AI 기술은 빠르게 발전하고 있지만, 그다음 단계는 무엇일까?
많은 사람이 ChatGPT 같은 생성형 AI를 AI 혁명의 정점으로 생각한다. 하지만 최근 AI 업계에서 주목받는 개념이 있다. 바로 Agentic AI(주도적 AI) 다.
기존 AI는 사용자의 입력에 반응하는 방식이었다. 하지만 Agentic AI는 스스로 목표를 설정하고, 계획을 세우며, 실행까지 주도적으로 수행한다. 이 기술이 발전하면 단순한 챗봇을 넘어 완전한 디지털 에이전트로 기능할 수 있다.
그러나 여전히 많은 의문이 따른다. Agentic AI는 개념적으로 모호하고, 기존 AI와 무엇이 다른지 명확하지 않다. 또한 실질적인 사례가 부족하다는 점도 문제로 지적된다. 과연 Agentic AI는 과장일까? 아니면 AI의 진짜 미래일까?
Agentic AI는 최근 AI 연구자와 기술 기업들이 주목하는 개념이다. 하지만 아직까지 정확한 정의가 확립되지 않았고, 사람마다 다르게 해석하는 경우가 많다.
일반적으로 AI 시스템은 크게 세 가지 범주로 나뉜다.
- 규칙 기반 AI: 정해진 규칙에 따라 작동하는 AI (예: 엑셀 매크로, 챗봇)
- 생성형 AI(Generative AI): 주어진 데이터를 바탕으로 새로운 콘텐츠를 생성하는 AI (예: ChatGPT, DALL·E)
- Agentic AI: 단순한 응답 생성이 아니라 목표 설정 → 계획 수립 → 실행까지 수행하는 AI
이론적으로는 Agentic AI가 가장 발전된 형태의 AI로 보인다. 하지만 문제는 이 개념이 어디까지 실현될 수 있는지 명확하지 않다는 것이다.
- Agentic AI는 정말 ‘완전한 자율성’을 갖춘 AI인가?
- 아니면 단순히 자동화된 의사결정 시스템에 불과한가?
- 인간의 개입 없이 AI가 주도적으로 행동할 수 있을까?
이런 질문에 대한 명확한 답이 없기 때문에, Agentic AI는 아직 개념적으로 모호하고, 기술적 실현 가능성에 대한 논쟁이 계속되고 있다.
2. 기존 AI와 Agentic AI는 정말 다를까?
많은 사람이 "Agentic AI가 기존 AI와 근본적으로 다를까?"라는 의문을 가진다. ChatGPT도 이미 어느 정도의 자율성을 가지고 있는 것처럼 보이기 때문이다.
하지만 Agentic AI는 단순한 ‘업그레이드 버전’이 아니다. 기존 AI와의 본질적인 차이는 다음과 같다.
1) 기존 AI는 "반응형", Agentic AI는 "주도형"
기존 AI: 사용자의 입력(프롬프트)이 있어야 반응하는 방식
Agentic AI: 사용자의 명령 없이도 목표를 설정하고, 실행하는 방식
2) 단순한 답변 생성이 아닌 "목표 지향적 사고"
기존 AI는 질문에 답을 주지만, Agentic AI는 "무엇을 해야 할지"를 스스로 결정한다.
예를 들어, 기존 AI에게 "오늘의 주식 시장 분석을 해줘"라고 하면 보고서를 생성하지만, Agentic AI는 시장 데이터를 분석하고, 투자 전략까지 자동으로 제안할 수 있다.
3) 계획 수립 및 다단계 실행이 가능
기존 AI는 한 번의 요청에 대해 한 번의 응답을 준다.
하지만 Agentic AI는 "목표 설정 → 계획 수립 → 실행 → 결과 검토" 같은 복잡한 프로세스를 스스로 진행한다.
이처럼 Agentic AI는 기존 AI보다 한 단계 더 나아간 개념이다.
3. Agentic AI, 실질적인 사례?
Agentic AI의 개념과 기존 AI와의 차이를 이해했다면, 이제 중요한 질문이 남는다. "실제 사례는 어디에 있는가?"
Agentic AI는 아직 초기 단계의 기술이다. 완전히 자율적으로 목표를 설정하고 실행하는 AI는 아직 존재하지 않는다. 하지만 몇 가지 주목할 만한 프로젝트가 있다.
1) AutoGPT & BabyAGI
AutoGPT와 BabyAGI는 Agentic AI의 가능성을 보여주는 대표적인 오픈소스 프로젝트다.
- AutoGPT: 사용자가 목표를 입력하면 세부 계획을 세우고, 실행하며, 결과를 평가하는 AI 시스템이다.
- BabyAGI: 지속적으로 학습하고 작업을 수행하는 AI 프레임워크로, 간단한 업무 자동화를 수행할 수 있다.
2) 마이크로소프트 ‘코파일럿(Copilot) AI’
마이크로소프트의 Copilot AI는 단순한 생성형 AI가 아니다.
- 문서 작성, 일정 관리, 코드 리뷰 등 사용자가 요청하지 않아도 필요할 작업을 미리 추천하고 수행하는 기능을 갖추고 있다.
- 아직 완전한 Agentic AI는 아니지만, 기업용 AI 에이전트로 발전할 가능성이 높다.
현재 Agentic AI는 완전한 상용화 단계가 아니다.
- 기술적 한계, 윤리적 이슈, 기업 도입 장벽 등이 남아 있다.
- 하지만 AutoGPT, MS Copilot 같은 사례를 보면, Agentic AI는 분명히 현실이 되어가고 있다.
Agentic AI, 차세대 AI 패러다임의 시작
Agentic AI는 아직 초기 단계지만, AI가 단순한 도구를 넘어 ‘주도적 실행자’로 발전하는 중요한 변곡점이 될 가능성이 크다.
- 기술적으로는 AutoGPT, BabyAGI 같은 프로젝트가 등장하며 빠르게 발전하고 있다.
- 기업 관점에서는 마이크로소프트, 구글 등이 관련 기술을 도입하며 실용화 가능성을 높이고 있다.
- 투자자 입장에서는 아직 상용화 초기 단계이므로, 장기적인 관점에서 성장 가능성을 살펴볼 필요가 있다.
물론 Agentic AI는 아직 해결해야 할 문제가 많다. 개념적 모호함, 기술적 한계, 실질적인 사례 부족 등이 남아 있지만, 현재 진행 중인 연구와 기업들의 투자를 보면 머지않아 실질적인 변화가 일어날 가능성이 크다.
앞으로 우리가 주목해야 할 점
- Agentic AI가 실제 비즈니스 환경에서 어떻게 적용되는지 지켜볼 것
- 기업과 개발자들이 이 기술을 어떻게 활용하고 발전시키는지 분석할 것
- 단순한 유행이 아니라, AI의 패러다임 변화로 이어질 가능성이 있는지 평가할 것
Agentic AI는 단순한 ‘차세대 AI’가 아니라, AI가 스스로 사고하고 행동하는 미래의 시작일 수 있다.
우리는 지금 그 변화의 초기 단계에 서 있다. 앞으로 이 기술이 어떻게 발전할지 꾸준히 주목할 필요가 있다.
