Airtable·Superagent: AI 에이전트 전쟁에 던진 ‘승부수’

AI 에이전트는 단순히 “대답 잘하는 챗봇”이 아니라, 목표를 정하면 스스로 계획하고 도구를 쓰며 결과물을 완성하는 소프트웨어를 말합니다. Airtable은 이 흐름 한가운데로 뛰어들며 Superagent라는 독립 제품을 공개했습니다. 흥미로운 점은, 이 도전이 ‘상승장’이 아니라 회사의 기업가치가 크게 리셋된 시점에 나왔다는 것인데요. 이번 글에서는 Airtable CEO Howie Liu가 왜 지금 이 카드를 꺼냈는지, Superagent가 기존 AI 어시스턴트와 무엇이 다른지, 그리고 성공 변수는 무엇인지까지 한 번에 정리해봅니다.

Airtable 가치 하락에도 ‘지금’ 뛰어든 이유

Airtable은 한때 2021년 시장 분위기 속에서 117억 달러 가치로 평가받았지만, 현재는 2차 시장 기준 약 40억 달러 수준으로 내려왔다는 보도가 나왔습니다¹. 숫자만 보면 충격이지만, Liu의 해석은 다릅니다. “종이 위 가치”는 줄었어도 사업 체력 자체가 무너진 건 아니라는 거죠.

핵심은 현금입니다. Airtable은 총 14억 달러를 조달했고, 그중 절반가량을 여전히 보유하고 있으며 현금 흐름도 나쁘지 않다고 알려졌습니다¹. 즉, 생존 모드가 아니라 “다음 판을 설계할 자원”이 남아 있다는 뜻입니다. Liu는 이런 상황을 오히려 채용과 투자에 유리한 국면으로 보고, 빠르게 방향을 틀어 미래 옵션을 늘리는 쪽을 택했습니다.

Superagent란? “AI에게 시키는” 게 아니라 “팀을 꾸리는” 방식

Superagent를 이해하는 가장 쉬운 비유는 이거예요. 기존 AI가 ‘만능 인턴 1명’이라면, Superagent는 ‘프로젝트 매니저 + 분야별 전문가 팀’에 가깝습니다.

Liu가 강조한 건 다중 에이전트 조정(multi-agent coordination) 입니다. 사용자가 질문을 던지면, 시스템이 먼저 조사 계획을 세우고(무엇을 알아야 하는지 정의), 그다음 재무·경쟁·뉴스·경영 등 역할이 다른 전문 에이전트들을 동시에 투입해 병렬로 작업한 뒤, 결과를 하나의 산출물로 합쳐냅니다¹. 순서대로 한 단계씩 수행하는 느낌이 아니라, 여러 사람이 동시에 자료를 모으고 마지막에 보고서로 정리해주는 경험을 노린 겁니다.

이 지점은 최근 업계에서 자주 나오는 구분, 즉 “단일 AI 에이전트”와 “에이전트들을 조율하는 상위 레이어(에이전틱/오케스트레이션)” 논쟁과도 맞닿아 있습니다. 요약하면, 어려운 일은 ‘에이전트 한 명’이 아니라 ‘조정 시스템’이 해결한다는 관점이죠².

“텍스트 보고서”가 아닌 ‘뉴욕타임즈급’ 시각화 보고서

Superagent가 노리는 최종 산출물은 말이 길어지는 답변이 아니라, 클릭하고 탐색할 수 있는 인터랙티브 리포트입니다. Liu는 사용자가 질문만 던져도 뉴욕타임즈 수준의 데이터 시각화가 기본값으로 생성되는 세상을 그리고 있습니다¹.

예를 들어 유럽 시장 진출을 묻는다면, 인구통계 기반의 수요 분해, 경쟁사 분포를 지도처럼 보여주는 시각 요소, 단계별 확장 일정 같은 구성 요소를 필터링하며 볼 수 있는 형태로 내놓는 식이죠¹. 이건 단순 편의 기능이 아니라, “AI가 만든 결과물을 사람이 검토하고 의사결정에 쓰는” 마지막 한 걸음을 줄여주는 방향이라서 꽤 영리합니다. 실제 현업에선 텍스트보다 ‘한 장짜리 그림’이 더 강력하니까요.

경쟁 제품과의 차별점: ‘워크플로우 자동화’가 아니라 ‘자율 에이전트’?

문제는 시장이 이미 포화에 가깝다는 겁니다. 2025년 이후 OpenAI를 비롯해 수많은 소프트웨어 회사가 “에이전트”를 붙인 기능을 쏟아냈고, 에이전트 빌더/오케스트레이션 도구도 우후죽순 늘었습니다.

Liu는 여기서 선을 긋습니다. 많은 경쟁 제품은 사실상 “정해진 단계에 LLM 호출을 섞은 워크플로우”일 뿐이고, Superagent는 장시간 실행되며 되돌아가 수정하고 경로를 바꾸는 진짜 자율형 아키텍처에 가깝다고 주장합니다¹. 이 차이는 말로는 멋있지만, 고객 입장에서는 결국 하나로 귀결됩니다. “더 빠르고 더 싸게, 더 믿을 만한 결과를 주는가?”

한편 시장 관점에서 보면 Superagent는 여러 에이전트 빌더 중 하나로도 분류되기 시작했습니다. 2026년 기준 에이전트 빌더 리뷰 글에서도 Superagent가 언급될 정도로, ‘한 제품 카테고리’ 안에서 비교 대상이 생겼다는 뜻입니다³.

Airtable의 다음 2년: 플랫폼 전환 + 인수 + 가격의 실험

Superagent는 Airtable의 첫 독립 제품이라는 상징성이 큽니다¹. 동시에 Airtable은 내부적으로 AI-네이티브 플랫폼으로 옮겨가는 중이고, Superagent는 반독립적으로 운영될 가능성이 큽니다. 이 움직임을 위해 AI 에이전트 스타트업(DeepSky)을 인수했다는 내용도 함께 전해졌습니다¹. 단순 기능 추가가 아니라, 조직 구조와 제품 포트폴리오까지 바꾸는 ‘판갈이’에 가깝죠.

가격은 월 20~200달러 사이가 될 수 있다는 관측이 나오는데, Liu는 단기 수익 최적화보다는 전략적 투자에 가깝다고 보는 분위기입니다¹. 이 가격대는 개인/팀부터 소규모 기업까지 폭넓게 테스트하기 좋은 구간이라, 초반엔 “얼마나 많이 쓰게 만드느냐”보다 “반복적으로 손에 익게 만드느냐”가 더 중요해 보입니다.

시사점 내용 (핵심 포인트 정리 + 개인적인 생각 또는 실용적 조언)...

Airtable의 Superagent는 “우리도 에이전트 붙였습니다” 수준이 아니라, 멀티 에이전트 조정과 고품질 시각화 산출물로 새로운 기대치를 만들려는 시도에 가깝습니다. 동시에 이 선택은 기업가치 리셋 이후의 불안한 국면에서 나온 ‘전시 리더십’이기도 합니다. 옵션을 늘려 놓고, Airtable보다 더 큰 기회가 될 수도 있는 제품을 실험하는 거니까요¹.

실무 관점에서 독자에게 드리고 싶은 조언은 하나입니다. AI 에이전트를 평가할 때 “데모가 멋진가”보다 “우리 업무의 마지막 20%를 줄여주는가”를 보세요. 리서치를 해주고 글을 써주는 건 이제 기본이고, 보고서를 ‘의사결정 가능한 형태’로 바꿔주느냐(시각화, 근거, 재현성, 수정 가능성)가 진짜 차이를 만듭니다. Superagent가 성공한다면 바로 그 지점에서, 실패한다면 경쟁 제품이 더 빠르고 저렴하게 그 지점을 먼저 차지하는 형태로 결론이 날 가능성이 큽니다.

참고

¹Airtable gets into the AI agent game with Superagent

²Agentic AI vs AI Agents: Key Differences Explained

³12 Best AI Agent Builders in 2026: Tested & Reviewed | Lindy