AI Agents와 Agentic AI의 차이점은?
최근 인공지능(AI)에 관심을 가져봤다면 AI Agents와 Agentic AI라는 용어를 들어봤을 것이다. 복잡한 기술 용어처럼 들리지만, 실제로는 우리 세계에 큰 영향을 미치고 있는 두 가지 다른 유형의 AI를 지칭한다. 그렇다면 정확히 무엇이고, 서로 어떻게 다른가? 더 중요한 것은 왜 우리가 관심을 가져야 하는가?
간단한 용어로 설명하면서 AI Agents와 Agentic AI의 차이점, 실제 응용 사례, 그리고 미래를 살펴보겠다.
AI Agents와 Agentic AI란 무엇인가?
세부 사항을 살펴보기 전에 기본부터 시작하겠다.
Agentic AI란 무엇인가?
핵심적으로 Agentic AI는 자율성에 관한 AI 유형이다. 이는 특정 목표를 달성하기 위해 스스로 결정을 내리고, 행동을 취하며, 심지어 학습할 수 있다는 것을 의미한다. 지속적인 지시 없이도 생각하고, 추론하고, 변화하는 상황에 적응할 수 있는 가상 비서를 갖는 것과 같다.
Agentic AI는 네 가지 주요 단계로 작동한다:
인식: 주변 세계에서 데이터를 수집한다.
추론: 이 데이터를 처리하여 무엇이 일어나고 있는지 이해한다.
행동: 자신의 이해를 바탕으로 무엇을 할지 결정한다.
학습: 시간이 지남에 따라 개선되고 적응하며, 피드백과 경험으로부터 학습한다.
이로 인해 Agentic AI는 고도로 자율적이며 추론, 문제 해결, 새로운 상황에 대한 적응이 필요한 복잡한 작업을 처리할 수 있다.
AI Agent란 무엇인가?
반면에 AI Agents는 일반적으로 특정 작업을 수행하도록 만들어졌다. 질문에 답하거나, 일정을 정리하거나, 이메일 받은 편지함을 관리하는 것과 같은 일을 도와주도록 설계되었다. AI Agents는 간단하고 반복적인 작업을 자동화하는 데 뛰어나지만 Agentic AI가 가진 자율성이나 의사결정 능력은 없다. 스스로 생각하지 않고 정확히 지시한 대로만 수행하는 가상 도우미라고 생각하면 된다.
차이점은 무엇인가?
여기서 흥미로운 점이 나타난다. AI Agents와 Agentic AI가 모두 인공지능으로 구동되지만, 매우 다른 방식으로 작동한다.
실제 세계에서 이들을 어디서 볼 수 있나?
Agentic AI와 AI Agents 모두 다양한 산업에서 등장하기 시작했으며, 그들의 응용 분야는 빠르게 성장하고 있다.
실제 작동하는 Agentic AI
자율주행차: Agentic AI의 가장 흥미로운 활용 중 하나는 자율주행 차량이다. 이러한 AI 시스템은 주변을 인식하고, 운전 결정을 내리며, 매 여행마다 학습한다. 시간이 지남에 따라 도로에서 새로운 도전을 탐색하고 처리하는 데 더 능숙해진다. 예를 들어, Tesla의 Full Self-Driving 시스템은 주행 환경에서 지속적으로 학습하고 안전성과 효율성을 향상시키기 위해 행동을 조정하는 Agentic AI의 예다.
공급망 관리: Agentic AI는 기업들이 공급망을 최적화하는 데도 도움을 주고 있다. 재고를 자율적으로 관리하고, 수요를 예측하고, 실시간으로 배송 경로를 조정함으로써 AI는 더 원활하고 효율적인 운영을 보장할 수 있다. AI로 구동되는 Amazon의 창고 로봇이 그 예다. 이 로봇들은 복잡한 환경을 탐색하고, 다양한 조건에 적응하며, 창고 주변에서 자율적으로 물품을 이동시킨다.
사이버보안: 사이버보안 분야에서 Agentic AI는 네트워크 활동을 분석하고 잠재적인 침해에 자동으로 대응하여 위협과 취약점을 감지할 수 있다. AI 사이버보안 회사인 Darktrace는 Agentic AI를 사용하여 실시간으로 잠재적인 사이버 위협을 자율적으로 감지하고, 대응하며, 학습한다.
헬스케어: AI는 헬스케어에서도 큰 역할을 하고 있다. Agentic AI는 진단, 치료 권장사항, 환자 관리를 지원할 수 있다. 의료 데이터를 분석하고, 패턴을 식별하며, 의사들이 더 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있도록 돕는다. 예를 들어, IBM의 Watson Health는 AI를 사용하여 방대한 양의 헬스케어 데이터를 분석하고, 새로운 정보로부터 학습하여 의사와 의료 전문가들을 돕는 통찰력을 제공한다.
AI 에이전트의 실제 활용 사례
고객 지원: AI 에이전트의 가장 일반적인 용도 중 하나는 고객 서비스입니다. 챗봇은 인간의 개입 없이도 질문에 답하고, 문제를 해결하며, 고객을 프로세스를 통해 안내할 수 있습니다. Zendesk의 AI 기반 챗봇은 기업이 고객 문의에 빠르고 효율적으로 대응할 수 있도록 돕는 AI 에이전트로, 일반적인 문제를 처리하고 인간 상담원이 더 복잡한 작업에 집중할 수 있도록 합니다.
개인 비서: Siri나 Google Assistant 같은 음성 비서를 사용한다면 이미 매일 AI 에이전트와 상호작용하고 있는 것입니다. 알림 설정, 날씨 확인, 좋아하는 음악 재생 등 유용하지만 많은 의사결정이 필요하지 않은 작업을 도와줍니다. 이러한 AI 에이전트는 사전 정의된 명령에 의존하며 단순하고 반복적인 작업을 처리하는 데 뛰어납니다.
이메일 관리: AI 에이전트는 받은 편지함 관리에도 훌륭합니다. 이메일을 분류하고, 중요한 것을 표시하며, 시간을 절약할 수 있는 스마트한 답장을 제공할 수 있습니다. Google의 Gmail 스마트 작성 기능은 문맥에 따라 문구를 제안하여 사용자가 더 빠르게 이메일에 응답할 수 있도록 돕는 AI 에이전트의 훌륭한 예입니다.
생산성 도구: GitHub Copilot과 같은 도구는 코드를 제안하고 디버깅을 도와 소프트웨어 개발자를 지원하는 AI 에이전트입니다. 항상 도움을 줄 준비가 되어 있는 또 다른 눈을 가진 것과 같습니다. 이 AI 에이전트는 실시간으로 코드 제안을 제공함으로써 개발자의 생산성을 향상시켜 더 창의적인 작업 측면에 집중할 수 있도록 합니다.
