에이전틱 AI란 무엇인가? 스스로 일하는 인공지능이 바꿀 미래
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생성형 AI 다음은? 에이전틱 AI가 온다!
젠슨 황이 언급한 Agentic AI란?
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에이전틱 AI 시대의 서막: 스스로 생각하고 일하는 인공지능
“에이전틱 AI (Agentic AI): 스스로 목표를 설정하고 작업을 자동화하는 차세대 인공지능 기술인 ‘에이전틱 AI’가 미래의 업무 환경을 어떻게 바꿀지에 대한 기대와 논의가 활발합니다.”
최근 인공지능 분야에서 가장 주목받는 개념은 단연 Agentic AI입니다. 기존의 생성형 AI가 사용자의 ‘명령’에 따라 텍스트나 이미지를 만드는 수동적인 역할을 했다면, 에이전틱 AI는 여기서 한 걸음 더 나아가 스스로 ‘목표’를 설정하고, 그 목표를 달성하기 위한 계획을 수립하며, 필요한 도구를 활용해 ‘실행’까지 하는 능동적인 주체입니다. 이는 단순한 도구를 넘어 우리와 함께 일하는 ‘동료’로서의 AI 등장을 예고합니다.
이 글에서는 차세대 인공지능 기술로 불리는 Agentic AI의 핵심 개념과 작동 방식, 그리고 이 기술이 우리의 업무 환경을 어떻게 근본적으로 변화시킬지에 대해 자세히 알아보겠습니다.
에이전틱 AI, 무엇이 다른가?
에이전틱 AI를 이해하기 위해서는 기존 AI 모델과의 차이점을 명확히 알아야 합니다. Agentic AI는 단순히 정보를 처리하거나 콘텐츠를 생성하는 것을 넘어, 자율성을 가지고 특정 목표를 달성하기 위해 연속적인 행동을 수행하는 시스템입니다.
기존 AI와 에이전틱 AI의 가장 큰 차이점은 ‘자율성’과 ‘목표 지향성’에 있습니다. 사용자가 모든 단계를 지시해야 하는 것이 아니라, 최종 목표만 알려주면 AI가 중간 과정을 스스로 판단하고 실행합니다.
| 구분 | 전통적 AI (분석/예측) | 생성형 AI (콘텐츠 생성) | 에이전틱 AI (목표 수행) |
| 핵심 역할 | 데이터 분류, 예측 | 사용자 요구 기반 콘텐츠 생성 | 목표 설정, 계획, 자율적 실행 |
| 작동 방식 | 정해진 규칙, 패턴 학습 | 대규모 데이터 학습 및 생성 | 환경 인식, 의사 결정, 도구 사용 |
| 사용자 상호작용 | 수동적 (데이터 입력) | 지시/명령 기반 (프롬프트 입력) | 위임 기반 (목표 제시) |
| 예시 | 스팸 메일 필터, 주가 예측 | ChatGPT, Midjourney | Auto-GPT, Devin |
에이전틱 AI의 작동 원리
Agentic AI는 어떻게 스스로 생각하고 행동할 수 있을까요? 그 중심에는 대규모 언어 모델(LLM)이 ‘두뇌’ 역할을 하고, 여기에 몇 가지 핵심 요소가 결합됩니다.
- 계획 수립 (Planning): 사용자가 제시한 큰 목표를 달성 가능한 작은 단계들로 나눕니다. 예를 들어 ‘신제품 시장 조사 보고서 작성’이라는 목표를 받으면, ‘경쟁사 분석’, ‘타겟 고객 설문조사 기획’, ‘데이터 수집’, ‘보고서 초안 작성’ 등으로 작업을 세분화합니다.
- 기억 (Memory): 이전 행동과 그 결과를 기억하여 다음 행동에 반영합니다. 단기 기억을 통해 현재 작업의 맥락을 유지하고, 장기 기억을 통해 과거의 경험과 지식을 활용하여 더 나은 결정을 내립니다.
- 도구 사용 (Tool Use): 목표 달성에 필요한 외부 도구를 스스로 호출하여 사용합니다. 인터넷 검색을 통해 최신 정보를 수집하고, 코드 실행기를 통해 프로그램을 테스트하며, API를 이용해 다른 서비스와 연동하는 등 주어진 환경 내에서 능동적으로 자원을 활용합니다.
- 자기 성찰 및 평가 (Self-reflection): 자신이 수행한 작업의 결과를 평가하고, 계획에 차질이 생기거나 더 나은 방법이 있다면 스스로 계획을 수정합니다. 이 과정을 통해 Agentic AI는 시행착오를 겪으며 목표를 향해 나아갑니다.
이러한 요소들이 유기적으로 결합하여 에이전틱 AI는 복잡하고 다단계에 걸친 작업을 자율적으로 수행할 수 있게 됩니다.
미래 업무 환경의 변화: AI 동료의 등장
Agentic AI의 등장은 우리의 업무 방식을 근본적으로 바꿀 잠재력을 가지고 있습니다. 단순 반복 업무의 자동화를 넘어, 전문적이고 창의적인 영역까지 AI의 역할이 확장될 것입니다.
| 직무 | 현재의 업무 방식 | 에이전틱 AI 도입 후의 업무 방식 |
| 마케터 | 키워드 리서치, 광고 문구 작성, 성과 데이터 수동 분석 | 목표: “20대 타겟 신규 캠페인 성과 20% 향상” AI 수행: 시장 트렌드 분석, 타겟 맞춤 광고 소재 자동 생성, A/B 테스트 실행, 실시간 성과 분석 및 보고 |
| 개발자 | 요구사항 분석, 코드 작성, 디버깅, 테스트 케이스 작성 | 목표: “사용자 로그인 기능에 소셜 로그인 추가” AI 수행: 필요한 라이브러리 검색 및 설치, 코드 자동 작성 및 기존 시스템에 통합, 버그 수정 및 테스트 |
| 데이터 분석가 | 데이터 추출, 전처리, 시각화, 보고서 작성 | 목표: “이번 분기 매출 하락 원인 분석” AI 수행: 관련 데이터 자동 수집 및 정제, 다양한 통계 모델 적용, 핵심 인사이트 도출 및 시각화 자료 포함 보고서 생성 |
이처럼 미래의 업무 환경에서 인간의 역할은 AI에게 업무를 ‘지시’하는 것을 넘어, 명확한 목표를 ‘위임’하고 AI의 결과물을 검토하며 최종 의사결정을 내리는 ‘관리자’ 또는 ‘감독자’의 역할로 변화할 것입니다. Agentic AI는 우리의 생산성을 극대화하는 강력한 ‘가상 동료’가 될 것입니다.
기대와 함께 따라오는 과제
물론 Agentic AI 기술이 가져올 미래가 장밋빛인 것만은 아닙니다. 강력한 자율성으로 인해 발생할 수 있는 보안 문제, AI의 결정이 초래할 수 있는 윤리적 딜레마, 그리고 특정 직업군의 대체 가능성과 같은 사회적 문제에 대한 깊이 있는 고민과 대비가 필요합니다.
기술의 발전에 발맞추어 관련 법규와 제도를 정비하고, Agentic AI를 올바르게 활용하고 통제할 수 있는 방안을 마련하는 것이 우리 앞에 놓인 중요한 과제입니다.
새로운 시대를 준비하며
Agentic AI는 더 이상 공상 과학 영화 속 이야기가 아닙니다. 스스로 목표를 세우고 과업을 완수하는 인공지능 에이전트의 등장은 산업 전반에 걸쳐 거대한 변화의 물결을 일으킬 것입니다. 이 기술은 우리를 단순 업무에서 해방시키고, 더 창의적이고 전략적인 일에 집중할 수 있도록 도울 것입니다.
우리는 Agentic AI라는 강력한 도구를 어떻게 활용하고, 이로 인해 변화될 세상에 어떻게 적응해 나갈지 지금부터 준비해야 할 것입니다. 다가오는 ‘AI 동료’와의 협업 시대를 현명하게 맞이해야 할 때입니다.
