“에이전틱 AI, 실행하는 인공지능의 등장”
에이전틱 AI는 AI 기술의 다음 진화 단계입니다 Agentic AI는 기존 인공지능 기술의 한계를 넘어서, 스스로 판단하고 목표를 향해 행동할 수 있는 자율성과 실행 능력을 갖춘 새로운 AI 개념입니다. 단순한 대답이나 자동화가 아닌, 환경을 이해하고 계획을 수립하며 실제 행동을 통해 문제를 해결하는 ‘행위하는 AI’를 의미합니다.
최근 몇 년 사이 인공지능 기술은 놀라운 속도로 발전하고 있습니다. 초창기의 AI는 단순히 규칙을 따르거나 데이터를 분류하는 역할에 그쳤지만, 점차 언어를 이해하고 콘텐츠를 생성하는 생성형 AI로 진화했습니다. 생성형 AI는 대화를 가능하게 하고, 창의적인 결과물을 만들어내며 혁신을 이끌었지만, 여전히 인간의 지시가 필요하다는 한계를 지니고 있습니다.
이제 기술은 또 한 단계 진화하고 있습니다. 에이전틱 AI(Agentic AI)는 기존 AI 기술의 연장선이 아닌, 새로운 전환점에 해당하는 개념입니다. 에이전틱 AI는 ‘콘텐츠를 생성하는 AI’에서 ‘문제를 해결하고 행동하는 AI’로의 전환을 의미하며, 기술의 방향을 다시 정의하고 있습니다. 즉, RPA → 지능형 자동화 → 생성형 AI → 에이전틱 AI로 이어지는 발전 흐름에서, 에이전틱 AI는 자율성과 실행력을 중심으로 하는 차세대 AI로 자리 잡고 있습니다. 이 글에서는 에이전틱 AI가 무엇인지, 이러한 발전 흐름 속에서 어떤 위치에 있으며, 기존 기술과 어떤 차별성을 가지는지, 그리고 실제 산업에서는 어떻게 활용되고 있는지 구체적으로 알아보겠습니다.
에이전틱 AI란 무엇인가?
에이전틱 AI는 말 그대로 ‘에이전트(Agent)’처럼 행동하는 AI입니다. 즉, 환경을 인식하고(perceive), 논리적으로 사고하고(reason), 행동하며(act), 결과를 학습(learn)하는 일련의 사이클을 반복하면서 스스로 목표를 달성해나갑니다.
에이전틱 AI의 대표적인 특징은 다음과 같습니다:
- 자율성(Autonomy): 에이전틱 AI는 사람이 일일이 명령하지 않아도, 자신이 해야 할 작업을 스스로 판단하고 실행할 수 있는 능력을 가집니다. 이는 단순한 자동화와는 다르게, 상황을 인식하고 그에 맞는 대응 방식을 독립적으로 선택할 수 있다는 점에서 본질적인 차이를 보입니다.
- 목표 지향성(Goal-Oriented): 단순히 입력에 반응하는 것이 아니라, 주어진 최종 목표를 중심에 두고 계획을 수립하고 실행 단계를 설계합니다. 따라서 여러 단계를 연계하거나 예상치 못한 상황이 발생해도, 전체 목표를 염두에 두고 전략을 조정할 수 있습니다.
- 도구 활용 능력(Tool Integration): 에이전틱 AI는 외부 API, 웹 서비스, 데이터베이스, 클라우드 시스템 등 다양한 외부 자원과 연동하여 실질적인 작업을 수행합니다. 마치 사람이 엑셀, 메일, ERP 등을 넘나들며 일하는 것처럼, AI도 복합적인 도구 환경 속에서 능동적으로 작업을 진행할 수 있습니다.
- 지속적 학습(Continuous Learning): 단발성 작업에 그치지 않고, 자신이 수행한 행동의 결과를 분석하여 다음 작업에 반영합니다. 이 과정을 통해 같은 문제에 더 빠르고 정확하게 대응할 수 있으며, 시간이 지날수록 더욱 정교한 판단이 가능해집니다.
작동 원리는 크게 네 단계로 구성됩니다. 각각은 단순한 절차 이상의 의미를 지니며, 에이전틱 AI의 자율성과 문제 해결 능력을 구체적으로 보여줍니다.
- Perceive (인식): 에이전틱 AI는 다양한 환경에서 데이터를 수집하고 이를 해석하여 현재의 맥락과 문제 상황을 파악합니다. 단순한 입력 데이터뿐만 아니라, 실시간 변화, 사용자 요청, 시스템 상태 등 복합적인 요소를 인지함으로써 더 정밀하고 적절한 판단의 기반을 형성합니다.
- Reason (추론): 수집된 정보를 바탕으로 문제의 본질을 이해하고 해결 방안을 모색합니다. 이 단계에서는 대규모 언어 모델(LLM)이나 기타 지식 기반 시스템을 활용해 논리적인 판단을 내리며, 필요한 경우 여러 대안을 비교하거나 우선순위를 설정합니다.
- Act (행동): 판단한 계획에 따라 실제로 작업을 수행합니다. 이는 단순한 출력 생성이 아니라, API 호출, 외부 시스템과의 통신, 업무 프로세스 실행 등 물리적인 행동으로 이어집니다. 필요시 인간의 승인을 요청하거나, 예외 상황에 맞춰 계획을 수정하는 유연성도 포함됩니다.
- Learn (학습): 행동 결과를 바탕으로 피드백을 수집하고, 이후의 판단과 행동에 이를 반영합니다. 이를 통해 에이전틱 AI는
점차 더 나은 전략을 학습하고, 반복 작업에 있어서도 정밀도와 효율성을 지속적으로 향상시킬 수 있습니다.
기존 기술과의 차이점
에이전틱 AI가 기존 자동화 기술 및 생성형 AI와 어떻게 다른지를 이해하려면, 각각의 기술이 어떤 철학과 한계를 가지고 발전해왔는지를 살펴보는 것이 중요합니다.
먼저, RPA(Robotic Process Automation)는 사무실에서 반복되는 정형화된 업무를 자동화하는 데 최적화된 기술입니다. 예를 들어, 이메일에서 송장 파일을 다운로드하고 ERP 시스템에 입력하는 일은 RPA가 탁월하게 처리할 수 있습니다. 하지만 이 기술은 사전에 명확히 정의된 규칙과 고정된 흐름에만 반응하며, 예외 상황이나 새로운 판단이 필요한 상황에서는 제대로 대응하지 못합니다. 다시 말해, RPA는 ‘기계적 반복’에는 강하지만 ‘상황 판단’에는 취약한 기술입니다.
지능형 자동화(Intelligent Automation)는 여기에 AI를 일부 접목하여 RPA보다 한 단계 더 진보한 형태입니다. 예를 들어, OCR 기술을 사용해 종이 문서를 디지털화하거나, 머신러닝 모델을 통해 고객 문의를 분류하는 기능 등이 포함될 수 있습니다. 하지만 이 역시 대부분은 규칙 기반이며, AI 기술이 보조적인 수준에서 사용됩니다. 자율성이 있다고 하더라도 매우 제한적이고, 학습이나 피드백을 통한 적응은 일부 영역에서만 제한적으로 일어납니다.
반면, 에이전틱 AI는 단순히 보조적인 AI 기능을 넘어, 하나의 독립적인 ‘실행 주체’로서 작동합니다. 목표가 주어지면 이를 달성하기 위해 필요한 정보를 스스로 탐색하고, 어떤 도구를 사용해야 할지를 판단하며, 계획을 세우고 작업을 실행합니다. 이 과정에서 문제가 발생하면 인간에게 승인 요청을 하거나, 다른 경로를 모색하는 등의 ‘적응 행동’도 가능합니다. 즉, 에이전틱 AI는 기존의 RPA나 지능형 자동화가 ‘정의된 경로’를 따라 움직였다면, 자신은 ‘경로를 만들어내는 AI’라고 볼 수 있습니다.
또한, 생성형 AI와 비교했을 때도 중요한 차이점이 존재합니다. 생성형 AI는 사용자 프롬프트에 따라 텍스트나 이미지를 생성하는 데 탁월합니다. 그러나 에이전틱 AI는 단순 응답을 넘어서, 실제로 목표를 이루기 위한 다양한 외부 시스템과 상호작용하고, 필요한 절차를 스스로 조직화하며, 행동을 통해 결과를 만들어내는 데 집중합니다.
결과적으로 에이전틱 AI는 기존 기술들과 뚜렷하게 구분되는 ‘자율성 기반 AI’입니다. 기존 기술들이 효율성을 목표로 정해진 작업을 빠르고 정확하게 수행하는 데 초점을 맞췄다면, 에이전틱 AI는 효율성을 넘어 문제 해결 능력, 전략 수립, 상황 적응력까지 포괄하는 새로운 차원의 AI라고 할 수 있습니다.
이러한 특성 덕분에 에이전틱 AI는 단순한 자동화 기술이 아니라, ‘디지털 동료’ 또는 ‘AI 에이전트’로서 인간과 협업하며 더 복잡한 문제를 함께 해결할 수 있는 가능성을 열어주고 있습니다.
산업별 주요 활용 사례
고객 서비스
에이전틱 AI는 고객 응대에서도 단순한 챗봇의 기능을 넘어, 실시간 데이터를 바탕으로 문제를 직접 파악하고 해결책까지 도출하는 자율적인 고객 대응 시스템을 구현할 수 있습니다. 예를 들어, 배송이 지연된 상황에서 고객의 문의가 들어오면, 시스템은 배송 추적 정보를 조회하고 지연 사유를 분석한 뒤, 고객에게 적절한 보상안—예를 들어 대체 주문 제안이나 환불 옵션—을 직접 제시하고 실행에 옮길 수 있습니다. 실제로 Walmart는 이러한 형태의 AI 시스템을 도입해 전체 고객 문의의 약 80%를 사람의 개입 없이 처리하고 있습니다.
소프트웨어 개발
소프트웨어 개발 현장에서도 에이전틱 AI는 강력한 조력자로 작동합니다. 단순히 코드를 생성하는 수준을 넘어서, 테스트 자동화, 디버깅, 배포 과정까지 전체 개발 사이클을 함께 수행할 수 있습니다. 예컨대, 개발자가 새로운 기능을 요청하면 AI는 기존 코드베이스를 분석해 해당 기능을 반영하는 코드를 생성하고, 테스트 케이스를 구성한 뒤 문제 발생 시 자동으로 수정까지 진행합니다. AWS는 이러한 에이전틱 AI 시스템을 활용해 자사의 Java 코드 업그레이드 프로젝트에서 수천 시간을 절감한 사례가 있습니다.
사이버 보안
사이버 보안 분야에서도 에이전틱 AI의 역할은 점점 커지고 있습니다. 기존의 보안 시스템은 이상 징후가 탐지되면 관리자에게 경고를 보내는 수준에 머물렀지만, 에이전틱 AI는 위협 요소를 실시간으로 감지하고, 공격 패턴을 분석하여 필요한 조치를 스스로 취합니다. 예를 들어, 침해 사고가 발생하면 관련 트래픽을 즉시 차단하고, 영향을 받은 시스템을 격리하며, 상황 보고서를 자동으로 작성해 보안팀에 전달하는 일련의 절차를 신속하게 수행할 수 있습니다.
의료 및 제약
의료 분야에서는 환자의 상태를 실시간으로 모니터링하고, 필요할 경우 빠르게 대응하는 것이 핵심입니다. 에이전틱 AI는 웨어러블 기기에서 수집된 생체 신호나 건강 데이터를 분석하여 환자의 상태 변화를 감지하고, 위험 징후가 포착되면 자동으로 의료진에게 알림을 보내거나 사전 정의된 조치를 취할 수 있습니다. 또한 제약 산업에서는 방대한 생물학적 데이터를 분석해 유망한 신약 후보 물질을 선별하고, 임상시험 설계와 실행을 최적화하는 데 활용되어 개발 속도를 높이고 비용을 절감하는 데 기여하고 있습니다.
제조 및 공급망
제조업과 공급망 관리 분야에서 에이전틱 AI는 예측 기반 의사결정과 실시간 대응 능력을 제공합니다. 예를 들어, 생산 설비의 센서 데이터를 분석하여 고장 가능성을 사전에 탐지하고, 예지 정비를 통해 생산 중단을 방지합니다. 또한 재고 수준, 주문량, 외부 변수(날씨, 물류 상황 등)를 종합적으로 고려해 생산 일정을 최적화하고, 수요 예측에 따라 자재 구매를 자동으로 조정합니다. 이와 같은 기능은 생산성과 효율성을 높이는 동시에 공급망 리스크를 최소화하는 데 큰 역할을 합니다.
금융 및 정부 업무
금융 분야에서는 에이전틱 AI가 시장 데이터를 실시간으로 분석하고, 투자 전략을 자동으로 실행하거나 리스크를 평가해 포트폴리오 구성을 조정하는 데 사용됩니다. JP모건 같은 대형 금융기관은 이미 일부 고빈도 거래 전략에 AI를 활용하고 있으며, 이 과정에서 인간의 개입은 최소화됩니다. 한편, 정부 행정 영역에서는 민원 자동 처리, 전자허가 시스템 운영, 공공 정보 응답 자동화 등에서 에이전틱 AI가 실질적인 업무 담당자로서 기능합니다. 인사나 조달, 회계 업무의 반복적이고 규칙 기반인 프로세스들도 AI가 처리함으로써 공공 서비스의 질과 속도를 높이고 있습니다.
에이전틱 AI 개발 프레임워크
1. 왜 프레임워크가 필요한가?
에이전틱 AI는 단순히 하나의 모델이 작동하는 것이 아니라, 목표를 설정하고, 계획을 수립하고, 도구를 호출하고, 행동하고, 결과를 평가하는 일련의 복합적인 흐름을 자율적으로 수행합니다. 이 흐름을 코드 수준에서 매번 처음부터 짜기엔 너무 복잡하고 오류 가능성도 큽니다. 그래서 이런 흐름을 효율적이고 안전하게 구현할 수 있도록 돕는 프로그래밍 프레임워크가 필요합니다.
2. 프레임워크가 하는 일은?
에이전틱 AI 프레임워크는 보통 다음과 같은 기능을 제공합니다:
- 상태 관리: AI가 지금 어떤 단계에 있는지, 어떤 작업을 완료했는지 추적
- 역할 분리 및 협업: 여러 에이전트가 동시에 협업할 수 있도록 분업 구조 제공
- 행동 결정 및 실행 관리: 어떤 API를 호출하고, 어떤 순서로 작업할지 결정하는 논리 구조
- 피드백 처리 및 학습 흐름 설계: 결과에 따라 행동을 수정하거나 학습을 반영하는 흐름 제어
3. 주요 프레임워크
LangGraph는 에이전트의 상태 전이를 기반으로 전체 워크플로우를 시각적이고 체계적으로 구성할 수 있는 프레임워크입니다. 복잡한 작업 흐름을 단계별로 설계하고 추적할 수 있어, 대규모 에이전트 시스템 구축에 적합합니다.
CrewAI는 서로 다른 역할을 수행하는 여러 에이전트들이 마치 팀처럼 협업할 수 있도록 설계된 구조를 제공합니다. 역할 기반 분업 모델을 적용할 수 있기 때문에, 기업 내 다양한 부서 업무를 자동화하거나 시뮬레이션하는 데 유리합니다.
AutoGen은 대화 중심의 멀티 에이전트 아키텍처를 구축하는 데 특화되어 있습니다. 사용자의 입력에 따라 에이전트들이 상호 대화하고, 각자의 역할에 맞는 행동을 수행하며 문제를 해결하는 유연한 구조를 갖추고 있습니다.
SmolAgents는 경량화된 프레임워크로, 복잡한 설정 없이 빠르게 작동 가능한 에이전트 환경을 구축할 수 있습니다. 상대적으로 단순한 작업이나 반복적인 자동화에 효과적입니다.
Phidata는 멀티모달 처리와 외부 데이터 소스 연동에 강점을 지닌 프레임워크입니다. 텍스트 외에도 이미지, 음성 등 다양한 입력을 처리하고, 이를 기반으로 외부 시스템과 유연하게 연결됩니다.
이러한 프레임워크들은 개발자가 다양한 도구와 시스템을 조합하여 고도로 자율적인 에이전트를 설계하고 운영할 수 있게 도와줍니다.
윤리적 고려사항 및 거버넌스
에이전틱 AI는 자율성과 독립적인 판단 능력을 갖춘 만큼, 기존의 AI보다 훨씬 더 복잡하고 민감한 윤리적 쟁점을 동반합니다. 시스템이 스스로 의사결정을 내리고 실행까지 담당하기 때문에, 예상치 못한 결과가 발생했을 때 ‘누가 책임지는가’라는 문제부터 시작해, 데이터 편향, 통제력 상실, 설명 가능성 부족 등 다양한 위험이 뒤따를 수 있습니다.
예를 들어, 에이전틱 AI가 채용 과정에서 이력서를 분류할 때, 훈련된 데이터에 내재된 편향으로 인해 특정 인종이나 성별에 불리하게 작용할 수 있습니다. 이 경우 인간은 개입할 기회도 없이 결과만 받아들이게 되며, 책임 소재도 불분명해지는 문제가 발생합니다. 또한 시스템이 너무 자율적으로 동작할 경우, 설정된 목표와 다른 방향으로 행동하거나, 인간이 이해하기 어려운 방식으로 결정을 내릴 위험도 있습니다.
이러한 윤리적 문제를 해결하기 위해서는 기술적인 안전장치뿐 아니라 조직 차원의 거버넌스 체계가 필요합니다. 예컨대, 모든 에이전트의 행동은 로그로 기록되어 감사 가능해야 하며, 고위험 환경에서는 반드시 인간의 승인 절차가 포함되어야 합니다. 또한 정책 수립 단계부터 책임 주체를 명확히 정의하고, 모델이 사용하는 데이터셋의 다양성과 공정성을 점검하는 절차가 함께 마련되어야 합니다.
궁극적으로, 에이전틱 AI의 도입은 기술 개발만으로 완성되지 않습니다. 윤리와 기술이 함께 설계되어야 하며, 투명하고 설명 가능한 시스템, 정기적인 감시 체계, 인간-기계 협업 구조에 대한 명확한 정의가 동반되어야 합니다. 그래야만 사회적으로 수용 가능한 AI가 될 수 있으며, 신뢰 기반 위에서 지속적인 확장이 가능해집니다.
AI의 진화, 그리고 우리가 준비해야 할 것
에이전틱 AI는 단순한 기술의 진보를 넘어, 인공지능 기술이 도구에서 동료로, 도우미에서 주체로 진화하고 있음을 상징합니다. 우리가 지금까지 활용해온 AI는 대부분 인간이 지시한 작업을 수행하는 ‘수동적’ 기술이었습니다. 그러나 에이전틱 AI는 목표를 스스로 이해하고, 계획을 세우고, 도구를 선택하며 실행하는 완전히 새로운 패러다임입니다.
이는 인공지능 기술의 발전사에서 하나의 전환점이자, 패러다임의 이동을 뜻합니다. 즉, 에이전틱 AI는 기존 자동화 기술과 생성형 AI의 한계를 넘어서서, 인간과 협업 가능한 ‘디지털 행위자(Digital Agent)’의 시대를 열고 있는 것입니다.
앞으로의 변화는 ‘기술적으로 가능한가’를 넘어서 ‘어떻게 윤리적이고 책임감 있게 운용할 것인가’가 중심 화두가 될 것입니다. 이 새로운 AI를 우리의 업무, 정책, 사회적 시스템에 통합하기 위해서는 기술적 설계와 함께 거버넌스, 설명 가능성, 책임성이 동반되어야 합니다.
에이전틱 AI는 단순히 미래형 기술이 아니라, 지금우리사회가준비하고구축해야할핵심인프라입니다. 그 흐름을 이해하고 준비하는 것은 더 이상 선택이 아닌 필수입니다.
외부 참고자료
- Wikipedia – Agentic AI
https://en.wikipedia.org/wiki/Agentic_AI - Agentic AI: What It Is and Why Boards Should Care
https://www.protiviti.com/sites/default/files/2025-04/newsletter-bp186-agentic-ai-protiviti.pdf - Ethical Considerations for Agentic AI
https://talktodata.ai/blog/ethical-considerations-for-agentic-ai-1
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