온톨로지(Ontology)와 Agentic AI 진화

인간과 AI의 진화과정 : 도구·협력·지식의 공유

1. 인간과 AI의 진화과정 : 도구·협력·지식의 공유

1-1. 도구의 사용

인간과 컴퓨터의 자유로운 소통은 오랜 과제였습니다. 사람의 언어를 컴퓨터가 이해하도록 만들기 위해 수많은 프로그래밍 언어가 개발되었고, 인간의 언어인 자연어를 처리하려는 시도들이 이어졌죠. 이 오랜 과제는 ChatGPT를 비롯한 LLM의 등장으로 강력한 전환점을 맞았습니다. LLM 기반의 AI 에이전트는 자연어를 이해하고 상호작용하며, 스스로 판단합니다. 최근 이러한 AI기술의 진화속도는 전문가도 따라가기 힘들 정도로 가속화되고, 적용 범위도 점차 넓어지고 있습니다.

“이제 인간과 컴퓨터의 소통은 진정으로 완성될 것인가?”

세계적 AI 석학 앤드류 응(Andrew Ng)이 2024년 Snowflake BUILD Keynote에서 다음과 같이 말했습니다. “AI의 폭발적인 성장은 파운데이션 모델(LLM)이 아닌, Agentic workflow가 주도할 것이다. 특히 다음 네 가지 패턴이 핵심이다.” 그가 소개한 패턴은 답변에 대한 자기성찰(Refection), 외부 도구 사용(Tool Use), 업무단계의 계획(Planning), 다중 에이전트(Multi-Agent) 협력입니다.

AI의 발전 과정은 인류 문명의 진화와 닮아 있습니다. 인간이 돌도끼에서 부터 청동, 철기 시대로 이동하며 새로운 도구를 손에 넣었듯, LLM을 기반으로 동작하는 에이전트에게도 다양한 도구들이 주어지기 시작했습니다. 에이전트가 외부 시스템을 호출하고 자동으로 업무를 수행할 수 있게 해주는 기능의 연결, 즉 Agent-to-Function(A2F) 을 위한 표준으로 MCP(Model Context Protocol)와 Function Calling이 등장했습니다.

1-2. 협력의 사회

'도구'의 진화가 인간의 생활을 변화시켰다면, '협력'은 생산성과 방향성을 가진 집단 문명을 만들어냈습니다. 사람들이 무리를 이루고 협업하면서 마을이 생기고 부족과 국가가 형성되었듯, 이제 에이전트들도 혼자 작동하지 않습니다. 그들도 서로 정보를 교환하고, 역할을 나누며 협력하는데요, 이것이 Agent-to-Agent(A2A)이며, 멀티에이전트 프레임워크가 그 기반이 됩니다.

인간의 협력 사회 = Agent-to-Agent(A2A)

하나의 에이전트는 각자의 역할과 정체성을 가지고 있습니다. 이것을 프로필(Profile) 또는 페르소나(Persona)라고 하죠. 멀티에이전트(Multi-Agent) 구조는 서로 다른 페르소나를 가진 AI들이 각자의 전문 능력을 기반으로 협력하여 복잡한 문제를 해결하는 방식입니다. 에이전트들은 마치 우리 사람들이 그런 것처럼, 서로 소통하고, 분업하고, 필요시 협력하며 하나의 문제를 해결합니다.

이때 멀티에이전트 체계를 전체적으로 조율하는 것이 오케스트레이션(orchestration)입니다. 오케스트레이션은 조직의 팀장, 현장의 반장과 같이 여러 에이전트가 언제 어떤 순서로 동작해야 하는지, 어떤 정보를 교환해야 하는지, 중간 결과를 어떻게 평가하고 다음 단계로 연결할지를 통제하는 역할을 합니다.

1-3. 지식의 공유

한편 AI 에이전트는 결국 데이터를 통해 물리적, 사회적, 환경적 세계를 배웁니다. 데이터를 구조화해 질의하는 Text-to-SQL 엔진, 비정형 지식을 검색하는 벡터 DB, 이를 연결하는 임베딩 모델은 AI가 ‘지식에 접근하는 방식’을 책임집니다. 이는 인류가 인쇄술을 발명하고, 책을 만들고, 도서관을 세우고, 인터넷을 통해 지식을 연결한 역사와 맞닿아 있습니다.

Web 에서 만난 인간과 AI의 지성

인류의 최초 문자는 그림이었습니다. 그림으로 기록을 남기고, 문자를 발명해 책으로 지식을 저장하고, 텍스트와 영상으로 정보를 전달하며 지혜를 공유하는 오늘날 문명을 만들어 왔습니다. 이 지식들은 결국 인터넷이라는 웹(Web) 공간으로 집결했고, AI역시 그 위에서 학습하고 추론합니다. 이 '웹(Web)' 이라는 공간은 데이터로 구성된 인류의 집단 지성을 품고 있으며, AI가 탐색하고 학습하는 하나의 거대한 하이퍼 스페이스(Hyper Space)가 되었습니다. 웹 공간은 인류와 AI가 협력하는 사회이자, 기업이고, 국가 그 이상의 의미를 가집니다.

1-4. 시맨틱 웹의 등장

그러나 이 모든 컴포넌트가 개별적으로 존재하는 것만으로는 ‘지능형 시스템’이라 부르기 어렵습니다. 서로 다른 국가와 집단은 쓰는 용어도 개념도 다르죠. "dog" = "개" 로 인식하는 통번역은 인간이 가진 개념을 통합하는 원초적인 시스템입니다. 이제는 모든 인류와 모든 컴퓨터, AI Agent 들을 구성하는 시스템 전체를 관통하는 개념적 지식 구조가 필요합니다.

따라서 서로 다른 데이터·프로세스·규칙·관계를 일관된 방식으로 연결해주는 상위 추상화 계층이 존재해야 합니다. W3C는 이 흐름을 일찍이 예견하고 ‘시맨틱 웹(Semantic Web)’이라는 개념을 제안했습니다. 웹 위의 모든 개념과 관계에 태그를 붙여 의미적으로 (Sematic) 서로 연결(Web)하자는 발상이었습니다. 이것은 인간이 인지하는 모든 지식구조를 컴퓨터가 이해하도록 만들기 위한 시도였죠. 당시에는 지나치게 이상적이라는 평가도 있었지만, LLM·RAG·Agentic AI가 부상한 지금, 그 아이디어는 다시 주목받고 있습니다. AI가 세상을 추론할 수 있는 기반, 곧 지식의 구조를 명시적으로 정의해야 한다는 요구가 커지고 있기 때문입니다.

* W3C : 월드 와이드 웹 컨소시엄(World Wide Web Consortium), 웹 표준 개발 국제 기구

2. 온톨로지란 무엇인가

2-1. 온톨로지의 정의와 중요성

바로 그 역할을 수행하는 것이 온톨로지(Ontology)입니다. 온톨로지는 팔란티어의 주가 덕에 유명해졌지만, 지금으로부터 약 2400년전의 철학자이자 "인간은 사회적 동물이다" 라는 말로 우리에게 친숙한 "아리스토텔레스"에 의해 연구되어 온 분야입니다. 그에 따르면 온톨로지는 "존재의 개념과 그 개념사이의 관계를 정의한 명세서" 라고 말합니다. 예를 들면, "인간이 인공지능을 만들었다." 는 인간(Object) → 인공지능(Object), 사이의 관계 '만들다'(make : Relation) 가 존재합니다. 다시 인간은 이름, 성별, 지능 등의 다양한 속성을 지니고, 인공지능 또한 모델명, 기능, 목적 등의 속성을 가질수 있습니다. 그리고 관계는 '만들다' 뿐만 아니라, 역방향으로 인공지능(Object) → 인간(Object), '돕는다'(help : Relation)는 관계를 정의할 수도 있습니다.

온톨로지(Ontology)와 Agentic AI의 진화(Korean)은 2025년 12월 15일 프로그래머스『전문가 인사이트』 블로그에서 무료로 확인하실 수 있습니다.

https://community.programmers.co.kr/post/13006​