘텐츠와 커리큘럼이 좋아도 학습자가 꾸준히 공부하지 않으면 성과로 연결되기 어렵다며, 학습자의 상황을 파악하고 작은 목표와 보상을 제공하는 방법을 연구해 왔다고 전했다. 위버스브레인이 제시한 가입 3개월 후 학습 지속 비율은 63%다.

위버스브레인이 공개한 서비스 운영 규모는 누적 회원 123만 명, 발화 문장 6억 8천만 건이다. 여기에 10년 이상 운영한 전화 상담과 세일즈 데이터, 학습을 지속하거나 중단하는 과정에서 축적한 행동 데이터가 더해졌다. 위버스브레인은 이를 통해 어떤 격려가 학습자의 복귀를 돕고, 고객이 어느 대목에서 구매를 망설이는지 분석할 수 있다고 설명했다.

조 대표는 학습을 지속하도록 돕는 과정과 구매 결정을 돕는 과정에 공통점이 있다고 봤다. 상대방의 상황을 이해하고 멈춘 이유를 파악한 뒤 다음 행동을 제안한다는 점에서, 교육 현장에서 축적한 경험을 세일즈에도 적용할 수 있다는 것이다. 위버스브레인은 2023년부터 개발 조직과 별도로 AI랩을 운영하며 이러한 기술과 데이터를 에이전트로 고도화해 왔다.

조 대표는 범용 대규모언어모델(LLM)을 개발하는 빅테크와의 차이도 설명했다. 위버스브레인은 사람이 설득되고 결심하며 학습을 끝까지 수행하는 과정의 데이터를 보유하고 있고, 이를 활용해 특정 분야에서 사용자의 행동을 돕는 에이전트를 개발하겠다는 입장이다.

공감부터 작은 목표 제안까지, 사람의 실행 여부로 평가하는 AI 에이전트

에이전트맥스는 분야별 전문 에이전트를 만드는 플랫폼으로 소개됐다. 위버스브레인은 이를 ‘에이전트 인큐베이터’라고 표현하며, 교육과 세일즈, 코칭에서 축적한 노하우를 대화 엔진 및 행동 설계 엔진과 결합해 용도에 맞는 에이전트를 개발한다고 설명했다.

핵심인 행동 설계 엔진 ‘EDRA’는 공감(Empathy), 진단(Diagnosis), 시선전환(Reframing), 목표 세분화(Action)의 네 단계로 이뤄진다. 상대의 상황에 공감하고 행동을 멈춘 이유를 진단한 다음, 문제를 다른 관점에서 볼 수 있도록 설명하고 곧바로 실행할 수 있는 작은 행동을 제안한다. 위버스브레인은 강사와 판매 상담사의 설득 경험을 AI 시스템으로 구조화한 방법론이라고 밝혔다.

평가 기준으로는 사람이 실제 행동에 나섰는지를 나타내는 ‘행동 전환율(Action Rate)’을 제시했다. 발표 자료에서 맥스튜터는 당일 학습 완료, 맥스세일즈는 상담 신청을 목표 행동으로 설정했다. 함께 소개된 맥스케어는 기록과 대체 행동을 통해 다음 선택을 바꾸도록 돕는 코치 역할로 설명됐다.

이 가운데 맥스튜터는 AI 튜터 기반 서비스 ‘맥스AI’에 적용돼 정식 서비스 중이다. 약속한 시간에 먼저 전화를 걸고 학습 상태에 따라 대화를 이어가며, 필요할 때는 학습을 독려하는 역할을 맡는다. 위버스브레인은 맥스튜터가 누적 300여 곳의 기업·기관에 도입됐다고 밝혔다.

소비자의 질문에 답하고 경쟁 제품을 비교…전기자전거 판매로 보여준 맥스세일즈

김민삼 CAIO는 관계사 전기자전거 브랜드 ‘비아지오’의 판매 사이트에서 맥스세일즈를 시연했다. 시연에 앞서 현장 참석자로부터 전기자전거에 관한 질문을 받았으며, 비가 오는 날에도 탈 수 있는지를 묻는 질문을 실제 대화 과정에 반영했다.

AI 상담원은 전기자전거를 어떤 용도로 사용할지 먼저 물었고, 출퇴근용이라는 답변을 듣자 해당 용도에 맞는 모델을 제안하며 배터리와 주행 성능을 설명했다. 김 CAIO가 모터 설명 도중 방수 기능을 묻자, AI는 생활 방수 등급과 빗길 이용 시 주의사항을 안내한 뒤 앞서 중단됐던 모터 설명으로 돌아갔다. 이후 시간이 부족하다며 가격부터 알려 달라고 하자 상담 순서를 바꿔 구매 조건을 제시했다.

구매를 망설이는 상황에 대응하는 과정도 이어졌다. 가격이 예상보다 높다는 반응에는 월 납부액을 하루 단위 부담으로 나누고 대중교통 이용 비용과 비교했으며, 다른 제품도 알아보고 싶다는 요청에는 경쟁 제품과의 배터리 용량, 사용 셀, 사후지원 정보를 화면과 함께 설명했다. 할인 여부를 묻자 거주 지역을 확인하고 재고와 프로모션 조건을 즉각적으로 대응하는 모습을 보여줬다.

가족과 상의할 시간이 필요하다는 말에는 출고 일정을 늦춰 신청하는 방법과 출고 전 취소 조건을 제안했으며, 이후 시연자가 이름과 연락처를 말하자 신청 절차를 이어갔고, 페달을 밟지 않고 주행하는 스로틀 기능에 대한 추가 질문에도 응답했다.

마지막 신청 단계에서는 사용자의 직접 조작을 요구했다. 김 CAIO가 신청 버튼도 대신 눌러 달라고 요청했지만, AI는 화면의 ‘신청하고 결제 링크 받기’ 버튼을 고객이 직접 눌러야 한다고 안내했다. 시연자가 버튼을 누른 뒤 신청 완료와 결제 요청 안내가 표시됐으며, 현장 시연은 실제 결제 완료가 아닌 신청과 결제 링크 안내 단계까지 진행됐다.

이번 시연에서는 정해진 제품 설명 도중에도 사용자가 질문을 끼워 넣거나 대화의 순서를 바꿀 수 있었고, AI가 이에 맞춰 응답과 화면 안내를 이어갔다. 이번 시연은 행사를 위해 입력된 시나리오이며, 위버스브레인은 해당 세일즈 에이전트를 비아지오 판매 웹페이지에서는 더욱 다양하게 실제 적용되며 고객 문의에 하고 있다고 밝혔다.

목소리를 듣고 말할 시점을 판단, 브라우저 조작까지 연결한 대화 구조

조 대표는 시연을 마친 뒤 에이전트맥스의 동작 구조를 귀와 두뇌, 입과 손에 빗대 설명했다. 입력 단계에서는 TSE와 VAD, STT 기술을 사용해 다른 소리를 걸러내고 고객의 목소리를 인식하며, 판단 단계에서는 결정 모델과 언어 모델이 언제 어떤 말을 할지 정한다. 여기에 10년 이상 축적한 세일즈 노하우를 반영한다는 설명이다.

응답은 음성과 화면 조작으로 이어진다. TTS와 립싱크를 통해 AI 상담원이 말하고, 브라우저 제어 기능으로 대화에 필요한 정보를 화면에 표시한다. 구매 조건에 대한 설명을 들으면서 관련 내용을 확인할 수 있도록, 대화의 진행과 웹페이지 조작을 연결한 것이다.

김 CAIO는 보도자료를 통해 에이전트가 대화에 필요한 화면을 그 자리에서 만들고 웹페이지를 직접 움직여 고객의 결정을 돕는다고 설명했다. 이날 공개한 아키텍처는 음성 처리와 판단, 발화, 화면 제어를 연결해 상담을 진행하는 방식을 보여줬다.

자사 서비스에서 외부 공급으로, AI 글래스 판매와 교육 파트너십 확대

외부 협력은 통신과 교육, 공공 AI 분야로 확대하고 있다. 위버스브레인은 올해 상반기 SK텔레콤과 ‘모두의 AI’ 등 공공 AI 에이전트 분야 협력을 위한 업무협약을 체결했으며, SK그룹이 주도하는 K-AI 얼라이언스에 참여해 AI 튜터와 음성 AI 분야에서 협력하고 있다고 밝혔다. 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 주관하는 첨단 GPU 지원 사업에도 선정됐다.

사업 로드맵은 자사 서비스 적용, 외부 파트너 공급, 에이전트 솔루션화 순으로 제시했다. 맥스AI의 전화영어와 비아지오의 전기자전거 판매에 적용한 기술을 다른 기업의 서비스로 확장하고, 검증한 에이전트를 솔루션으로 제공하겠다는 계획이다.

교육 외 공급 사례로는 AI 글래스 기업 ‘이븐 리얼리티스(Even Realities)’와의 세일즈 파트너십을 공개했다. 위버스브레인은 맥스세일즈를 활용해 이븐 리얼리티스의 국내 AI 글래스 판매를 맡는다고 설명했다. AI 글래스를 구매하려는 고객의 상담과 의사결정 과정에 세일즈 에이전트를 활용하는 협력이다.

교육 분야에서는 간담회 전날인 11월 2일 NE능률과 맥스튜터 공급 및 맞춤형 AI 서비스 공동 개발을 위한 업무협약을 체결했다. 양측이 보유한 콘텐츠를 활용해 서비스를 개발할 예정이며, 한국외국어대학교와도 맥스튜터 공급 및 맞춤형 언어 튜터 개발을 위한 업무협약을 맺었다. 조 대표는 발표에서 플렉스와도 업무협약을 체결하고 관련 에이전트를 공동 개발하기로 했다고 덧붙였다.

위버스브레인은 기존 사업에서 발생하는 수익을 바탕으로 AI 기술 개발을 이어가고 있다는 점도 강조했다. 발표 자료에 따르면 매출은 2022년 203억 원, 2023년 284억 원, 2024년 336억 원에서 2025년 415억 원으로 증가했다. 같은 기간 영업이익은 17억 9천만 원, 18억 7천만 원, 24억 원, 32억 7천만 원을 기록했다.

위버스브레인은 지난해까지 5년 연속 흑자를 기록했다고 밝혔다. 조 대표는 실제 서비스를 운영하며 수익을 내고, 이를 바탕으로 자체 기술을 개발·발전시키고 있다고 설명했다. 이날 공개한 실적은 위버스브레인의 전체 사업 수치로, 에이전트맥스의 외부 공급 매출이나 개별 에이전트의 매출 기여도는 별도로 제시되지 않았다.

향후에는 EDRA 행동 설계 엔진을 공통 기반으로 분야별 에이전트의 적용 범위를 넓힌다. 위버스브레인은 AI 글래스와 차량 인포테인먼트, 홈 IoT 기기 등 대화를 통해 사용자의 행동을 돕는 분야로 진출을 검토하고 있으며, 관련 개념검증(PoC)을 추진하고 있다고 밝혔다. 기기를 직접 제조하기보다 파트너가 보유한 기기와 서비스에 에이전트를 결합하는 방식을 구상하고 있다.

발표 자료에는 맥스튜터와 맥스세일즈에 이어 맥스케어도 포함됐지만, 맥스케어의 구체적인 서비스 개시 일정과 공급 사례는 소개되지 않았다. 현재 운영 중인 교육·판매 서비스에서 적용 경험을 축적하고, 파트너와의 공동 개발 및 개념검증을 통해 활용 분야를 넓혀간다는 계획이다.

오래된 판매 화법에 대한 질문도…최신 데이터와 대화 경로 분석으로 대응

질의응답에서는 에이전트의 실제 이용 경로와 교육 사업의 확장 범위가 다뤄졌다. 위버스브레인 측은 제휴 방식에 따라 다양한 적용이 가능하지만, 실제 사업에서는 주로 제휴사의 홈페이지를 통해 세일즈 에이전트를 이용하게 될 것으로 설명했다. 제품 홈페이지와 광고 연결 페이지, 모바일 등 고객이 상품을 접하는 여러 경로에 적용할 수 있으며, 음성 통화만으로 판매 상담을 진행하는 방식도 가능성으로 언급했다.

맥스튜터는 자사 교육 서비스 외에도 다른 대학과 교육 기업에 공급할 계획이다. 위버스브레인 측은 외국어 교육을 우선하면서 수학과 국어 등 다른 과목으로도 확대할 구상을 밝혔다. 교육 외 서비스의 소비자 대상 사업 가능성을 묻는 질문에는 B2C 사업 역시 고려 중이라고 답했지만, 구체적인 서비스와 일정은 공개하지 않았다.

세일즈 시연에 사용된 설득 방식이 오래된 판매 화법과 비슷하다는 지적도 나왔다. 과거부터 축적한 데이터가 현재 고객에게도 효과적으로 적용될 수 있는지를 묻는 질문에, 위버스브레인 측은 10년 이상의 데이터와 함께 지금도 새로 쌓이는 데이터를 활용하고 있다고 답했다.

김 CAIO는 상품 분석과 경쟁 제품 비교를 수행하는 내부 시스템이 다양한 대화 경로를 설계한다고 설명했다. 상품별 조사 결과를 바탕으로 여러 대화 경로를 만들고, 그중 설득력이 높은 경로를 찾는 기술을 구축하고 있다는 설명이다. 다만 이날 간담회에서는 세일즈 에이전트 적용 전후의 구매 전환율이나 매출 개선 폭 등 구체적인 비교 수치는 공개되지 않았다.

기존 AI 서비스와의 차이에 대해서는 사용자의 단기적인 의사와 장기적인 목표를 구분하는 접근을 설명했다. 김 CAIO는 일반적인 언어 모델이 사용자의 지시를 따르도록 학습되는 반면, 교육에서는 당장 공부를 피하고 싶은 마음과 궁극적으로 학습을 성취하려는 목표가 다를 수 있다고 지적했다. 그는 교육과 세일즈 데이터를 활용해 사용자의 장기적인 목표 달성을 돕도록 음성 인식부터 판단, 발화까지 이어지는 과정을 파인튜닝했다고 설명했다.

판매 상담과 전화영어 체험으로 이어진 현장, 다음 단계는 외부 서비스 확장

발표장 한쪽에는 맥스세일즈 체험석이 마련됐다. 참석자들은 마이크와 모니터를 통해 AI 상담원과 대화하고, 상담 내용에 따라 웹 화면이 안내되는 과정을 살펴볼 수 있었다. 무대에서 선보인 전기자전거 판매 시연을 개별 대화로 확인할 수 있도록 준비한 자리다.

AI 전화영어 체험 공간에는 연락처를 입력하면 카카오톡으로 체험 링크를 받을 수 있는 안내 화면이 마련됐다. 참석자가 자신의 휴대전화에서 AI 선생님과 전화 수업을 경험하도록 연결하는 방식으로, 무대에서 소개한 맥스AI를 이용해 볼 수 있도록 했다.

위버스브레인은 이번 공개를 계기로 어학 서비스에서 축적한 기술과 데이터를 외부 기업의 교육·판매 서비스에 공급하는 사업을 확대한다. 맥스튜터의 교육 파트너십과 맥스세일즈의 AI 글래스 판매 협력을 통해 적용 범위를 넓히고, 자사 서비스에서 검증한 에이전트를 솔루션 사업으로 발전시킨다는 계획이다.

향후 확인할 부분은 상품과 이용자 환경이 달라져도 학습 지속이나 구매 결정에 도움이 되는지를 보여줄 구체적인 성과다. 위버스브레인이 평가 기준으로 제시한 행동 전환율을 외부 서비스에서 얼마나 확보하는지가 사업 확장의 성과를 판단할 지표가 될 전망이다. 조 대표는 AI가 많은 일을 처리하는 시대에도 사람이 직접 해야 하는 일이 남는다며, 사람이 그 일을 끝내 해낼 수 있도록 AI 기술로 돕겠다고 밝혔다.