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글로벌 빅테크 기업들은 현재 검색과 추천 중심의 이커머스에서 벗어나 AI 에이전트가 사용자의 의도를 이해하고 쇼핑의 전 과정을 자율적으로 수행하는 '에이전틱 커머스(Agentic Commerce)' 시대로의 전환을 주도하고 있습니다. 

이는 AI 에이전트가 이제 단순 추천을 넘어 사용자를 대신해 검색하고 상품을 비교하며 결제까지 실행하는 '에이전틱 커머스' 시대가 도래했음을 의미합니다. (에이전틱 커머스(Agentic Commerce)란, AI 에이전트가 사용자의 의도와 제약 조건을 이해하고, 이를 바탕으로 상품 탐색부터 비교, 추천 등 쇼핑 과정의 주요 단계를 대신 수행하는 차세대 커머스 모델을 뜻함)

사용자의 상품 선호도, 예산, 구매 이력, 상황과 맥락을 종합적으로 고려해 의사결정을 보조하거나 일부 구매 과정을 자동화한다는 점에서 기존 이커머스와 차별화 되는 새로운 패러다임이며, 이는 소비자 개입을 최소화하는 '제로 클릭 쇼핑' 시대가 서서히 열리고 있음을 의미합니다.

그럼 에이전틱 커머스가 중요해진 이유는 무엇일까요? 다음과 같이 2가지 관점으로 해석해 봤습니다.

• AI가 자연어 사용자의 맥락•취향•구매 예산을 이해할 수 있을 만큼 고도화되었음.
• 소비자는 '무엇을 살까?' 보다 'AI에게 무엇을 맡길까?'를 고민하게 되었고, 브랜드는 사람보다 AI에게 선택받을 수 있도록 최적화해야 하는 시대가 도래되고 있음.

이러한 흐름으로 '에이전틱 AI'가 차세대 기술 패러다임으로 주목받고 있는 가운데 글로벌 빅테크 기업들은 AI 에이전트 기반의 커머스 구조 전환 가능성에 대해 몇 년 전부터 공개적으로 언급한 바 있습니다.

하나의 예로 2024년 11월, perplexity는 'Buy with Pro'라는 이름의 에이전틱 커머스 기능을 공개했으며, 사용자의 검색 흐름에서 구매 의도를 파악해 그에 맞는 상품 후보를 제안하고 페이팔(PayPal)과의 협업으로 대화 화면에서 바로 결제까지 할 수 있는 서비스를 제공하고 있습니다. 

그럼 글로벌 빅테크 기업들이 경쟁적으로 에이전틱 커머스를 도입하며 커머스 구조 전환의 가능성을 공개적으로 언급한 이유는 무엇일까요? 글로벌 대표 빅테크 기업과 네이버 현황을 조사해서 정리했습니다.

아마존(Amazon)

아마존은 AI 에이전트를 자사 생태계의 핵심 운영체제로 통합하고 있으며, '고객용 쇼핑 에이전트', '셀러용 에이전트', 'AWS 및 인프라 에이전트' 분야로 나누어 볼 수 있습니다.

고객용 쇼핑 에이전트: Rufus(통합 쇼핑 어시던트)

• 2024년 2월 베타 버전 출시된 생성형 AI 쇼핑 어시던트로, 방대한 아마존 제품 카탈로그, 리뷰, Q&A, 웹정보를 학습해 '트레일 러닝화 vs 로드 러닝화 차이', '이 자켓 겨울에 충분히 따듯한가?'와 같은 고차원적인 쇼핑 미션(비교•특정 상품 질문에 답)을 수행하거나 이벤트 기획이나 기기 호환성 등 고차원적인 역할을 자율적으로 수행함
• 2025년 기준 연간 2억 5천만 명 이상 이용했고, Rufus를 사용하는 고객은 비사용자 대비 구매 완료율이 약 60% 높아 매출 상승 기여가 100억 달러 규모로 추산

Rufus의 '에이전틱' 기능 진화

• 단순 Q&A를 넘어, 사용자의 과거 활동, 리스트, 검색을 연결해 필요한 상품을 자동으로 장바구니에 추가하는 역할까지 수행
• 자필 손글씨로 쓴 장보기 메모 리스트를 사진으로 찍어 업로드하면 Rufus가 이를 인식해 장바구니에 해당 상품들을 자동으로 담아주는 기능을 제공
• 향후 Kindle, Prime Video, Audible 등 아마존 전체 서비스 사용 이력과 연동된 장기 메모리를 기반으로 더 정교한 초개인화 추천 및 기억 기반 에이전트로 진화할 계획임을 발표

Buy for Me: 외부 사이트까지 대신 구매해주는 에이전트

• Buy for Me는 사용자가 아마존 쇼핑 앱에서 다른 브랜드를 검색할때, 아마존에 없는 브랜드 상품이면 웹 전반을 검색해 제 3자 사이트에서 대리 구매까지 수행하는 기능
• 상품 결과에 Buy for Me 버튼이 있으면 아마존 계정, 결제수단을 사용해 대리 주문을 처리하고, 'Shop Direct'는 타 사이트를 호출해 사용자가 직접 구매할 수 있음
• 이는 사용자가 '어디서 사지?'를 고민하지 않고, 아마존 에이전트가 전체 웹을 대상으로 최적 구매 경로를 실행하는 전형적인 에이전틱 커머스 UX로 평가됨

셀러용 에이전트: Seller Assistant의 에이전틱 AI

• 2025년 9월, 셀러용 도구(Seller Assestant)에 에이전틱 AI 기능을 도입
• 이 에이전트의 서비스 목표는 답변하는 에이전트를 넘어 셀러가 허용한 범위 내에서 계획, 추론, 실행까지 수행하는 비즈니스 파트너로 만드는 것

주요 기능 4가지

• 계정, 재고, 수요 패턴을 지속적으로 모니터링하고 저회전 상품 재고를 미리 감지해 가격 인하, 재고 정리 등을 제안하는 기능
• 과거 판매 데이터와 최근 수요를 분석해 배송 계획, 상품 입고 추천을 만들고 승인 시 자동으로 출고 계획을 생성해 재고 비용 및 품절 리스크를 줄이는 기능
• 광고, 프로모션 전략, 신제품 카테고리 제안, 국가별 확장 전략 등 성장 플랜을 자동으로 설계해 셀러에게 실행안으로 제공하는 기능
• 시즌별 상품 판매율 최고치 전 주요 상품에 대한 프로모션, 재고, 마케팅 일정을 포함한 종합 전략을 선제적으로 제안하고, 승인 후 실행까지 조율하는 기능

AWS 인프라의 에이전틱 AI 플랫폼화

Bedrock AgentCore + Visa Intelligent Commerce

• AWS는 아마존 Bedrock AgentCore를 기반으로 Visa와 함께 에이전틱 커머스 래퍼런스 아키택트 Intelligent Commerce 를 제시
• 사용자는 'PS5 Pro를 500달러 이하로 블랙프라이데이 프로모션 포함해서 최저가로 찾아서 배송일, 리워드까지 최적화해줘' 라고 요구사항을 말하면 됨

위 경우 시스템상에서는 여러 에이전트가 작동하는데,

• 다양한 머천트 사이트에서 상품 검색
• 가격, 프로모션, 배송일 비교 분석
• 리워드 및 포인트 적용
• Visa Intelligent Commerce로 계정 신원 및 토큰화된 결제 정보 확인후 결제를 실행해 화면 전환 없이 end-to-end 쇼핑 프로세스를 자동화

정리, 아마존의 AI 에이전트 도입의 특징

• 전면 고객 접점화: 웹 및 앱 내 Rufus를 시나리오 기반으로 '검색→비교→추천→장바구니→결제'를 자연어 기반 에이전트 프로세스로 통합
• 셀러 운영의 에이전트화: Seller Assistant를 통해 재고, 광고, 신제품 추천, 글로벌 확장까지 셀러 비즈니스 운영 전반을 공동 운영하는 에이전트로 확장
• 인프라 수출: AWS Bedrock AgentCore를 통해 Visa 등과 함께 타사 리테일러, 핀테크도 에이전틱 커머스 시스템을 구축하는 플랫폼화 전략

구글(Google)

구글은 검색(AI Mode), 체크아웃(Agentic Checkout), 표준(UCP, 본문 맨 아래에서 추가 설명), 클라우드(Conversational Commerce / Vertex AI) 네가지 큰 축으로 에이전틱 커머스 AI 에이전트를 도입하고 있습니다.

AI Mode 쇼핑: 검색 자체를 에이전트 UX로 전환

• AI Mode는 Gemini와 Shopping Graph(500억+상품)을 결합해 '오토바이 타는 아빠에게 10,000달러 이하 선물' 처럼 다소 모호한 질문을 대화형 상품 큐레이션으로 전환해 제공
• 쿼리를 여러 하위 의미로 분해(query fan-out)해 날씨, 스타일, 재질, 용도 등을 동시에 검색 및 추론하고 사용자 조건에 맞는 상품의 후보군, 리뷰, 가격, 재고까지 한번에 묶어서 제시
• 사용자는 추가로 '비 오는 제주도 지역의 5월 여행용 가방 위주로'와 같이 요구사항을 좁히면 AI Mode가 동적으로 필터링 및 재검색한 후 재구성한 결과를 제시

Agentic Checkout: 가격 맞으면 대신 사줘

• 미국 한정 검색 AI Mode에서 Agentic Checkout 기능이 롤아웃 중이며 Wayfair, Chewy, Quince, 일부 Shopify 스토어 등으로 서비스 범위를 확대하는 중

사용자 프로세스는,

1. 상품 상세에서 '가격 추적(track price)'을 선택해 색상, 사이즈, 예산 등 조건을 설정
2. AI가 Shopping Graph 전반에서 실시간 가격 변동과 재고를 모니터링
3. 조건에 맞게 떨어지면 알림 발송
4. 사용자가 최종 가격, 주소를 확인하고 'buy for me'를 클릭하면 구글 페이로 해당 사이트에서 대리 결제를 수행

• 결제 전에는 항상 사용자 확인을 요구하며 어떤 사이트에 Agent Checkout 권한을 부여할지 또는 취소할지도 계정 설정에서 관리할 수 있도록 설계해 에이전트의 자율성과 사용자 통제 사이 균형을 유지

Al 쇼핑 레이어: 가상 피팅 및 비주얼 쇼핑

• AI Mode 쇼핑은 텍스트 검색뿐만 아니라, '개인 사진 기반 가상 피팅(Virtual try-on)'을 제공해 옷이 실제 나에게 어떻게 보일지 AR/비전 모델로 시뮬레이션 (예, 셀카 또는 전신 사진을 업로드하면 AI가 체형, 포즈를 반영해 다양한 브랜드 의류를 입혀 보여주고, 마음에 드는 비주얼 룩을 바로 상품 리 스트, Agentic Checkout 플로우와 연결)
• 이런 시각적 UX와 에이전틱 결제가 결합되면서 '검색→리스트 스크롤'이 아닌 '비주얼 룩 구상→AI 스타일링→가격(맞을 경우) 자동 구매'로 전체 구매 프로세스가 재편

에이전틱 커머스 표준: UCP(Universal Commerce Protocol)

• 2026년 1월 구글은 NRF(미국 유통 박람회)에서 Universal Commerce Protocol를 공개하며, 'AI 쇼핑 에이전트용 개방형 표준'을 지향한다고 발표

UCP의 목표는

• 다양한 리테일러 플랫폼이 동일한 프로토콜로 상품 검색, 발견, 구매, 구매 후 서비스를 제공하게 하고
• 외부 AI 에이전트가 이 표준을 통해 여러 쇼핑 채널에 붙을 수 있도록 하는 것

• Shopity는 2026년 1월 구글과 함께 이 표준을 공동 개발했고, AI 채널(검색, 챗봇, 기타 에이전트) 어디서나 네이티브 커머스를 실행하는 인프라를 깔고 있다고 명시
• 구글은 스스로를 '직접 판매자'가 아닌 '광고 매치메이킹 역할(Direct Offers)로 포지셔닝하며 AI Mode 대화에서 구매 의도가 감지될 때 특정 리테일러의 맞춤 할인 및 프로모션을 바로 제시하는 실험도 진행중

리테일러용 에이전트 툴킷: Google Cloud / Vertex AI

• Google Cloud는 'Agentic Commerce is here' 리포트에서, 리테일러가 자체 쇼핑 에이전트, 마켓플레이스 에이전트, 재고/결제 에이전트를 구축할 수 있는 아카텍트를 제시함

리테일러용 에이전트 툴킷의 핵심은

• 상품 카탈로그를 이미지, 속성, 수요 신호로 풍부하게 구조화
• 이를 Vertex AI, Gemini 기반 Conversational Commerce 에이전트에 연결해 검색/상담/추천/장바구니를 하나의 에이전트 프로세스로 구현

이 구조에서 소비자 에이전트는 '캐나다 로키산맥 8월 여행용 내 스타일에 맞는 아웃핏을 추천해줘' 와 같은 요청을 하면,

1. 마켓플레이스 에이전트와 대화해 해당 상품을 찾고
2. 재고, 사이즈등 에이전트로 가용성을 확인하고
3. 결제 에이전트로 트랜잭션을 완료하는 agent-to-agent 방식의 거래를 전제로 완료함

정리, 구글 에이전틱 커머스 AI 에이전트의 현 위치

• front end: AI Mode+Agentic Checkout+가상 피팅으로 사용자의 질문, 탐색, 결제까지 검색에 붙어 있는 에이전트 레이어를 구축
• middle & back end: Shopping Graph와 Vertex AI 기반 Conversational Commerce로 리테일러가 자체 에이전트를 만들수 있도록 지원하는 B2B 레이어 제공
• Echo 시스템: UCP와 Shopify 협업, Direct Offers 실험 등으로 에이전트 간 상호운용성과 광고 기반 매치메이킹을 중심으로 시장 표준화를 주도

월마트(Walmart)

월마트는 현재 고객용 쇼핑 에이전트(OpenAI의 ChatGPT 연동)와 자체 AI 엔진(Sparky)과 물류, 재고, 매장 운영 자동화를 큰 축으로 에이전틱 커머스를 전면 도입하고 있습니다.

ChatGPT 연동 'AI-First 쇼핑 경험'

• 2025년 10월 월마트는 오픈AI와 전략적 제휴를 맺고 ChatGPT 안에서 월마트 샘스클럽 상품을 검색, 추천, 주문, 결제까지 이어지는 서비스를 발표
• 사용자는 ChatGPT에 '이번 주 저녁 식단 짜서 알려줘', '주방 세제 재주문해줘' 와 같이 자연어로 요청하면 AI가 월마트 상품 데이터베이스를 탐색해 장바구니 구성, 배송 옵션 선택, 결제까지 이어지는 ZERO-Click 프로세스를 제공
• 결제는 대화 내 'Instant Checkout' 버튼으로 처리되며 결제 모듈은 스트라이프 API와 오픈AI의 보안 계층을 활용해 재고, 배송, 취소 처리까지 연결

에이전틱 커머스의 인지적 결제 개념

• 이 제휴는 단순 '챗봇에서 주문'이 아니라 AI가 사용자의 과거 구매 패턴, 예산, 일정, 구독 정보를 학습해 '무엇을 언제 사야 하는지'까지 판단하는 인지적 결제(Cognitive Payment) 개념을 지향
• 월마트는 이를 에이전틱 커머스라 부르며, 고객이 인식하기 전에 수요를 예측하고 공급까지 자동화하는 예측형 커머스 모델을 전략 방향으로 제시

월마트 자체 AI 엔진 'Sparky'

• 월마트는 자체 AI 엔진 Sparky를 통해 상품 카탈로그 최적화, 패션 생산 주기 최대 18주 단축, 고객센터 상담 처리 시간을 40% 단축하는 성과를 거두고 있음
• Sparky는 수요 예측, 재고 관리, 배송 계획 수립 등 공급망 전반을 고도화하고, 오픈AI와의 연동을 통해 ChatGPT 에이전트와 결합되는 구조로 진화하는중
• 월마트 CEO(더그 맥밀런)는 이를 통해 '이커머스 경험의 진화가 본격적으로 시작됐다'며, 월마트가 AI-First 쇼핑 경험을 향해 가고 있다고 강조

매장, 물류, 재고 영역의 에이전트화

• 월마트는 미국 웰포드 유통센터 등에서 98% 자동화율을 달성했으며, AI가 재고, 배송 팔레트 구성을 지원해 부패 가능성이 큰 신선식품 처리와 팔레트 분류까지 자동으로 수행
• 매장마다 '디지털 트윈(Digital Twin)을 구축해 상품 이동, 진열을 시뮬레이션하고 지역 특화 상품 구성 및 배송 시간 단축에 AI를 활용
• 전국 약 4,700여 개 매장의 재고 및 판매 데이터를 통합 분석해 주문 후 배송 시간을 몇 분 단위까지 줄이는 방향으로 수요 예측과 함께 재고량 확보를 자동화하는 예측형 공급망 모델을 구축

샘스클럽의 AI 영수증 및 출구 자동화

• 샘스클럽은 미국 120개 매장에 AI 기반 자동 영수증 확인 시스템을 도입
• 출구에 설치된 컴퓨터 비전 시스템이 카트를 촬영해 담긴 상품들을 인식하고, 결제 내역과 일치하는지 자동으로 확인해 고객이 별도 영수증 검사 없이 빠르게 매장을 나갈 수 있게 하고 있으며, 이 시스템 도입 후 매장 이동 속도가 약 23% 빨라졌다는 결과가 보고됨

전략적 생태계 관점에서 본 최신 흐름

• 월마트는 고객 여정 고도화와 운영 효율 개선의 두 축을 중심으로 에이전틱 커머스를 추진하고 있는 대표 기업으로 평가
• 2026년 구글, 오픈AI 등과의 협력을 통해 'AI가 내가 원하는 물건을 몇 초 사이에 최저가로 찾아주는' 쇼핑 전쟁의 핵심 플레이어로 부상
• 월마트는 아마존, 오픈AI, 퍼블렉시티 등과 함께 쇼핑 에이전트 경쟁 구도의 한 축을 형성하며, AI가 사람 대신 결제하고 수요를 설계하는 AI 전자상거래 생태계의 중심 유통사로 자리 잡는 것이 목표

정리, 월마트의 에이전틱 커머스 도입 포인트

• front end: ChatGPT 연동 'Instant Checkout' 기반 제로클릭 AI 장보기와 예측형 재주문 경험
• middle & back end: Sparky 중심의 수요 예측, 생산, 재고, 배송 자동화 및 디지털 트윈 매장 운영
• 오프라인 접점: 샘스클럽의 컴퓨터 비전 출구 시스템 등 오프라인 매장에서의 에이전트화
• 전략: 에이전틱 커머스를 통해 AI가 '무엇을 언제 사야 하는지'를 판단하고 실행하는 구조를 만들고, 이를 통해 예측형 커머스와 공급망 경쟁력을 동시에 확보

오픈에이아이(OpenAI)

오픈AI는 ChatGPT의 쇼핑 경험 고도화와 'Agentic Commerce Protocol(ACP)' 공개를 중심으로 에이전틱 커머스용 AI 에이전트 인프라를 빠르게 확장하고 있습니다.

ChatGPT를 통한 에이전틱 커머스

• 2025년 9월 발표된 'Buy it in ChatGPT'는 사용자가 대화 중 발견한 상품을 바로 결제까지 이어갈 수 있게 만든 첫 상용 에이전틱 커머스
• 사용자 흐름은 '상품 탐색 및 비교→선택→결제 정보 확인→결제 및 주문서 생성'까지 모두 ChatGPT 대화 안에서 완료되는 구조로 설계
• 결제, 정산, 보안은 스트라이프(Stripe)와 연동된 인프라를 기반으로 AI가 필요한 결제 필드를 자동으로 채우고 사용자는 최종 승인만 하는 형식으로 작동

쇼핑 리서치용 에이전트

• 오픈AI는 ChatGPT가 단순히 '무엇을 살지 찾는 것'이 아니라, '무엇을 살지 결정하고 실제로 사는 것까지 돕는 것'이 에이전틱 커머스라고 정의함
• 이를 위해 GPT-5mini 기반 쇼핑 리서치 에이전트가 도입되어 여러 쇼핑몰의 리뷰, 가격 정보를 수집한 후 비교해 제품 가이드, 장단점 비교표, 예산에 맞는 추천 리스트를 자동으로 작성
• 이 에이전트는 강화학습을 통해 사용자의 피드백('이건 너무 비싸', '친환경 제품 중심으로 다시 찾아줘' 등)을 반영해 추천 기준을 점진적으로 조정

Agentic Commerce Protocol(ACP)

프로토콜 개요

• 오픈AI와 스트라이프는 Agentic Commerce Protocol(ACP)을 '구매자 AI 에이전트와 사업자(머천트) 사이의 대화를 표준화하는 개방형 프로토콜'로 소개
• 다양한 결제 서비스, 플랫폼 비즈니스 유형에 걸쳐 AI가 동일한 방식으로 주문을 생성 및 취소할 수 있게 하는 것이 ACP의 목표
• ACP 설계 원칙
  • 강력함: 수많은 사용자 및 사업자와 직접 연결 가능
  • 쉬운 도입: 기존 주문 및 결제 시스템의 최소 변경만으로도 연동 가능
  • 유연성 확보: 구독 디지털 물리 상품 등 다양한 비즈니스 모델 지원
  • 보안: 결제 정보 보호, 규제 및 컴플라이언스 준수

사업자 관점 핵심 포인트

• ACP를 사용해도 구매자는 여전히 사업자에게 직접 구매하는 것으로 간주
  • 결제 대금은 사업자에게 직접 입금되며
  • 주문 수락 여부와 사후 서비스(취소, 반품, A/S)는 사업자가 전적으로 관리
• 즉 AI 에이전트는 '중개 플랫폼'이 아니라 사업자와 고객 사이의 트랜잭션을 안전하게 자동화하는 레이어에 가깝고, 사업자는 고객 관계 데이터(CRM)를 계속 직접 소유할 수 있음

오픈AI 에이전틱 커머스 전략의 특징

에이전트 우선 고객 인터페이스

• 2025년 하반기에 따르면 오픈AI, 퍼플렉시티, 구글이 일제히 에이전틱 커머스를 론칭하면서 '검색→에이전트'로 고객 인터페이스의 무게 중심이 이동한 것으로 평가
• 이 과정에서 오픈AI는 ChatGPT를 완전한 리테일 채널이라기보다 다양한 사업자에 연결된 에이전트 허브로 포지셔닝

사업자 Allowlist와 생태계 전략

• 오픈AI는 ACP를 도입하는 사업자에 대해 일종의 'Allowlist' 전략을 취하며, 이를 통해 품질과 신뢰도가 검증된 사업자만 AI 에이전트가 거래하도록 관리하려는 움직임을 보임
• 이 때문에 일부 사업자는 '오픈AI에만 의존하면 마진률 주도권을 잃을 수 있다'며, 구글 UCP, 마이크로소프트, 퍼플렉시티 등 다수 에이전트와 병행 연동하는 다변화 전략이 필요하다는 분석

2026년 평가

• 2026년 2월 기준 산업 리포트에 따르면 '에이전틱 커머스는 이제 이론이 아닌 실제 구매를 처리하는 채널이 되었고 ChatGPT, Gemini, Copilot, Perplexity가 모두 실거래를 수행하는 중'으로 정리
• eMarketer에 따르면, 2026년 AI 플랫폼을 통한 사업자 지출은 209억 달러 수준으로, 전체 온라인 사업자의 약 1.5%지만 매우 빠르게 성장하는 영역으로 평가
• 맥킨지는 2030년까지 에이전틱 커머스가 3~5조 달러 규모의 사업자 지출을 재배분할 수 있으며, 이 중 상당 부분이 오픈AI, 구글, 마이크로소프트, 퍼플렉시티와 같은 에이전트 허브를 통해 발행할 것으로 예상

정리, 커머스 사업자 관점에서의 시사점

• 단순한 '플러그인' 수준이 아니라 ACP 같은 프로토콜 레벨에서 주문, 결제, A/S를 열어두는 것이 오픈AI 에이전틱 커머스의 핵심
• 상품 피드, 가격, 재고, 배송 조건, 반품 정책 등을 에이전트가 이해하기 쉽게 구조화하고, AI가 신뢰할 수 있는 리뷰와 품질 지표를 제공하는 것이 ChatGPT의 추천 및 노출 경쟁력을 확보
• 중장기적으로 우리 웹 또는 앱에 온 고객이 아니라 ChatGPT 같은 에이전트가 보내주는 트래픽이 의미있는 매출 비중을 차지할 가능성이 높아 에이전틱 채널 전용 KPI 분석 체계를 준비하는 것이 필요

퍼플렉시티(Perplexity)

퍼플렉시티는 현재 AI 브라우저 검색 서비스 전반을 '에이전틱 커머스' 인터페이스로 확장하는 중이며, 핵심은 코멧(Comet) 계열 에이전트와 '퍼플렉시티 쇼핑' 기능 그리고 외부 커머스 결제 인프라 연동입니다.

퍼플렉시티 쇼핑: 검색-비교-구매를 한번에

• 2024년 말 미국 유료 사용자를 대상으로 '퍼플렉시티 쇼핑'을 출시하며, 본격적으로 AI 쇼핑 에이전트 서비스를 시작
• 사용자는 '강남역 출퇴근용 전기 자전거를 추천해 줘', '제주도 여행 3박 4일 캐리어를 가성비 좋은 제품으로 추천해 줘'와 같이 자연어로 질문을 하면, 에이전트가 다수 쇼핑몰의 리뷰와 평점을 크롤링 해 후보군과 추천 이유를 함께 제시
• 이 사용자 경험(UX)은 특정 플랫폼에 제한되지 않고 여러 커머스 사이트(채널)의 상품을 탐색, 비교, 필터링한다는 점에서 전형적인 에이전틱 커머스형 '메타 쇼핑 에이전트'에 가까움

브라우저 기반 에이전트: 코멧(Comet) & Comet Assistant

• 퍼플렉시티는 자체 AI 브라우저 코멧과 코멧 어시스던트를 통해 사용자의 웹 탐색, 정보 수집, 폼 입력 등 반복 작업을 대신 수행하는 일반형 에이전트를 운영
• 미 하버드 대학교와 공동으로 진행한 연구에서 코멧과 코멧 어시스던트 사용자의 수억 건 데이터를 분석해 '어떤 사용자가 어떤 작업을 에이전트에 위임하는지'를 최초로 공개
• 이 연구에 따르면 일정 관리 및 리서치뿐 아니라 상품 비교, 탐색, 예약, 구독 관리 같은 커머스 관련 워크플로우도 실제 사용자 행동에서 중요한 비중을 차지하는 것으로 확인

커머스 전략: 플랫폼이 아닌 에이전트 중심

• 퍼플렉시티 쇼핑을 놓고 '광고에 좌우되는 기존 커머스 대신 광고 없는 상품 추천, 플랫폼 경계 없는 통합 검색을 전면에 내세운 모델'로 평가
• 핵심 포인트는
  • 특정 마켓플레이스에 종속되지 않고
  • 검색, Q&A 결과 안에서 바로 구매 상품 후보를 제시하며
  • 단순 클릭 유도가 아닌 '이 조건에서 이 상품을 추천하는 이유'를 논리적으로 설명하는 '설명 가능한 추천' 기능이 핵심 역할
• 트래픽-결제 구조의 기존 플랫폼 대신, 사용자와 상품 사이를 중계하는 AI 에이전트가 주도권을 확보한다는 시나리오를 새롭게 제시

빅테크와의 충돌: 아마존과의 분쟁

• 2025년 말, 퍼플렉시티의 코멧 브라우저가 사용자를 대신해 다른 쇼핑몰에서 상품을 찾고 장바구니를 채우는 기능을 선보이자 아마존은 '쇼핑을 대신하는 AI 에이전트 기능을 중단하라'며 법적 압박을 가함
• 퍼플렉시티는 블로그 글을 통해 이를 사용자 선택권과 에이전틱 AI의 미래에 대한 위협으로 규정하고 강하게 반발
• 이 사건은 '플랫폼이 직접 고객을 소유하는 시대' 에서 'AI 에이전트가 고객을 대표해 행동하는 시대' 로의 전환 과정에서 기존 빅테크와 에이전트 사업자 간 이해관계 충돌을 상징하는 대표적인 사례

퍼플렉시티 포지션

• 국내 삼정 KPMG 등 보고서에 따르면, 퍼플렉시티는 '검색, Q&A 기반의 쇼핑 비서형 에이전트 전략을 가장 빠르게 실전에 적용한 사례'로 꼽으며 소비자의 탐색 비교 과정을 대신 수행해 구매 의사결정을 지원한다고 평가
• 퍼플렉시티 쇼핑 핵심은
  • 광고에 의존하지 않는 상품 추천
  • 간단한 API 연동으로 여러 쇼핑몰을 동시 검색
  • AEO(Answer Engine Optimization) 같은 답변 엔진 최적화의 부상을 촉발하는 모델이란 분석
• 결제, 정산 측면에서 구글 AP2, 오픈AI ACP와 함께 퍼플렉시티가 에이전트 커머스 결제 흐름의 중요한 축이 될 수 있다고 언급하며 결제 오케스트레이션 사업자들이 이들 표준을 빠르게 수용하려는 움직임을 소개

정리, 퍼플렉시티는

• AI 검색 브라우저를 기반으로 한 '플랫폼 탈중심' 메타 쇼핑 에이전트를 표방
• 코멧&코멧 어시스던트를 통한 웹 전체를 어우르는 에이전트 UX 제시
• 아마존 등과의 마찰이 보여주듯 사용자를 대신한 역할을 전면에 내세우는 전략으로 에이전틱 커머스를 전개

네이버(NAVER)

네이버는 현재 '에이전트N(Agent N)'을 전사 AI 전략의 축으로 세우고, 그 첫 실행 무대를 커머스(쇼핑 에이전트)로 진행하고 있습니다.

온서비스 AI에서 에이전트 AI로

• 2025년까지는 검색, 쇼핑, 광고 전반에 AI를 도입하는 '온서비스 AI' 단계였고, 2026년부터는 여기에 실행 역량을 더한 '온서비스 AI 에이전트' 즉, '에이전트N'으로 진화중
• 에이전트N은 '질문에 답하는 AI'가 아니라 사용자의 맥락을 읽고 다음 행동(검색, 쇼핑, 예약, 결제)을 먼저 제안하고 대신 실행까지 하는 통합 에이전트를 지향

쇼핑 에이전트: 네이버 커머스에 첫 적용

• 네이버는 2026년 1분기에 네이버플러스 스토어에 '쇼핑 에이전트'를 우선 적용하고, 이후 상반기 중 통합 검색에 AI 탭을 추가해 적용 범위를 확장하는 계획을 밝힘
• 쇼핑 에이전트는 단순 '검색어 일치 상품 노출'이 아니라 구매 이력, 탐색 패턴, 현재 맥락(계절, 이벤트 등)을 종합해 적합한 상품을 선제적으로 제안하는 구조
• 에이전트의 제안 이후에는 쿠폰, 포인트, 배송, 수령 방식에 할인 혜택 등을 묶어서 안내해 온라인에서도 응대하는 것과 동일한 사용자 경험(UX)을 구현하는 것이 목표

데이터 및 인프라 측면

• 네이버는 실제 구매자, 예약자만 작성 가능한 리뷰, 판매자와 직접 연결된 재고 데이터 등 신뢰도 높은 First Party 데이터를 쇼핑 에이전트의 기반 자산으로 강조
• 이를 분석 및 검증하는 체계를 갖췄다고 밝히며 '검색, 쇼핑, Pay, 지도, 광고 데이터가 통합된 상태에서 에이전트가 동작한다'는 점을 차별점으로 부각

통합 검색 서비스로 확장: 에이전틱 서치

• 2026년 상반기 중 통합 검색에 AI 탭을 추가해, 검색 결과 화면에서 바로 예약, 구매, 결제까지 이어지는 '맥락 파악-행동 예측-실행 연결' 구조를 구현하겠다고 밝힘
• 네이버는 이를 '에이전틱 서치'로 표현하며 사용자가 어떤 검색어를 입력할지 고민하기 전에 에이전트 N과 대화만 하면 필요한 콘텐츠, 상품, 서비스를 연결하는 방향을 제시
• 예를 들면, 맛집 검색에서 식당 정보만 보여주는 것을 넘어 시간, 인원, 위치 맥락을 고려해 '예약 제안→결제→지도 경로 안내'까지 에이전트가 연결하는 사용자 시나리오를 상정하고 있음

에이전트N for Business: B2B용 광고 커머스 통합

• 네이버는 쇼핑 에이전트 이후 네이버 쇼핑 플레이스 사업자를 위한 '에이전트N for Business'도 제시
• 에이전트N for Business는
  • 스토어 및 플레이스의 데이터를 분석해 비즈니스 현황을 진단하고
  • 광고, 프로모션, 상품 구성 등 개선 방향을 제안하며
  • 일부는 직접 실행(소재 교체 등)하는 운영 대행형 에이전트를 지향
• 광고 측면에서는 검색, 쇼핑, SNS, 동영상, 디지털 옥외까지 확장된 광고 생태계 위에서 에이전트N이 광고를 '사용자와 상품을 자연스럽게 이어주는 정보'로 재정의하겠다는 방향성을 밝힘

정리, 2026년 현재 네이버는,

• 전략: 온서비스 AI → 온서비스 AI 에이전트(에이전트N)로의 전환을 공식 선언한 가운데 네이버 전 서비스 레이어에 에이전트화를 진행하는 상태
• 커머스: 2026년 1분기 쇼핑 에이전트 출시 및 상반기 통합 검색 AI 탭 도입을 통해 검색-쇼핑-Pay-지도-광고를 하나의 에이전틱 커머스 프로세스로 묶는 고도화 작업이 진행중
• 차별점: 강한 First Party 데이터(리뷰, 재고, 결제, 위치)와 네이버 생태계(쇼핑, 플레이스, Pay, 지도)를 통합해 국내 생활밀착형 '통합 에이전트'를 만들겠다는 포지션

UCP(Universal Commerce Protocol)란 무엇인가?

UCP는 Google, Shopify, Walmart, Target 등이 함께 만든 AI 에이전트 쇼핑을 위한 표준을 뜻합니다. 이는 AI 에이전트가 상품 검색부터 구매, 결제까지 모든 쇼핑 과정을 하나의 표준으로 완료할 수 있게 해주는 오픈소스 기반 프로토콜 입니다. 쉽게 말해, "이커머스의 HTTP를 만들겠다"로 이해하시면 됩니다.

핵심 포인트,

• 각 온라인 쇼핑몰마다 각각 연동하던 N:N 통합 문제를 하나의 표준(UCP)로 해결하고,
• AI 에이전트끼리 대화하고 거래할 수 있는 공개 규격
• Visa, MasterCard, PayPal, Stripe 등 결제사들도 동참
• REST API, MCP, A2A 등 다양한 전송 방식을 지원하며 기존 리테일 인프라와 연동 가능
• 한번 빌드로 수백개 온라인 쇼핑몰에 배포 가능

깃허브 UCP 오픈소스, https://github.com/universal-commerce-protocol/ucp