자율성과 행동: Agentic AI를 간단히 이해하기

발행: 2일 전 (2025년 12월 8일 오후 02:37 GMT+9)

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Source: Dev.to

인공지능 분야는 빠르게 진화하고 있으며, 단순한 분류 모델이나 반응형 챗봇을 훨씬 넘어선 단계에 도달하고 있습니다. 가장 최신이면서도 변혁적인 영역은 Agentic AI이며, 이는 단순히 반응만 하는 도구를 만드는 것에서 벗어나 능동적이고 자율적인 디지털 파트너를 만드는 근본적인 전환을 의미합니다. 간단히 말해, Agentic AI는 인간 직원이나 전담 AI 에이전트처럼 스스로 생각하고, 계획을 세우며, 일련의 행동을 자율적으로 실행해 고수준 목표를 달성하는 AI 시스템입니다.

반응형 인공지능에서 능동형 인공지능으로의 도약

전통적인 AI는 반응형

이메일 스팸 필터, 간단한 이미지 분류기, 기본적인 콘텐츠 생성 도구와 같은 표준 AI 모델은 반응형입니다. 특정하고 제한된 프롬프트나 입력을 기다렸다가, 하나의 구체적인 작업을 수행하고 멈춥니다. 상태를 유지하지 않으며 프로그래밍된 기능에만 국한됩니다.

Agentic AI는 능동적이며 목표 지향적

Agentic AI 시스템은 복잡하고 고수준의 목표(예: “우리 신제품 라인을 위한 가장 유망한 5개 신흥 시장을 찾아 위험 요인을 요약하고 잠재 파트너에게 보낼 outreach 이메일 초안을 작성해라”)를 받습니다. AI는 단계별 지시를 기다리지 않고, 최종 결과를 달성하기 위해 스스로 주도합니다.

Agentic AI 아키텍처의 네 가지 기둥

추론 및 계획 (뇌)

대형 언어 모델(LLM)을 기반으로 에이전트는 복잡한 목표를 실행 가능한 다단계 계획으로 분해합니다. 최적의 행동 순서와 필요한 단계들을 논리적으로 도출합니다(예: 단계 1: 검색 엔진 도구 사용; 단계 2: 수집된 데이터 분석; 단계 3: 내부 데이터베이스 조회; 단계 4: 초안 작성).

행동 및 도구 사용 (손)

AI는 외부 도구나 API를 호출해 각 계획된 단계를 실행함으로써 현실 세계와 상호작용합니다. 예시:

실시간 데이터를 수집하기 위해 검색 엔진 API 호출
내부 데이터를 얻기 위해 구조화된 데이터베이스(SQL, NoSQL) 조회
이메일 서비스(SMTP API) 또는 CRM 시스템(Salesforce API) 연동

메모리 (경험)

상태를 유지하지 않는 전통적인 AI와 달리, 에이전트는 현재 계획과 과거 실패에 대한 “스크래치패드”를 포함한 컨텍스트와 히스토리를 보존합니다. 이러한 장기 메모리는 다중 세션 작업을 가능하게 하고 이전 실수를 반복하지 않게 합니다.

반성 및 적응 (학습)

에이전트는 자신의 행동 결과를 원래 목표와 비교해 평가합니다. 도구가 실패하거나 단계의 결과가 충분하지 않을 경우, 시스템은 남은 계획을 수정하고 다른 접근 방식을 시도합니다—이 모든 과정이 지속적인 인간 개입 없이 이루어집니다.

소프트웨어와 비즈니스에 미치는 영향

Agentic AI는 기업 자동화와 소프트웨어 개발 방식을 근본적으로 재정의할 준비가 되어 있습니다. 기술 관객에게 이는 좁은 예측 모델을 넘어 복잡하고 엔드‑투‑엔드 워크플로우를 조율하는 시스템을 구축한다는 의미입니다.

수십 개의 특화된 AI 모델 대신, 단일 Agentic 시스템이 워크플로우 관리자로서 데이터 흐름과 의사결정을 전사적으로 조정할 수 있습니다. 이 전환을 통해 다음과 같은 지능형 시스템이 가능해집니다:

전체 고객 지원 프로세스 관리
복잡한 시장 조사 캠페인 자동 실행
실시간 공급망의 특정 영역 감독

자주 묻는 질문

Agentic AI와 기존 RPA(로보틱 프로세스 자동화)를 어떻게 구분하나요?

RPA는 고정된 스크립트 규칙을 따르며 입력이 변하면 쉽게 깨집니다. 반면 Agentic AI는 LLM 기반 추론 엔진을 활용해 복잡한 목표에 대한 최적의 행동 계획을 동적으로 생성하고, 장애물이 발생하면 계획을 스스로 조정합니다.

AI가 다른 도구를 사용할 때 LLM의 역할은 무엇인가요?

대형 언어 모델은 추론 엔진으로 작동하여 언어 이해, 계획 수립, 의사결정 및 자기 반성 능력을 제공함으로써 에이전트의 자율성을 뒷받침합니다.

Agentic AI를 배포할 때 주요 과제는 무엇인가요?

주요 과제로는 신뢰성 확보(환각 현상 방지 및 악의적인 코드 실행 차단), 도구 통합 복잡성 관리, 그리고 자율 행동을 제어하기 위한 견고한 안전·거버넌스 메커니즘 구현이 있습니다.

실행 중에 상충되는 정보를 어떻게 처리하나요?

반성 모듈이 에이전트가 모순이나 충돌 데이터를 식별하도록 돕습니다. 에이전트는 추론 능력을 활용해 가장 신뢰할 수 있는 출처를 판단하거나, 복잡한 경우 주요 결정을 내리기 전에 인간 운영자에게 확인을 요청합니다.

“중첩 에이전트” 개념은 무엇인가요?

중첩(또는 계층형) 에이전트는 복잡한 목표를 분해하고 작은 정의된 작업을 “작업 에이전트”(전문가)에게 위임하는 “슈퍼 에이전트”(관리자)를 포함합니다. 이 아키텍처는 대규모 확장성과 복잡한 문제 해결을 가능하게 합니다.