TL;DR: 에이전틱 AI는 단순히 명령에 응답하는 것을 넘어, 스스로 목표를 세우고, 계획을 짜고, 자율적으로 행동하는 AI 시스템입니다. LLM을 '두뇌'로 사용해 추론하고, 외부 도구를 활용하며, 과거의 경험을 '기억'하여 복잡한 다단계 작업을 사람의 개입 없이 수행할 수 있습니다. 이는 단순한 챗봇을 넘어, 특정 작업을 자율적으로 완수하는 'AI 직원'에 가까운 개념이며, AI 기술의 중요한 진화 방향으로 평가받고 있습니다.
에이전틱 AI(Agentic AI)란 무엇인가?
에이전틱 AI(Agentic AI)는 '에이전트(Agent)'라는 단어에서 알 수 있듯, 주체성(Agency)을 가지고 자율적으로 행동하는 인공지능을 의미합니다. 기존의 AI가 주로 사용자의 질문에 답변하거나 주어진 명령을 수동적으로 처리하는 '도구'에 가까웠다면, 에이전틱 AI는 명확한 목표를 부여받았을 때, 그 목표를 달성하기 위한 계획을 스스로 수립하고, 필요한 행동을 자율적으로 실행하며, 예상치 못한 문제에 직면했을 때 적응하고 해결해 나가는 능동적인 '행위자'에 가깝습니다.
마치 유능한 프로젝트 매니저처럼, "고객 만족도 보고서 작성해줘"라는 높은 수준의 목표를 주면, 관련 데이터를 수집하고(인식), 데이터를 분석하고 보고서 목차를 짜고(계획), 실제 보고서를 작성하고 차트를 만드는(행동) 전 과정을 스스로 처리하는 것입니다. 이 모든 과정은 **'인식(Perceive) → 계획(Plan) → 행동(Act)'**이라는 핵심적인 순환 구조를 통해 이루어집니다.
Why it matters: 에이전틱 AI는 AI와의 상호작용 방식을 근본적으로 바꿉니다. 우리는 더 이상 AI에게 모든 단계를 일일이 지시할 필요가 없으며, 단지 최종 목표만 제시하면 됩니다. 이는 생산성을 극대화하고 인간이 더 창의적이고 전략적인 업무에 집중할 수 있도록 돕는 중요한 기술적 전환입니다.
에이전틱 AI는 어떻게 작동하는가?
에이전틱 AI 시스템이 자율적으로 작업을 수행할 수 있는 것은 몇 가지 핵심 구성 요소 덕분입니다. 이 요소들이 유기적으로 결합하여 인간의 문제 해결 과정과 유사한 워크플로우를 만들어냅니다.
1. 핵심 두뇌: 대규모 언어 모델(LLM)
에이전트의 중심에는 인간의 언어를 이해하고 논리적으로 추론하는 능력을 갖춘 LLM(Large Language Model)이 있습니다. LLM은 주어진 목표와 현재 상황을 분석하여 어떤 계획을 세워야 할지, 어떤 도구를 사용해야 할지 결정하는 '두뇌' 역할을 합니다.
2. 계획 및 추론(Planning & Reasoning)
에이전트는 복잡한 목표를 더 작고 관리 가능한 하위 작업(sub-task)으로 분해하는 능력이 있습니다. 예를 들어, '경쟁사 분석 보고서 작성'이라는 목표는 '경쟁사 목록 식별', '각 경쟁사 웹사이트 정보 수집', '뉴스 기사 검색', '데이터 요약 및 보고서 초안 작성' 등으로 나눌 수 있습니다. 이 과정에서 발생한 오류를 스스로 평가하고 계획을 수정(Reflection)하기도 합니다.
3. 도구 사용(Tool Use)
에이전트는 LLM의 내부 지식에만 의존하지 않습니다. 필요에 따라 외부 도구를 사용할 수 있습니다. 실시간 정보를 얻기 위해 웹 검색 API를 호출하거나, 복잡한 계산을 위해 계산기나 코드 실행기를 사용하고, 데이터베이스에 접근하여 정보를 가져오는 등 다양한 외부 도구와 상호작용하며 작업의 정확성과 범위를 확장합니다.
4. 기억(Memory)
에이전트는 대화의 맥락을 기억하는 단기 기억과, 과거의 상호작용이나 작업 결과를 저장하고 학습하는 장기 기억을 가집니다. 이를 통해 이전에 수행했던 작업의 성공과 실패를 바탕으로 현재의 의사 결정을 개선하고, 사용자에게 더 개인화된 경험을 제공할 수 있습니다.
Why it matters: 이러한 구성 요소들의 결합은 AI가 단순히 정보를 생성하는 것을 넘어, 실제 세계와 상호작용하며 의미 있는 결과를 만들어내는 '실행 능력'을 갖게 되었음을 의미합니다. 이는 AI의 적용 범위를 비약적으로 넓히는 계기가 됩니다.
기존 AI 챗봇과 무엇이 다른가?
에이전틱 AI와 일반적인 AI 챗봇의 가장 큰 차이점은 '자율성'과 '목표 지향성'입니다. 아래 표를 통해 두 개념의 차이를 명확히 비교할 수 있습니다.
| 구분 | 일반 AI 챗봇 (e.g., ChatGPT 기본 모델) | 에이전틱 AI |
| 역할 | 응답자 (Responder) | 행위자 (Actor) |
| 작업 방식 | 단일 질의-응답 (Single Turn) | 다단계 자율 작업 (Multi-step, Autonomous) |
| 목표 처리 | 주어진 질문에 대한 최선의 답변 생성 | 주어진 목표 달성을 위한 작업 계획 및 실행 |
| 상호작용 | 사용자의 다음 명령을 기다림 | 목표 달성까지 스스로 작업을 이어감 |
| 도구 활용 | 제한적이거나 없음 | 웹 검색, API 호출 등 적극적 외부 도구 활용 |
Why it matters: 챗봇이 '지식 검색 엔진'의 연장선에 있다면, 에이전틱 AI는 '자율적인 가상 직원'에 가깝습니다. 이 차이를 이해하는 것은 앞으로 AI 기술이 우리 일상과 비즈니스에 어떻게 통합될지를 예측하는 데 매우 중요합니다.
에이전틱 AI의 실제 사례
에이전틱 AI는 이미 다양한 분야에서 그 가능성을 보여주고 있습니다.
- 자율 소프트웨어 엔지니어: 최근 화제가 된 '데빈(Devin)'은 사용자가 자연어로 요구사항을 전달하면 스스로 코드를 작성하고, 테스트하며, 버그를 수정하는 AI 소프트웨어 엔지니어 에이전트입니다.
- 개인화된 금융 관리: 고객의 소비 패턴, 재정 상황을 분석하여 자동으로 계좌 이체를 실행해 연체료를 방지하거나, 더 높은 이자율의 예금 상품으로 자금을 옮기는 등의 작업을 자율적으로 수행합니다.
- IT 지원 및 자동화: 직원의 PC에 문제가 발생했을 때, 원격으로 접속하여 문제를 진단하고 해결책을 실행하거나, 새로운 직원을 위한 계정 생성 및 소프트웨어 설치 과정을 자동화합니다.
- 사이버 보안 위협 대응: 비정상적인 네트워크 활동을 감지하면, 즉시 해당 장치를 네트워크에서 격리하고 관련 데이터를 분석하여 위협을 차단하는 등 실시간 대응을 자율적으로 수행합니다.
Why it matters: 이러한 사례들은 에이전틱 AI가 단순 반복 업무 자동화를 넘어, 전문 지식이 필요한 복잡한 문제 해결 영역까지 확장되고 있음을 보여줍니다. 이는 미래의 노동 시장과 산업 구조에 큰 영향을 미칠 것입니다.
결론
에이전틱 AI는 지시를 기다리는 수동적인 도구를 넘어, 목표를 향해 자율적으로 나아가는 능동적인 파트너로 진화하고 있습니다. LLM을 두뇌로 삼아 계획하고, 도구를 사용하며, 기억을 통해 학습하는 이 새로운 AI 패러다임은 IT, 금융, 마케팅 등 산업 전반에 걸쳐 혁신을 주도할 잠재력을 가지고 있습니다. 아직 해결해야 할 기술적, 윤리적 과제들이 남아있지만, 스스로 생각하고 행동하는 AI 에이전트의 등장은 인류가 기술과 협력하는 방식을 재정의하게 될 것입니다.
References:
- What is agentic AI? Definition and differentiators | Google Cloud | 2025-10-06 | https://cloud.google.com/discover/what-is-agentic-ai
- What is Agentic AI? | AWS | 2025-07-10 | https://aws.amazon.com/what-is/agentic-ai/
- Agentic AI architecture 101: An enterprise guide | Akka | 2025-10-06 | https://akka.io/blog/agentic-ai-architecture
- Andrew Ng on the Rise of AI Agents: Redefining Automation and Innovation | Medium | 2025-01-12 | https://medium.com/@muslumyildiz17/andrew-ng-on-the-rise-of-ai-agents-redefining-automation-and-innovation-440565ce633b
- 14 real-world agentic AI use cases | Valtech | 2025-10-06 | https://www.valtech.com/thread-magazine/14-real-world-agentic-ai-use-cases/
- 에이전틱 AI란 무엇인가? | NVIDIA Blog Korea | 2024-10-31 | https://blogs.nvidia.co.kr/blog/what-is-agentic-ai/
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