생성형 AI를 넘어, 이제 AI는 스스로 판단하고 행동합니다.
최근 AI 관련 글이나 컨퍼런스에서 에이전틱 AI라는 표현이 빠지지 않고 등장합니다.
생성형 AI가 대중화된 이후, 이제는 “AI가 얼마나 똑똑하게 답하느냐”보다
“AI가 스스로 판단하고 움직일 수 있느냐”가 새로운 기준이 되고 있습니다.
그 변화의 중심에 있는 개념이 바로 에이전틱 AI입니다.
에이전틱 AI(Agentic AI)는
사용자의 지시를 기다리는 AI가 아니라,
목표를 부여받으면 스스로 계획하고 행동을 선택하는 AI를 의미합니다.
기존 AI가 질문에 반응하는 형태였다면,
에이전틱 AI는 하나의 ‘행위 주체(agent)’처럼 움직입니다.
이러한 AI는
목표를 이해하고
현재 상황을 판단하며
필요한 행동을 선택하고
그 결과를 바탕으로 다음 행동을 다시 결정합니다
이 과정이 반복되는 구조입니다.
생성형 AI가 보편화되면서 그 한계 또한 명확해졌습니다.
생성형 AI는 기본적으로
“물어보면 대답하는 AI”에 가깝습니다.
아무리 답변 품질이 좋아도,
다음에 무엇을 할지 스스로 결정하지 못하고
여러 작업을 자율적으로 연결하지 못하며
맥락이 바뀌면 다시 지시를 받아야 합니다
이 지점에서 등장한 개념이 바로 에이전틱 AI입니다.
에이전틱 AI는 ‘응답’이 아니라 ‘행동’을 중심에 둡니다.
쉽게 말해 생성형 AI는 도구에 가깝고,
에이전틱 AI는 일을 맡길 수 있는 존재에 가깝습니다.
에이전틱 AI의 핵심은 의사결정 루프에 있습니다.
1️⃣ 목표 설정
: 에이전틱 AI는 “이 작업을 완료하라”는 목적을 인식합니다.
2️⃣ 상태 인식
: 현재 상황, 가용 자원, 이전 결과를 분석합니다.
3️⃣ 행동 선택
: 현재 시점에서 가장 적절한 행동을 결정합니다.
4️⃣ 실행
: 외부 도구, 시스템, API 등을 활용해 실제 행동을 수행합니다.
5️⃣ 피드백 및 재계획
: 결과를 평가하고 다음 행동을 다시 계획합니다.
이 루프가 반복되면서
AI는 사람의 추가 지시 없이도 작업을 이어갈 수 있게 됩니다.
에이전틱 AI가 의미하는 변화는 단순한 기술 진보에 그치지 않습니다.
사람이 정보를 다루는 방식 자체가 변화합니다.
단순 요청의 시대에서 업무 위임의 시대로 전환됩니다.
“이거 해줘”가 아니라,
“이 목표를 달성해줘”라는 요청이 가능해집니다.
자료를 직접 찾는 단계에서 학습을 설계하는 단계로 이동합니다.
AI가 자료를 선별하고, 순서를 구성하며, 학습 진도를 관리합니다.
콘텐츠를 단편적으로 소비하는 방식에서 벗어나,
맥락을 축적하는 정보 소비로 변화합니다.
흩어진 정보들이 하나의 흐름으로 정리됩니다.
AI는 더 이상 단순한 검색 도구가 아니라,
사고를 보조하는 동반자에 가까운 존재가 됩니다.
중요한 질문은 에이전틱 AI가 일시적인 마케팅 용어인지, 아니면 구조적인 변화인지를 구분하는 것입니다.
현재까지의 흐름을 보면, 에이전틱 AI는 유행어라기보다 필연적인 진화 방향에 가깝습니다.
정보는 이미 과잉 상태에 있으며 문제는 “다음에 무엇을 할 것인가”에 있습니다.
사람은 점점 결정과 판단에 더 큰 부담을 느끼고 있습니다.
이러한 환경에서 스스로 판단하는 AI는 선택이 아니라 요구에 가깝습니다.
에이전틱 AI는
단순히 더 똑똑한 AI를 의미하지 않습니다.
이는 AI를 ‘도구’에서 ‘행위 주체’로 바라보는 관점의 변화입니다.
앞으로 AI를 논할 때 중요한 질문은 다음과 같아질 가능성이 높습니다.
이 AI는 얼마나 말을 잘하는가? ❌
이 AI는 얼마나 스스로 결정할 수 있는가? ✅
이 질문에 대한 가장 직접적인 답이라고 할 수 있겠습니다.