왜 Generative AI만으로는 충분하지 않은가, Agentic Systems의 등장
Source: Dev.to
위 링크에 있는 전체 텍스트를 제공해 주시면, 해당 내용을 한국어로 번역해 드리겠습니다. (코드 블록, URL 및 마크다운 형식은 그대로 유지됩니다.)
생성 AI vs 에이전트 AI
콘텐츠 제작에서 자율 행동까지
AWS DeepRacer와 “AWS AI League”를 넘어가면서, 콘솔을 통한 모델‑ML 설계에서 전체 AI 엔지니어링으로의 전환이 뚜렷해지고 있습니다. AI는 빠르게 진화하고 있지만, 모든 AI가 동일하게 만들어지는 것은 아닙니다. 더 자주 듣게 될 두 용어는 생성 AI와 에이전트 AI입니다. 이 둘은 때때로 함께 언급되지만, 매우 다른 역량과 미래를 나타냅니다.
생성 AI란?
생성 AI는 텍스트, 이미지, 코드, 오디오 등 다양한 콘텐츠를 생성하도록 설계된 시스템을 말합니다. 이러한 모델은 방대한 데이터셋으로 학습되어 패턴을 익히고, 새로운 “인간과 유사한” 출력을 만들어냅니다.
일반적인 사용 사례는 다음과 같습니다:
- 요청에 따라 프로젝트 제안서 작성.
- 요구사항 문서에서 코드 생성.
- 책, 논문, 디자인 패턴 등의 즉시 요약 제공.
생성 AI는 일반적으로 반응형이며, 입력을 기다렸다가 출력을 생성하고 멈춥니다. 초기 요청 외에 스스로 다음 행동을 결정하거나 행동을 취하지 않습니다.
에이전틱 AI란 무엇인가?
에이전틱 AI는 한 단계 더 나아갑니다. 단순히 콘텐츠를 생성하는 것을 넘어 계획하고, 결정하며, 목표나 시나리오를 향해 행동할 수 있습니다.
에이전틱 시스템은 다음을 수행할 수 있습니다:
- 높은 수준의 목표를 더 작은 작업으로 나눕니다.
- 여러 단계에 걸쳐 그 작업들을 실행합니다.
- 도구(API, 데이터베이스, 시스템 등)를 활용합니다.
- 결과나 새로운 정보에 따라 적응합니다.
요컨대, 에이전틱 AI는 단순한 도구라기보다 자율적인 작업자에 가깝게 동작합니다.
예시
- 단순히 보고서를 작성하는 대신, 에이전틱 시스템은 데이터를 수집하고, 트렌드를 분석하며, 보고서를 생성하고, 이를 이해관계자에게 이메일로 전송할 수 있습니다.
- 코드를 제안하는 것에 그치지 않고, 애플리케이션을 구축하고, 테스트하고, 디버깅하며, 배포까지 할 수 있습니다.
핵심 차이점
| 측면 | 생성형 AI | 에이전시 AI |
|---|---|---|
| 역할 | 콘텐츠 제작자 | 목표 지향 행위자 |
| 행동 | 반응형 | 능동형 |
| 워크플로우 | 단일 단계 출력 | 다단계 프로세스 |
| 자율성 | 낮음 | 높음 |
| 도구 사용 | 제한적 | 광범위 |
왜 이것이 중요한가?
생성형 AI에서 에이전트형 AI로의 전환은 인간을 돕는 것에서 그들을 대신해 작업을 수행하는 근본적인 변화입니다. 이는 여러 가지 함의를 가집니다:
- 생산성 향상: 한때 사람과 도구 간의 조정이 필요했던 작업을 엔드‑투‑엔드로 자동화할 수 있습니다.
- 새로운 소프트웨어 패러다임: 전통적인 앱 대신 우리를 대신해 일을 해주는 시스템과 상호작용하게 될 수 있습니다.
- 인력 변혁: 역할이 실행에서 감독 및 전략으로 전환될 수 있습니다.
극복해야 할 과제
Agentic AI는 새로운 복잡성을 도입합니다:
- Reliability: 다단계 시스템은 예측할 수 없는 방식으로 실패할 수 있어, 설계가 이해되지 않으면 근본 원인 분석이 어렵습니다.
- Control: 행동이 사용자 의도와 일치하도록 보장합니다.
- Safety: 해롭거나 의도치 않은 결과를 방지합니다.
- Evaluation: 성공을 측정하는 것이 단순 출력보다 어렵고, 테스트와 기록이 더 복잡해집니다.
이러한 과제들은 에이전트형 시스템이 강력하지만, 신중한 설계와 모니터링이 필요함을 의미합니다.
The Future Path Toward Convergence (Hopefully)
Agentic AI is not separate from Generative AI; it builds on top of it. Generative models provide the intelligence, while agentic frameworks provide the structure for action.
The likely future is a combination:
- Use Generative AI for thinking and creating.
- Use Agentic AI for planning and doing.
Final Thought
If Generative AI gave machines a voice, Agentic AI gives them initiative. This shift from responding to acting may be one of the most important transitions in the next era of technology.
Hopefully these concepts can be explored further in a gamified way, perhaps through the AI league!