Agentic AI의 개념과 기존 AI 시스템과의 차이점

요즘 AI 업계에서 가장 많이 등장하는 단어 중 하나가 바로 Agentic AI입니다. 단순히 또 하나의 새로운 AI 기술이 아니라, 기존 AI 시스템이 한계에 부딪혔던 부분을 뛰어넘겠다는 야심찬 시도가 담겨 있죠. 그렇다면 Agentic AI가 도대체 뭐가 다른 건지, 기존 AI와 비교하면서 하나씩 살펴보겠습니다.

---

Agentic AI란 무엇인가?

일단 간단히 말해 Agentic AI는 스스로 목표를 설정하고, 계획을 세우고, 그 목표를 달성하기 위해 자율적으로 행동하는 AI입니다. 지금까지의 AI가 사람이 지시한 작업을 잘 수행하는 데 집중했다면, Agentic AI는 한발 더 나아가 *"어떤 목표를 어떻게 이룰지 스스로 고민하고 실행하는 AI"*라고 할 수 있어요.

조금 더 쉽게 풀어볼게요. 지금 우리가 흔히 쓰는 AI는 보통 이렇게 동작합니다:

• 사람이 질문을 입력하거나 명령을 내림 →
• AI가 그 요청에 대한 답을 바로 생성 →
• 결과를 출력

이건 **반응형 AI (Reactive AI)**에 가깝습니다. 사람이 시키는 일만 처리하는 거죠. 예를 들어, 우리가 "이메일 작성해줘"라고 하면 AI는 이메일을 작성합니다. 그러나 "이번 프로젝트를 성공시키기 위한 전략을 짜고, 필요한 자료를 수집하고, 팀원별 할 일을 배분해줘"라고 하면? 기존 AI는 대부분 이걸 한 번에 처리하기 어렵습니다.

Agentic AI는 이 지점에서 차원이 달라집니다. **목표 지향성(Goal-Oriented Behavior)**을 가지고 있어서, 복잡한 작업을 스스로 쪼개고 순서를 계획해서 진행할 수 있거든요.

---

핵심 포인트 ①

Agentic AI = 목표 설정 + 계획 수립 + 실행 + 자기 피드백

---

기존 AI와 Agentic AI의 가장 큰 차이점

조금 더 구체적으로 두 시스템을 비교해볼게요:

비교 항목기존 AIAgentic AI

작동 방식	입력 → 즉시 출력	목표 → 계획 → 실행 → 피드백 반복
의사결정 능력	거의 없음 (사람이 정해줌)	스스로 의사결정 가능
작업 수행	단일 작업	복합적·장기적 작업
예시	챗봇, 이미지 생성	프로젝트 관리, 자동 연구 수행

 

예를 들어, 기존 AI에게 "자료조사해줘"라고 하면 검색 결과를 뽑아주는 정도입니다. 하지만 Agentic AI는 "논문을 작성해줘"라고 하면, 어떤 논문이 필요한지 결정하고, 관련 자료를 스스로 찾고 정리하고, 초안까지 써내려가는 데 필요한 일련의 과정을 스스로 관리할 수 있어요.

---

핵심 포인트 ②

기존 AI: 반응형 / Agentic AI: 능동형

---

왜 이제 Agentic AI가 등장했을까?

이런 시스템이 가능해진 데에는 몇 가지 기술적 발전이 크게 작용했습니다.

1. 메모리 시스템 발전
   • Agentic AI는 장기 메모리를 갖춰야 합니다. 그래야 과거 작업을 기억하고 현재 행동에 반영할 수 있죠.
2. 계획 수립 및 작업 분해 능력 (Task Decomposition)
   • 하나의 목표를 수십 개의 작은 작업으로 나누고, 순서를 정해 실행할 수 있는 능력이 필수입니다.
3. 피드백 루프 (Self-Reflection)
   • 시행착오를 통해 스스로 결과를 검토하고 수정하는 기능도 탑재되어야 합니다.

이런 능력이 결합되면서 이제 AI가 마치 ‘비서’처럼 명령을 따르는 게 아니라, 프로젝트 매니저처럼 스스로 일을 꾸려 나가는 모습이 가능해진 거죠.

---

핵심 포인트 ③

기술적 토대 = 메모리 + 계획 수립 능력 + 피드백 루프

---

일상 속 적용 사례

Agentic AI의 등장은 꽤 가까운 미래의 이야기가 아닙니다. 이미 다양한 형태로 실험과 적용이 이루어지고 있어요.

• 개인 비서: 이메일 정리, 스케줄 관리, 일정 조율을 스스로 해결
• 코드 작성 에이전트: 전체 소프트웨어 프로젝트를 설계하고 개발
• 연구 보조: 관련 논문 검색부터 요약, 비교분석까지 자동 수행
• 기업 업무 자동화: 보고서 작성, 데이터 수집, 의사결정 초안 작성 등

이처럼 Agentic AI는 단순한 도구를 넘어, 사람이 직접 하기엔 너무 복잡하거나 반복적인 일들을 대신 맡아줄 수 있습니다.

---

남은 과제와 한계

물론 아직 완벽한 Agentic AI가 상용화된 건 아닙니다. 몇 가지 해결해야 할 문제가 남아있어요:

• 안정성 문제: 잘못된 목표 설정 시 엉뚱한 방향으로 행동할 위험
• 책임 소재: AI의 자율 행동에 대한 책임을 누가 질 것인가
• 윤리적 딜레마: 개인정보 사용, 편향 문제, 인간 노동 대체 등

그래서 현재는 Agentic AI가 자율적으로 움직이되, 사람의 감독과 피드백을 적절히 받으며 운용하는 형태가 주로 시도되고 있습니다.

---

핵심 포인트 ④

Agentic AI의 핵심 고민 = 안정성·책임·윤리

---

마치며

Agentic AI는 기존 AI 시스템의 한계를 넘어설 수 있는 강력한 기술입니다.
'시키는 일만 하는 AI'에서 '스스로 판단하고 움직이는 AI'로의 진화라고 볼 수 있죠.
아직 갈 길은 멀지만, 이 기술이 성숙해지면 앞으로 우리의 일과 생활 방식은 지금과 완전히 달라질지도 모릅니다. 그 변화가 기대되면서도 한편으로는 신중한 접근이 필요한 이유이기도 합니다.