AI Agent와 Agentic AI, 뭔가 다르다는데
TaPick #049
1. AI를 둘러싼 용어들이 점점 복잡해지고 있습니다. 특히 'AI Agent(AI 에이전트)'와 'Agentic AI(에이전틱 AI)'는 비슷해 보이지만 완전히 다른 개념이에요. 최근 발표된 연구논문은 이 둘을 명확하게 구분하면서, AI 발전의 새로운 단계를 제시했습니다. 단순히 용어의 차이가 아니라, AI가 어떻게 작동하고 협업하느냐의 근본적인 패러다임 차이를 보여주거든요. ChatGPT 같은 생성형 AI에서 시작해 AI Agent를 거쳐 Agentic AI로 진화하는 과정은, 개인 비서에서 전문 팀으로 발전하는 것과 같습니다.
2. AI Agent는 특정 작업에 특화된 전문 비서와 같은 존재입니다. 대형 언어모델(LLM)을 기반으로 하지만 도구 통합과 프롬프트 엔지니어링을 통해 한 가지 일을 매우 잘 수행해요. 고객 지원 자동화, 이메일 필터링, 개인화된 콘텐츠 추천, 스케줄링 등이 대표적인 사례입니다. 하나의 에이전트가 하나의 명확한 임무를 수행하는 구조죠. 하지만 여기에는 한계가 있습니다. 복잡한 상황에서 인과관계를 제대로 파악하지 못하고, 장기적인 계획이나 예상치 못한 상황에 대한 복구 능력이 부족해요.
3. Agentic AI는 여기에서 한 단계 더 진화한 형태입니다. 여러 AI Agent들이 하나의 팀을 이뤄 협업하면서 복잡한 문제를 해결하는 시스템이에요. 각각의 전문성을 가진 에이전트들이 동적으로 작업을 분해하고, 지속적인 메모리를 바탕으로 조정된 자율성을 발휘합니다. 멀티 에이전트 연구 어시스턴트, 지능형 로봇 협업, 협력적 의료 의사결정 지원, 사이버보안 사고 대응 등이 가능해지죠. 각기 다른 전문 분야의 전문가들이 모여 하나의 프로젝트를 수행하는 것과 같습니다.
4. 하지만 복잡한 시스템일수록 이들을 둘러싼 새로운 문제들이 생깁니다. AI Agent의 경우 LLM 고유의 환각 현상이나 얕은 추론 능력이 여전히 문제가 되고, Agentic AI에서는 에이전트 간 오류 전파나 예측 불가능한 창발 행동이 발생할 수 있어요. 특히 여러 에이전트가 협업할 때 누가 어떤 결정을 내렸는지 추적하기 어려워지는 설명가능성 문제도 심각합니다. 하나의 에이전트가 실수하면 전체 시스템에 영향을 미칠 수 있고, 디버깅도 훨씬 복잡해집니다.
5. AI 연구자들은 신뢰성과 안전성 확보를 위해 검색 증강 생성(RAG)으로 환각을 줄이고, 인과 모델링으로 더 깊은 추론이 가능하도록 하는 등 다양한 대비책을 제시합니다. 특히 거버넌스를 잘 마련해 각 에이전트의 책임을 명확히 하는 것이 중요해질 것 같아요. 흥미로운 점은 AI의 진화 방향이 인간 조직의 발전 과정과 닮아있다는 것입니다. 개인 → 전문가 → 팀워크로 이어지는 이 패턴은 AI도 결국 사회적 존재라는 틀 안에서 움직이게 되지 않을지 생각하게 됩니다.
https://arxiv.org/html/2505.10468v1?trk=feed_main-feed-card_feed-article-content
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라울 뒤피, 전기 요정(La Fée Électricité), 1937.
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