인공지능 분야의 세계적 권위자 Andrew Ng이 최근 LangChain의 Interrupt 컨퍼런스에서 AI 에이전트의 현재 상황과 미래 전망에 대한 중요한 통찰을 공유했습니다. 그는 2025년 현재를 “AI 에이전트의 전환점”이라고 표현하며, 단순한 질문-답변 방식을 넘어선 Agentic AI가 인공지능의 새로운 패러다임을 제시하고 있다고 강조했습니다.
Agentic AI: 단순한 대화를 넘어선 능동적 AI
Andrew Ng은 현재 AI 분야에서 일어나고 있는 가장 중요한 변화가 바로 Agentic AI 워크플로우의 등장이라고 단언했습니다. 기존의 대형 언어모델(LLM)이 사용자의 질문에 일회성으로 답변하는 제로샷 프롬프팅 방식에 의존했다면, Agentic AI는 마치 인간처럼 반복적이고 체계적으로 사고하는 과정을 거칩니다.
“전통적인 LLM 사용법과 달리, Agentic 워크플로우는 작업을 더 작은 구성 요소로 나누고 계획, 연구, 수정, 협업을 통해 반복적으로 진행됩니다”라고 Ng은 설명했습니다. 이는 단순히 답변을 생성하는 것을 넘어서 실제로 문제를 해결하고 목표를 달성하는 능동적인 AI 시스템을 의미합니다.
4가지 핵심 디자인 패턴으로 보는 AI 에이전트의 진화
Andrew Ng은 Agentic AI의 핵심을 이루는 4가지 디자인 패턴을 제시했습니다. 이 패턴들은 현재 AI 에이전트 개발의 표준이 되어가고 있습니다.
1. Reflection (반성): AI가 스스로를 개선하는 능력
Reflection 패턴은 AI 모델이 자신의 결과물을 비판적으로 검토하고 반복적으로 개선하는 능력입니다. 마치 인간이 자신의 작업을 점검하고 수정하는 것처럼, AI도 초기 답변을 검토하고 더 나은 결과를 위해 재작업합니다. 이는 단순한 일회성 응답을 넘어선 품질 향상의 핵심 메커니즘입니다.
2. Tool Use (도구 사용): 외부 시스템과의 연결
Tool Use 패턴을 통해 AI 에이전트는 API 호출, 외부 도구 상호작용, 이메일 전송, 환불 처리 등 실제 업무를 수행할 수 있습니다. 이는 AI가 단순히 텍스트를 생성하는 것을 넘어서 실세계와 상호작용하며 구체적인 작업을 완수할 수 있게 만드는 핵심 요소입니다.
3. Planning (계획): 복잡한 작업의 체계적 분해
Planning 패턴은 AI가 복잡한 작업을 여러 단계의 순차적 행동으로 분해하는 능력입니다. 상세한 이미지나 텍스트 설명을 생성하는 것과 같은 복잡한 과제를 수행할 때, AI는 먼저 전체적인 계획을 세우고 단계별로 실행해 나갑니다.
4. Multi-Agent Collaboration (다중 에이전트 협업): 팀워크의 구현
가장 진화된 형태인 Multi-Agent Collaboration은 여러 AI 에이전트가 각각 다른 역할(개발자, 비평가, 테스터 등)을 맡아 협업하는 패턴입니다. 이는 코드 생성 및 디버깅과 같은 복잡한 작업에서 단일 에이전트보다 훨씬 높은 성능을 보여줍니다.
Agentic AI 워크플로우의 구조: 사용자 요청을 다단계 실행 과정으로 변환하는 과정 (출처: Scalable Path)
실제 세계에서의 활용: 이론을 넘어선 구체적 성과
Andrew Ng은 Agentic AI가 이미 다양한 분야에서 실질적인 성과를 거두고 있다고 강조했습니다. 특히 다음과 같은 영역에서 괄목할 만한 진전을 보이고 있습니다.
복잡한 문서 분석: AI 에이전트는 법률, 의료, 규정 준수 문서를 반복적으로 처리하여 이전 방법들보다 훨씬 정확한 결과를 제공합니다. 한 번의 처리로 끝나는 것이 아니라 여러 차례 검토와 개선을 거쳐 최종 결과를 도출합니다.
시각 AI의 혁신: 이미지와 동영상을 단계별로 분석하여 객체 감지, 스포츠 동영상에서의 선수 카운팅, 대용량 데이터셋의 메타데이터 생성 등의 작업을 수행합니다. Ng의 회사 Landing AI에서 개발한 Vision Agent는 동영상을 청크로 나누고 각 세그먼트를 설명하여 pandas DataFrame과 같은 구조화된 형식으로 저장하는 등의 혁신적인 기능을 보여주고 있습니다.
비정형 데이터의 활용: 많은 조직들이 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오 등 방대한 비정형 데이터를 보유하고 있지만 이를 효과적으로 활용하지 못하고 있었습니다. Agentic AI는 이러한 데이터를 분석하고 검색 가능한 형태로 변환하여 새로운 비즈니스 가치를 창출합니다.
현재의 성숙도와 남은 과제들
Andrew Ng은 Agentic AI의 가능성에 대해 낙관적이면서도, 현실적인 과제들을 솔직하게 인정했습니다. LangChain의 Interrupt 컨퍼런스에서 제시된 여러 세션들은 AI 에이전트가 실제 운영 환경에서 직면하는 핵심 도전과제들을 다뤘습니다.
평가와 신뢰성의 중요성: Nick Huang의 발표에서 강조된 바와 같이, AI 에이전트의 성능을 체계적으로 평가하는 것은 개발 과정에서 종종 간과되지만 매우 중요한 요소입니다. 고정된 테스트 데이터셋 생성, 특정 도전과제 설계, 반복적 개선을 통한 지속적인 평가 체계가 필요합니다.
인간-AI 협업의 균형: 완전 자동화된 AI 에이전트보다는 적절한 인간 개입이 포함된 시스템이 더 효과적임이 입증되고 있습니다. 실시간 의사결정 지점에서의 직접적 개입(Human-in-the-Loop)과 감독적 관찰을 통한 필요시 개입(Human-on-the-Loop) 방식의 적절한 조합이 핵심입니다.
관찰가능성과 디버깅: Harrison Chase의 키노트에서 발표된 LangSmith의 향상된 에이전트 관찰가능성 도구는 복잡한 에이전트 행동을 이해하고 최적화 기회를 식별하는 데 필수적입니다. AI 에이전트가 “내부에서 무슨 일이 일어나고 있는지” 투명하게 보여주는 것은 실제 운영 환경에서의 신뢰성 확보에 중요합니다.
업계 현황: 열정과 신중함 사이의 균형
현재 업계에서는 Agentic AI에 대한 높은 관심과 실제 도입 사이에 격차가 존재합니다. 최근 조사에 따르면 IT 리더의 93%가 향후 2년 내에 자율적 AI 에이전트를 조직에 도입할 계획이라고 응답했으며, 거의 절반이 이미 파일럿 구현을 시작했습니다.
하지만 실제 프로덕션 환경에서의 대규모 배포는 여전히 제한적입니다. 대부분의 조직들이 “관망” 모드에 있으며, 제한된 개념 증명이나 시범 운영은 하고 있지만 핵심 업무를 자율적 AI 에이전트에 맡기는 데는 신중한 접근을 보이고 있습니다.
이러한 신중함의 배경에는 정확성, 보안, 통합 복잡성 등의 문제가 있습니다. 많은 IT 리더들이 AI 솔루션이 “에이전트적”인지 단순한 챗봇인지 구분하는 데도 어려움을 겪고 있어, 개념 자체가 실무에서 완전히 정착되지 않았음을 보여줍니다.
개발자를 위한 도구들의 등장
다행히 개발자들은 LangGraph, AutoGen, CrewAI와 같은 전문 프레임워크를 통해 Ng의 디자인 패턴들을 실제로 구현하고 실험해볼 수 있게 되었습니다. 이러한 도구들은 반성 루프, API 호출, 코드 실행, 목표 분해, 다중 에이전트 설정 등을 명시적으로 구현하여 Agentic 워크플로우를 더욱 접근하기 쉽게 만들고 있습니다.
특히 Harrison Chase가 발표한 LangChain 생태계의 최신 업데이트들은 주목할 만합니다. LangGraph Studio V2의 향상된 시각적 개발 환경, 로우코드/노코드 템플릿과 다중 에이전트 통신 프로토콜(MCP) 도구 서버를 특징으로 하는 Open Agent Platform, 그리고 LangGraph Platform의 일반 가용성 등은 에이전트 개발을 민주화하고 있습니다.
미래를 향한 Andrew Ng의 전망
Andrew Ng은 현재를 “건설자에게 좋은 시대”라고 표현하며, Agentic 추론, 생성형 AI, 비정형 데이터의 융합이 혁신의 새로운 시대를 열고 있다고 강조했습니다. 그는 AI 스택에서 진정한 가치는 반도체나 클라우드 인프라가 아닌 애플리케이션 레이어에 있다고 믿습니다.
“생성형 AI 덕분에 이전에는 몇 달이 걸렸던 워크플로우를 이제 며칠 만에 완성할 수 있습니다. 이는 빠른 프로토타이핑, 신속한 실험, 그리고 아이디어를 반복하는 전례 없는 능력을 가능하게 합니다”라고 Ng은 말했습니다.
그는 또한 4가지 주요 트렌드가 AI 개발의 다음 단계를 정의할 것이라고 예측했습니다: LangChain과 같은 에이전트 오케스트레이션 레이어, 도구 사용에 최적화된 LLM, 비정형 데이터 처리 도구의 개선, 그리고 시각 AI 혁명입니다.
나아갈 방향: 책임감 있는 혁신
Andrew Ng은 “빠르게 움직이되 책임감 있게”라는 접근 방식을 옹호합니다. AI 혁신의 빠른 속도를 따라가면서도 강력한 테스트와 윤리적 고려사항을 유지하는 것이 중요하다는 것입니다.
Agentic AI는 단순한 기술적 도약이 아니라 AI가 달성할 수 있는 것의 경계를 확장하는 패러다임 전환입니다. Andrew Ng의 통찰에 따르면, 우리는 AI가 단순히 질문에 답하는 도구에서 복잡한 문제를 해결하는 능동적 파트너로 진화하는 변곡점에 서 있습니다.
Landing AI의 Vision Agent와 같은 도구들이 보여주듯이, 개발자들은 이제 불과 1년 전만 해도 상상할 수 없었던 애플리케이션을 구축할 수 있는 전례 없는 기회를 가지고 있습니다. 하지만 이러한 가능성을 현실로 만들기 위해서는 기술적 혁신과 함께 신중한 평가, 적절한 인간 감독, 그리고 투명한 시스템 설계가 필요할 것입니다.
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