Agentic은 무슨 뜻인가요?
최근 몇 달 동안 '에이전트 AI' 라는 용어가 화제가 되고 있습니다. 이 용어에 대한 검색이 급증했는데, 이는 단순히 가만히 앉아 있는 것이 아니라 결정을 내리고, 자율적으로 행동하며, 워크플로를 지속적으로 최적화할 수 있는 새로운 형태의 인공지능에 대한 관심이 높아지고 있음을 보여줍니다.
에이전트적 AI의 부상은 사람들이 AI 시스템을 반응적인 도구가 아닌, 선제적이고 자율적인 파트너로 생각하는 방식의 변화와 밀접하게 연관되어 있습니다. 하지만 에이전트적이라는 단어 자체는 심리학과 교육 분야에서 수십 년 동안 사용되어 왔으며, 인간이 학습과 의사 결정에 주도권을 갖는 방식을 설명합니다. 이제 동일한 개념이 AI 모델과 에이전트적 시스템에도 적용되고 있습니다.
에이전트 AI: 무슨 뜻인가?
대리적이란 대리권을 갖는 것을 의미합니다. 즉, 독립적으로 결과를 달성하고 지속적인 인간의 감독 없이 조치를 취할 수 있는 능력입니다.
예를 들어, 단순히 질문에 답하는 데 그치지 않고 시스템을 자율적으로 모니터링하고, 사소한 문제를 해결하고, 중요한 문제를 실시간으로 보고하는 IT 분야의 AI 비서를 생각해 보세요. 이는 명령에 수동적으로 반응하는 전통적인 AI가 아니라, 행동하는 에이전트형 AI입니다.
오늘날 이 용어는 에이전트형 AI 시스템 이나 자율형 AI 에이전트 와 같은 문구에서 가장 자주 등장하지만, 그 본질은 여전히 자율성, 사전 예방적 문제 해결, 의사 결정이라는 점에서 동일합니다.
교육 분야의 에이전트 AI: 에이전트 학습 구현
교육 분야에서 이 개념은 행위자 학습(agentic learning) 또는 행위자 참여(agentic engagement) 로 나타납니다. 여기서 학생들은 주도권을 갖고, 적극적으로 기여하며, 자율성을 활용하여 자신의 길을 개척하도록 장려됩니다. 단순히 과제를 완수하는 것이 아니라, 수업 시간 외에 생성 AI를 활용하여 앱을 개발하는 학생은 행위자적 행동을 보이는 것입니다. 즉, 자연어로 된 지시를 넘어 자신의 교육을 주도적으로 이끌어가는 것입니다.
심리학에서의 에이전트 AI: 실제 세계 관점
심리학에서 스탠리 밀그램의 행위자 상태 이론은 정반대의 모습을 보여줍니다. 인간이 때때로 행위 능력을 포기하고 권위 있는 인물에게 결정을 맡기는 경우가 있습니다. 그의 실험은 사람들이 행위자 상태에 진입하여 자신의 행동에 대한 책임을 타인에게 전가할 수 있음을 보여주었습니다. 자율성과 순응 사이의 이러한 긴장은 오늘날 AI 시스템에 적용될 때 행위자라는 용어가 그토록 중요한 의미를 갖는 이유 중 하나입니다.
비즈니스에서의 에이전트 AI: AI 응용 및 도입
에이전트형 AI는 복잡한 작업을 수행하고, 전략적으로 추론하며, 변화하는 환경에 적응하기 위해 자율적으로 작동하는 AI 시스템을 의미합니다. 이러한 AI 애플리케이션은 LLM(대규모 언어 모델), 자연어 처리, 머신러닝을 통합하여 의사 결정을 내리고 능동적으로 행동함으로써 기존의 AI 또는 표준 자동화를 뛰어넘습니다.
면접 일정을 잡는 것뿐만 아니라 이력서를 평가하고, 후보자의 순위를 매기고, 채용 워크플로를 실시간으로 업데이트하는 HR AI 비서를 상상해 보세요. 이는 에이전트 AI가 비즈니스 운영에서 자율적인 파트너 역할을 어떻게 수행하는지 보여줍니다.
2025년 도입 데이터는 에이전트 AI의 성장을 보여줍니다. 에이전트 시스템 시장 규모는 2025년 약 75억 달러 로 추산되며, 2034년까지 연평균 성장률 43%를 기록하며 1,990억 달러를 돌파할 것으로 예상됩니다. 기업의 약 79%가 AI 에이전트를 사용 하지만, 현재 에이전트 AI 시스템을 구현하고 있는 기업은 34% 에 불과하며, 완전히 구축한 기업은 14%에 불과합니다. 그럼에도 불구하고 에이전트 AI를 사용하는 기업들은 평균 32%의 비용 절감 과 생산성 향상 효과를 보고하고 있습니다.
에이전트 AI 대 머신 러닝
머신러닝은 AI 모델이 데이터 패턴을 인식하고 예측을 수행함으로써 시간이 지남에 따라 개선될 수 있도록 합니다. 하지만 머신러닝만으로는 실행하거나 조치를 취할 수 없습니다. 자율성이 부족합니다.
반면, 에이전트 AI는 머신러닝과 에이전트 행동을 통합하여 시스템이 인간의 개입 없이 자율적으로 목표를 설정하고, 복잡한 워크플로를 처리하고, 변화하는 환경에 적응할 수 있도록 합니다. 일반적인 문제를 예측하고, 사전에 해결하며, 각 상호작용을 통해 개선되는 AI 헬프 데스크는 실제 사용 사례에서 에이전트 AI의 한 예입니다.
간단히 말해, 머신 러닝은 예측을 개선하는 반면, 에이전트 AI는 사전적이고 자율적인 의사 결정과 조치를 제공합니다.
Agentic AI 작동 방식
Agentic AI는 세 가지 AI 기술을 통해 작동합니다.
- 대규모 언어 모델(LLM): 인간과 자연스럽게 상호작용할 수 있는 언어 이해 및 생성 AI 기능을 제공합니다.
- 자연어 처리(NLP): AI가 자연어로 된 명령을 해석하도록 돕고, AI 에이전트가 맥락과 의도를 수집할 수 있도록 합니다.
- 머신 러닝(ML): 에이전트 AI 시스템이 시간이 지남에 따라 개선되고, 실제 데이터로부터 학습하고, 워크플로를 최적화할 수 있도록 합니다.
이러한 구성 요소를 통해 에이전트 AI는 자율적으로 추론하고, 계획하고, 실행하고, 변화하는 조건에 적응할 수 있습니다.
Agentic AI의 이점: 주요 기능
- 자율적 행동 – AI 시스템은 인간의 직접적인 개입 없이도 행동할 수 있어 자율성과 독립성을 보입니다.
- 목표 설정 – 기존 AI가 단순히 반응하는 것과 달리 에이전트 AI는 목표를 설정할 수 있습니다.
- 적응형 학습 – Agentic AI는 변화하는 입력과 피드백에 지속적으로 적응합니다.
- 추론 및 계획 – 기존 AI 모델과 달리 에이전트 AI 시스템은 복잡한 작업을 처리하고 여러 단계의 워크플로에 걸쳐 결정을 내릴 수 있습니다.
- 선제적 문제 해결 – 오류가 확대될 때까지 기다리는 대신, 에이전트 AI는 문제를 지속적으로 모니터링하고, 식별하고, 해결합니다.
에이전트 AI vs. AI 에이전트: 차이점 이해하기
AI 에이전트는 챗봇, 자율주행차, 추천 시스템처럼 독립적인 개체로 작동합니다. 데이터를 수집하고, 제한적인 결정을 내리고, 작업을 실행합니다. 하지만 여러 AI 에이전트가 하나의 에이전트형 AI 시스템 내에서 함께 작동할 때, 에이전트형 워크플로의 힘은 기하급수적으로 커집니다.
예를 들어, 챗봇 자체는 단순한 AI 애플리케이션일 뿐입니다. 하지만 에이전트 시스템에 통합되면 동일한 챗봇이 고객의 요구를 자율적으로 파악하고, 상황에 맞는 해결책을 제공하며, 필요한 경우 문제를 담당자에게 보고하기도 합니다.
자동화 분야의 에이전트 AI의 미래
자동화는 오랫동안 정적 규칙과 스크립트에 집중되어 왔습니다. 하지만 Agentic AI는 이를 뛰어넘어 자율성, 적응성, 그리고 워크플로우를 지속적으로 최적화하는 선제적 AI 작업을 제공합니다. 기존 AI 도구와 달리 Agentic AI는 실시간 피드백 루프를 통해 작동하여 복잡한 코딩 없이도 Agentic 워크플로우를 개선합니다.
자동화 분야에서 에이전트 AI의 이점은 다음과 같습니다.
- LLMS와 실제 피드백을 통해 지속적으로 자기개발을 합니다.
- 비즈니스 기능 전반에 걸쳐 복잡한 자율 AI 작업을 자동화하는 데 있어 더욱 다양한 기능이 제공됩니다.
- 에이전트 AI가 자연어를 사용하여 인간과 AI 애플리케이션과 상호 작용하므로 사용성이 더 좋습니다.
시스템에 에이전트 AI를 도입한 조직들은 생산성 향상, 비용 절감, 그리고 운영 유연성 향상을 보고하고 있습니다. AI 도입이 가속화되고 기업들이 차세대 AI 솔루션을 구축하려는 상황에서, 에이전트 AI의 미래는 산업을 재편하고, 복잡한 워크플로우를 자동화하며, AI 에이전트의 자율성을 확대할 것으로 기대됩니다.
본질적으로 에이전트 AI는 자율적으로 행동하고, 결정을 내리고, 지속적으로 개선되도록 설계된 AI 시스템을 의미합니다. 대규모 언어, 생성 AI, 머신러닝, 그리고 자연어 처리(NLP)를 결합함으로써 에이전트 AI는 AI가 단순한 도구가 아닌 파트너로서 기능하는 자동화의 미래를 구현할 수 있습니다.
