에이전틱 AI(Agentic AI) 란?

요즘 AI 업계에서 아주 화두가 되는 개념인 에이전틱 AI(Agentic AI)는 단순한 챗봇이나 툴이 아닌, 스스로 목표를 가지고 계획하고 계속 행동하는 인공지능 시스템을 말한다. 핵심은 단순히 질문에 답만 하는게 아니라 목표를 기반으로 중간 과정의 여러 단계들을 스스로 계획하고 진행하는 능동적 AI라고 할 수 있다. 

- Agentic AI = 에이전트(Agent)형 AI

기존 AI vs 에이전틱 AI 비교

- 예시 상황: "홈페이지 하나 만들어줘" 라는 요청을 함 

- 기존 AI: "어떤 언어로?", "디자인은?", "어떤 기능?" 계속 질문함 

- 에이전틱 AI: HTML/CSS 템플릿 검색 → 사용자 요구 분석 → 초기 코드 작성 → 이미지 생성 → 배포까지 스스로 수행

=> 기존 AI는 사용자가 단계별로 계속 직접 지시를 해야 하지만, Agentic AI는 알아서 찾아보고, 도구를 연결하고, 실행까지 한다.

 

생성형 AI와 에이전틱 AI 비교

구분	생성형 AI(Generative AI)	에이전틱 AI (Agentic AI)
정의	텍스트, 이미지, 코드 등을 생성하는 AI	특정 목표를 향해 계획-행동-실행하는 능동적 AI
주요 기능	콘텐츠, 아이디어, 응답 생성	문제 해결, 반복적 행동, 도구 조합
사용자 역할	직접 명령하거나 프롬프트로 요청	목표만 제시하면 AI가 단계별로 스스로 처리

 

에이전틱 AI 장점

장점	설명
자동화의 극대화	중간 개입 없이도 복잡한 작업 자동 처리 가능
유연한 문제 해결	상황에 따라 전략을 바꾸며 작업 수행
도구 활용 능력	브라우저, 메일, 엑셀, DB 등 다양한 시스템 연동
멀티태스킹	여러 하위 작업을 병렬적으로 실행 가능

 

동작 과정

Agentic AI는 크게 다음과 같은 5단계로 작동한다.

1. 목표 이해 (Goal Interpretation): "이 사용자가 원하는 최종 목표는 무엇인가?"

 

2. 계획 수립 (Planning): 그 목표를 달성하기 위해 필요한 작업 단계를 나눔

 

3. 도구 선택 및 사용 (Tool Use): 브라우저, 계산기, API, 검색엔진 등 필요한 외부 도구를 직접 호출

 

4. 실행 및 반복 (Execution & Iteration): 실행 후 결과 확인 → 실패 시 계획 수정 및 재시도

 

5. 결과 보고 (Finalization): 최종 결과를 사용자에게 제공하거나 자동 처리

 

관련 기술 요소

기술 요소	역할
LLM (대규모 언어모델)	언어 이해와 추론 능력의 핵심
멀티에이전트 시스템	복수의 하위 AI들이 협업해서 문제 해결
도구 호출 기능 (Tool use)	검색, 계산기, API 호출 등 외부 리소스 사용
메모리 / 상태 추적	작업 이력을 기억하고 그 위에서 다음 작업 결정

 

구현 사례

서비스	설명
AutoGPT	사용자가 목표만 제시하면 AI가 계속 작업을 수행
OpenAI의 GPT Agents (예정)	일정 정리, 이메일 전송, 여행 계획 등을 스스로 처리
LangChain Agents	다양한 도구와 데이터 소스를 연결해 AI가 자동 처리
Meta의 Llama Agents (연구 중)	하이퍼 개인화된 작업 실행 AI

 

단점 및 과제

에이전틱 AI는 많은 장점과 기대에도 아래와 같은 단점 및 해결해야할 과제들이 있다. 

단점	설명
제어의 어려움	예측 불가능한 행동 가능성 있음
보안 이슈	외부 시스템과 연결되면서 데이터 유출 위험
성과 불확실성	여러 번 시도해도 원하는 결과에 도달 못할 수 있음
책임소재 불분명	결과가 잘못됐을 때 책임 주체가 명확하지 않음

 

생성형 AI와 더불어 에이전틱 AI 현재 혁신적인 모습을 많이 보여주고 있는 AI기술의 핵심 개념이다. 생성형 AI와 에이전틱 AI 개념이 헷갈릴 수 있는데 에이전틱 AI는 여러 생성형 AI를 ‘도구처럼 활용하는’ 감독자이자 조율자라고 할 수 있다. 생성형 AI는 작업 도구이고, 에이전틱 AI는 이 도구들을 조합해 미션을 완수하는 전략가이자 수행자로 이해하면 될 것 같다.