AI 업계는 또 다시 새로운 화두에 열광하고 있습니다. 바로 ‘에이전틱 AI(Agentic AI)’입니다. 지난 2년간 우리가 ChatGPT와 같은 대화형 AI에 익숙해지는 동안, 이제는 스스로 판단하고 행동하는 AI 에이전트에 대한 기대가 하늘을 찌르고 있습니다. 하지만 동시에 “또 다른 과대광고 아니냐”, “LLM에 기능 몇 개 추가한 것뿐”이라는 회의적 목소리도 만만치 않습니다.
과연 에이전틱 AI는 정말 혁신적인 기술일까요, 아니면 벤처캐피털을 위한 마케팅 용어에 불과할까요? KDnuggets의 개발자 Bala Priya C가 작성한 분석 글을 바탕으로, 에이전틱 AI를 둘러싼 논란의 실체를 파헤쳐보겠습니다.
출처: KDnuggets
에이전틱 AI란 정확히 무엇인가?
에이전틱 AI에 대한 논의를 시작하기 전에, 먼저 이 기술이 무엇인지 명확히 정의해야 합니다. 에이전틱 AI는 목표를 자율적으로 추구하고, 결정을 내리며, 목적을 달성하기 위해 행동을 취할 수 있는 시스템을 의미합니다. 개별 프롬프트에 반응하는 전통적인 LLM과 달리, 에이전틱 시스템은 확장된 워크플로우 전반에 걸쳐 맥락을 유지하고, 일련의 행동을 계획하며, 결과에 따라 접근 방식을 조정할 수 있습니다.
간단한 예로 설명해보겠습니다. 기존 LLM에게 “날씨가 어때?”라고 묻는 것과, 에이전틱 시스템이 여러 날씨 서비스를 확인하고, 야외 미팅을 위해 일정을 분석하며, 악천후가 예상되면 일정 변경을 제안하고, 사용자 승인 하에 실제로 캘린더를 업데이트하는 것의 차이입니다.
에이전틱 AI가 기존 LLM 애플리케이션과 구별되는 핵심 특징들은 다음과 같습니다:
자율적 목표 추구: 이러한 시스템은 복잡한 목적을 실행 가능한 단계로 분해하고 독립적으로 실행할 수 있습니다. 지속적인 인간의 프롬프트를 요구하지 않고 장기적 목표에 집중할 수 있습니다.
다단계 추론과 계획: 에이전틱 시스템은 여러 단계 앞을 생각하고, 행동의 결과를 고려하며, 중간 결과에 따라 전략을 조정할 수 있습니다.
도구 통합과 환경 상호작용: API, 데이터베이스, 파일 시스템 및 기타 외부 리소스를 자신의 능력 확장으로 활용할 수 있습니다.
지속적 맥락과 메모리: 상태가 없는 LLM 상호작용과 달리, 에이전틱 시스템은 확장된 세션에 걸쳐 인식을 유지하고, 이전 상호작용에서 학습하며, 과거 작업을 기반으로 구축할 수 있습니다.
단순한 프롬프트에서 에이전틱 AI 시스템으로의 진화
기존 LLM 앱 vs 에이전틱 AI 시스템 (출처: KDnuggets)
대부분의 개발자들이 LLM과 처음 접촉한 것은 텍스트 생성, 요약, 기본적인 질의응답 같은 고전적인 사용 사례였습니다. 초기 애플리케이션들은 인상적이었지만 제한적이었습니다. 프롬프트를 작성하고, 응답을 받고, 다시 시작하는 방식이었죠. 각 상호작용은 격리되어 있었고, 연속성을 유지하기 위해서는 세심한 프롬프트 엔지니어링이 필요했습니다.
획기적인 변화는 다중 턴 대화와 함수 호출을 실험하기 시작하면서 나타났습니다. 갑자기 LLM이 텍스트를 생성하는 것뿐만 아니라 외부 시스템과 상호작용할 수 있게 되었습니다. 이것이 패턴 매칭과 텍스트 완성보다 더 정교한 것을 경험한 첫 번째 순간이었습니다.
하지만 이러한 강화된 LLM들에도 한계가 있었습니다:
- 능동적이기보다는 수동적이었고
- 복잡한 작업에 대해 인간의 지도에 의존했으며
- 상호작용 간 상태를 유지해야 하는 다단계 워크플로우에서 어려움을 겪었습니다
에이전틱 AI 시스템은 이러한 제한사항들을 정면으로 해결합니다. 최근에는 초기 요구사항 수집부터 배포 준비된 스크립트 완성까지 전체 소프트웨어 개발 워크플로우를 관리할 수 있는 에이전트 구현을 볼 수 있습니다.
실제로 작동하는 에이전틱 AI의 활용 사례들
기술의 진정한 증명은 실용적인 응용에 있습니다. 에이전틱 AI는 지속적인 주의, 다단계 실행, 적응적 문제 해결이 필요한 영역에서 특히 뛰어난 성능을 보입니다.
고객 지원 자동화는 단순한 챗봇을 넘어서 문제를 연구하고, 여러 내부 시스템과 조정하며, 심지어 복잡한 문제를 상세한 맥락과 제안된 해결책과 함께 인간 에이전트에게 에스컬레이션할 수 있는 에이전틱 시스템으로 발전했습니다.
개발 워크플로우 자동화는 또 다른 유망한 응용 분야입니다. 고수준의 기능 요청을 받아 기존 코드베이스를 분석하고, 구현 계획을 생성하며, 여러 파일에 걸쳐 코드를 작성하고, 테스트를 실행하고, 문제를 수정하며, 심지어 배포 스크립트까지 준비할 수 있는 에이전트를 구축할 수 있습니다. 코드 생성 도구와의 주요 차이점은 전체 개발 라이프사이클에 걸쳐 맥락을 유지할 수 있다는 것입니다.
지능형 데이터 처리는 에이전트가 도움이 될 수 있는 또 다른 예입니다. 각 데이터 변환 작업에 대해 사용자 정의 스크립트를 작성하는 대신, 데이터 스키마를 이해하고, 품질 문제를 식별하며, 정리 절차를 제안하고 구현하며, 포괄적인 보고서를 생성할 수 있는 에이전트를 만들 수 있습니다. 이 모든 것을 각 데이터셋의 특정 특성에 따라 접근 방식을 적응시키면서 말입니다.
이러한 응용들이 성공하는 이유는 인간 개발자가 수동으로 관리해야 할 복잡성을 처리하기 때문입니다. 이들은 인간의 판단을 대체하는 것이 아니라 잘 정의된 프로세스의 오케스트레이션과 실행을 처리함으로써 우리의 능력을 증강하고 있습니다.
에이전틱 AI를 둘러싼 회의론 해소하기
에이전틱 AI에 대한 회의론을 이해할 수 있습니다. 우리 업계는 모든 것을 혁신하겠다고 약속했지만 기껏해야 미미한 개선만 제공한 과대광고 기술들의 긴 역사를 가지고 있습니다. 에이전틱 AI에 대한 우려는 정당하며 직접적으로 다뤄볼 가치가 있습니다.
“단지 추가 단계가 있는 LLM일 뿐”이라는 일반적인 비판이 있지만, 이는 LLM을 자율적 제어 시스템과 결합할 때 나타나는 창발적 특성을 놓치고 있습니다. “추가 단계”가 구성 요소들과는 질적으로 다른 능력을 창조합니다. 자동차가 단지 추가 부품이 있는 엔진일 뿐이라고 말하는 것과 같습니다. 기술적으로는 맞지만, 그 조합은 구성 요소들과는 근본적으로 다른 것을 만들어냅니다.
신뢰성과 환각 우려는 타당하지만 적절한 시스템 설계로 관리할 수 있습니다. 에이전틱 시스템은 검증 루프, 중요한 행동에 대한 인간 승인 게이트, 오류에 대한 롤백 메커니즘을 구현할 수 있습니다. 경험상 핵심은 우아하게 실패하고 적절한 곳에서 인간의 감독을 유지하는 시스템을 설계하는 것입니다.
비용과 복잡성 논증은 일리가 있지만, 이러한 시스템이 더 유능해질수록 경제성이 개선됩니다. 수 시간의 인간 조정이 필요한 작업을 완료할 수 있는 에이전트는 인간 시간과 잠재적 오류를 포함한 총 소유 비용을 고려할 때 종종 계산 비용을 정당화합니다.
출처: Unsplash
에이전틱 AI와 개발자 경험의 변화
에이전틱 AI에 대해 가장 흥미로운 점은 개발자 경험을 어떻게 변화시키고 있느냐는 것입니다. 이러한 시스템들은 수동적인 도구가 아닌 지능적인 협력자 역할을 합니다. 프로젝트 맥락을 이해하고, 개선사항을 제안하며, 심지어 개발 패턴을 기반으로 필요를 예측할 수도 있습니다.
디버깅 경험만으로도 변화는 혁신적입니다. 로그와 스택 트레이스를 수동으로 추적하는 대신, 이제 여러 데이터 소스를 분석하고, 잠재적 근본 원인을 식별하며, 구체적인 해결 단계를 제안할 수 있는 에이전트에게 증상을 설명할 수 있습니다. 에이전트는 시스템 아키텍처와 최근 변경사항에 대한 맥락을 유지하여, 수동으로 수집하는 데 상당한 시간이 걸릴 통찰력을 제공합니다.
코드 리뷰는 구문 문제뿐만 아니라 아키텍처 우려사항, 보안 영향, 성능 병목현상을 식별할 수 있는 AI 에이전트와의 협업 노력으로 수동 프로세스에서 발전했습니다. 이러한 에이전트들은 애플리케이션의 더 넓은 맥락을 이해하고 기술적 제약과 함께 비즈니스 요구사항을 고려한 피드백을 제공할 수 있습니다.
프로젝트 관리는 여러 저장소에 걸친 진행 상황을 추적하고, 차단 요소가 중요해지기 전에 식별하며, 과거 패턴과 현재 우선순위를 기반으로 리소스 할당을 제안할 수 있는 에이전트들로부터 엄청나게 혜택을 받았습니다.
실용적 접근: 에이전틱 AI 도입 방법
에이전틱 AI의 미래는 개발자를 대체하는 것이 아니라 우리의 능력을 증폭시키고 더 높은 수준의 문제 해결에 집중할 수 있게 하는 것입니다. 오늘날 우리가 구축하고 있는 에이전틱 AI 시스템들은 일상적인 작업을 처리하고, 복잡한 워크플로우를 조정하며, 의사결정을 위한 지능적인 지원을 제공합니다.
IBM의 전문가들에 따르면, 2025년은 “에이전틱 탐험의 해”가 될 것이라고 합니다. IBM과 Morning Consult가 실시한 설문조사에서 기업용 AI 애플리케이션을 구축하는 개발자 1,000명 중 99%가 AI 에이전트를 탐색하거나 개발하고 있다고 답했습니다.
하지만 성공적인 도입을 위해서는 신중한 접근이 필요합니다. 작게 시작하되 크게 생각하는 것을 추천합니다. 에이전트가 명확한 가치를 제공할 수 있는 잘 정의되고 제한된 워크플로우부터 시작하세요. 지속적인 주의나 여러 시스템 간 조정이 필요한 작업, 즉 전통적인 자동화가 부족하지만 인간의 감독은 여전히 가능한 영역에 집중하세요.
균형잡힌 시각으로 바라본 에이전틱 AI의 미래
에이전틱 AI는 AI 시스템을 구축하고 상호작용하는 방식에서 중요한 진전을 나타냅니다. 물론 이러한 시스템들이 완벽하지는 않으며, 신중한 구현과 적절한 감독이 필요합니다. 하지만 단순한 과대광고도 아닙니다.
초기 회의론을 넘어서서 이러한 시스템을 실험할 의향이 있는 개발자들에게, 에이전틱 AI는 더 지능적이고 유능하며 자율적인 애플리케이션을 구축할 진정한 기회를 제공합니다.
하이프 사이클은 항상 그렇듯이 결국 안정될 것입니다. 그때 우리는 에이전틱 AI가 과대광고되어서가 아니라 실제로 작동하기 때문에 조용히 우리 개발 툴킷의 필수적인 부분이 되었다는 것을 발견하게 될 것입니다.
중요한 것은 에이전틱 AI가 주류가 될지의 여부가 아니라, 얼마나 빨리 이러한 새로운 협력 파트너들과 효과적으로 작업하는 방법을 배울 수 있느냐는 것입니다.
참고자료:
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