왜 Generative AI만으로는 충분하지 않은가, Agentic Systems의 등장

Source: Dev.to

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생성형 AI vs 에이전시 AI

콘텐츠 생성에서 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 생성형 AI와 에이전시 AI입니다. 이 둘은 때때로 함께 묶여 언급되지만, 매우 다른 역량과 미래를 나타냅니다.

생성 AI란 무엇인가?

Generative AI는 텍스트, 이미지, 코드, 오디오 등 다양한 콘텐츠를 생성하도록 설계된 시스템을 말합니다. 이러한 모델은 방대한 데이터셋으로 학습되어 패턴을 익히고, 새로운 “인간과 유사한” 출력을 만들어낼 수 있습니다.

일반적인 사용 사례는 다음과 같습니다:

• 요청에 따라 프로젝트 제안서 작성
• 요구사항 문서에서 코드 생성
• 책, 논문, 디자인 패턴 등에 대한 즉시 요약 제공

Generative AI는 일반적으로 반응형입니다: 입력을 기다리고, 출력을 만든 뒤 멈춥니다. 초기 요청을 넘어 스스로 다음 행동을 결정하거나 수행하지는 않습니다.

Agentic AI란 무엇인가?

Agentic AI는 한 단계 더 나아갑니다. 단순히 콘텐츠를 생성하는 것이 아니라 계획하고, 결정하고, 행동하여 목표나 시나리오를 향해 나아갑니다.

에이전시 시스템은 다음을 수행할 수 있습니다:

• 높은 수준의 목표를 더 작은 작업으로 분해합니다.
• 여러 단계에 걸쳐 그 작업들을 실행합니다.
• 도구(API, 데이터베이스, 시스템 등)를 활용합니다.
• 결과나 새로운 정보에 따라 적응합니다.

요컨대, Agentic AI는 단순한 도구보다 자율적인 작업자에 더 가깝게 동작합니다.

예시

• 단순히 보고서를 작성하는 대신, 에이전시 시스템은 데이터를 수집하고, 트렌드를 분석하며, 보고서를 생성하고, 이해관계자에게 이메일로 전송할 수 있습니다.
• 코드를 제안하는 것에 그치지 않고, 애플리케이션을 구축하고, 테스트하고, 디버깅하며, 배포할 수 있습니다.

주요 차이점

왜 이것이 중요한가?

Generative AI에서 Agentic AI로의 전환은 인간을 돕는 단계에서 그들을 대신해 작업을 수행하는 단계로의 근본적인 변화를 의미합니다. 이는 여러 가지 함의를 가집니다:

• 생산성 향상: 한때 사람과 도구 간의 조정이 필요했던 작업들을 엔드‑투‑엔드로 자동화할 수 있습니다.
• 새로운 소프트웨어 패러다임: 기존의 전통적인 앱 대신, 우리를 대신해 일을 해주는 시스템과 상호작용하게 될 수도 있습니다.
• 인력 구조 변화: 역할이 실행에서 감독 및 전략으로 전환될 수 있습니다.

극복해야 할 과제

Agentic AI는 새로운 복잡성을 도입합니다:

• 신뢰성: 다단계 시스템은 예측할 수 없는 방식으로 실패할 수 있어 설계가 이해되지 않으면 근본 원인 분석이 어렵습니다.
• 제어: 행동이 사용자 의도와 일치하도록 보장합니다.
• 안전: 해롭거나 의도치 않은 결과를 방지합니다.
• 평가: 단순 출력보다 성공을 측정하기가 더 어려우며, 테스트와 기록이 더 복잡해집니다.

이러한 과제들은 에이전트 시스템이 강력하지만 신중한 설계와 모니터링이 필요함을 의미합니다.

The Future Path Toward Convergence (Hopefully)

Agentic AI는 Generative AI와 별개가 아니라 그 위에 구축됩니다. 생성 모델은 지능을 제공하고, 에이전시 프레임워크는 행동을 위한 구조를 제공합니다.

앞으로 예상되는 방향은 조합입니다:

• 생각하고 창조하는 데 Generative AI를 사용합니다.
• 계획하고 실행하는 데 Agentic AI를 사용합니다.

최종 생각

생성 AI가 기계에 목소리를 부여한다면, 에이전시 AI는 그들에게 주도권을 부여합니다. 반응에서 행동으로의 전환은 다음 시대의 기술에서 가장 중요한 변곡점 중 하나가 될 수 있습니다.

이러한 개념들이 게임화된 방식, 예를 들어 AI 리그를 통해 더 깊이 탐구될 수 있기를 바랍니다!