Agentic AI란? 자율적으로 행동하는 차세대 인공지능 기술 이해하기

AI가 스스로 생각하고 행동한다면?

상상해보세요. 당신이 "다음 주 출장을 위한 모든 준비를 해줘"라고 말하면, AI가 스스로 항공편을 검색하고, 호텔을 예약하며, 회의 일정을 조율하고, 심지어 날씨에 맞는 옷차림까지 추천해주는 세상을 말이죠.

이것이 바로 Agentic AI(에이전틱 AI)가 만들어갈 미래입니다.

2025년 현재, AI 기술은 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어서 스스로 계획을 세우고 실행하는 단계로 진화하고 있습니다.

이 글에서는 Agentic AI가 무엇인지, 기존 AI와 어떻게 다른지, 그리고 이 기술을 선도하는 기업들은 어디인지 자세히 알아보겠습니다.

Agentic AI란 무엇인가?

Agentic AI는 인간의 개입 없이 스스로 목표를 설정하고, 계획을 수립하며, 실행할 수 있는 자율적인 인공지능을 의미합니다. 'Agent(에이전트)'라는 단어에서 알 수 있듯이, 이는 사용자를 대신해 다양한 작업을 수행하는 디지털 대리인 역할을 합니다.

핵심 특징

🎯 자율성 (Autonomy)

• 최소한의 인간 개입으로 복잡한 작업 수행
• 스스로 의사결정하고 행동 계획 수립

🧠 추론 능력 (Reasoning)

• 상황을 분석하고 최적의 해결책 도출
• 다단계 문제 해결 과정 수행

🔄 적응성 (Adaptability)

• 환경 변화에 따른 실시간 전략 수정
• 실패 시 대안 방법 모색

⚡ 실행력 (Action-taking)

• 다양한 도구와 시스템 연동
• 실제 작업 완료까지의 전 과정 관리

기존 AI 기술과의 비교

구분	전통적 AI	생성형 AI	Agentic AI
주요 기능	패턴 인식, 분류	콘텐츠 생성	자율적 작업 수행
상호작용 방식	입력→처리→출력	프롬프트→생성	목표 설정→계획→실행
의사결정	사전 정의된 규칙	학습된 패턴 기반	동적 추론 및 판단
작업 범위	단일 작업 특화	창작 및 정보 제공	복합적 워크플로우
학습 방식	지도/비지도 학습	대규모 언어 모델	강화학습 + LLM
자율성 수준	낮음	중간	높음
대표 예시	이미지 분류, 추천 시스템	ChatGPT, Claude	AutoGPT, LangChain Agent
인간 개입 필요성	높음	중간	낮음

Agentic AI의 핵심 구성 요소

1. 계획 수립 (Planning)

복잡한 목표를 작은 단위의 실행 가능한 작업으로 분해하는 능력입니다.

예를 들어, "회사 홈페이지 개선"이라는 목표를 받으면 현재 상태 분석, 문제점 파악, 개선 방안 도출, 우선순위 설정 등의 세부 계획을 수립합니다.

2. 도구 사용 (Tool Usage)

다양한 외부 도구와 API를 활용하여 실제 작업을 수행합니다. 웹 검색, 데이터베이스 조회, 파일 편집, 이메일 발송 등 필요한 도구를 상황에 맞게 선택하고 사용합니다.

3. 메모리 관리 (Memory Management)

단기 및 장기 메모리를 통해 작업 진행 상황을 기억하고, 과거 경험을 바탕으로 더 나은 의사결정을 내립니다.

4. 피드백 처리 (Feedback Processing)

작업 결과를 평가하고, 실패 시 원인을 분석하여 다른 접근 방법을 시도합니다.

실제 활용 사례

비즈니스 자동화

• 고객 서비스: 문의사항 분석부터 해결책 제시, 후속 조치까지 완전 자동화
• 프로젝트 관리: 일정 관리, 리소스 배분, 진행 상황 모니터링
• 데이터 분석: 데이터 수집, 분석, 보고서 작성의 전 과정 자동화

개인 생산성

• 스마트 어시스턴트: 일정 관리, 이메일 정리, 업무 우선순위 설정
• 학습 지원: 개인 맞춤형 학습 계획 수립 및 진도 관리
• 생활 관리: 쇼핑, 예약, 금융 관리 등 일상 업무 자동화

창작 및 연구

• 콘텐츠 제작: 기획부터 최종 완성품까지의 전체 제작 과정
• 연구 지원: 문헌 조사, 실험 설계, 결과 분석 및 논문 작성
• 소프트웨어 개발: 요구사항 분석부터 코딩, 테스트, 배포까지

Agentic AI 기술을 선도하는 주요 기업들

🇰🇷 국내 주요 기업들

네이버 (NAVER)

• 하이퍼클로바 X 기반의 AI 에이전트 서비스 개발
• 네이버 플랫폼 전반에 걸친 개인화 에이전트 통합
• 클라우드와 검색 기술을 결합한 종합적 AI 에이전트 솔루션

카카오 (Kakao)

• 카카오톡 기반 AI 어시스턴트 진화
• 카카오워크, 카카오페이 등 비즈니스 플랫폼에서 업무 자동화 에이전트
• 멀티모달 AI 기술을 활용한 생활 밀착형 에이전트 개발

라이너 (LINER)

• AI 에이전트 분야 국가대표 기업으로 선정
• 학술 연구와 업무 효율성에 특화된 AI 어시스턴트
• 웹 검색과 문서 분석을 자동화하는 에이전트 기능 제공

뤼튼테크놀로지스 (Wrtn Technologies)

• AI 에이전트 분야에서 라이너와 함께 국가대표 기업 선정
• 창작 및 업무 자동화에 특화된 AI 에이전트 플랫폼
• 다양한 업무 워크플로우를 자동화하는 맞춤형 에이전트 제공

LG AI연구원

• LG전자, LG화학 등 계열사 제조 프로세스 최적화 AI 에이전트
• 산업용 IoT와 연동된 스마트 팩토리 에이전트 시스템
• 가전제품과 연결된 생활 환경 관리 에이전트

삼성SDS

• 기업용 디지털 트랜스포메이션을 위한 AI 에이전트 솔루션
• 클라우드 기반 업무 프로세스 자동화 플랫폼
• 다양한 산업군 맞춤형 AI 에이전트 개발

🚀 글로벌 스타트업 및 전문 기업

AutoGPT

• 최초의 상용 Agentic AI 플랫폼 중 하나
• 오픈소스 기반으로 높은 확장성 제공
• GitHub에서 15만+ 스타를 받으며 개발자 커뮤니티에서 큰 주목

LangChain

• AI 에이전트 개발을 위한 프레임워크 제공
• 다양한 도구 연동과 워크플로우 구성 지원
• 기업용 솔루션부터 개발자 도구까지 폭넓은 제품군

Adept AI

• 컴퓨터 사용 자동화에 특화된 AI 에이전트 개발
• 웹 브라우저와 소프트웨어를 직접 조작하는 기술 보유
• 2024년 기준 약 4억 달러 투자 유치

🏢 대형 기술 기업

OpenAI

• GPT-4 기반의 고급 에이전트 기능 개발
• ChatGPT Plus에서 Code Interpreter, 플러그인 등 에이전틱 기능 제공
• 2025년 출시 예정인 GPT-5에서 더욱 향상된 에이전트 능력 기대

Google (DeepMind)

• Gemini 모델을 활용한 멀티모달 에이전트 개발
• 검색, 지도, 캘린더 등 구글 서비스와의 완벽한 통합
• Bard Advanced에서 복합 작업 수행 기능 제공

시스코 (Cisco)

• AI에 10억 달러 투자를 발표하며 Agentic AI 시대를 위한 대규모 투자 단행
• AI 워크로드와 에이전트를 보호하고, 보안팀에게 정교한 도구를 제공하는 보안 중심 접근
• AI가 고객과 직원의 요구를 예측하고, 과제를 해결하며, 의도를 실현하여 모든 사람의 생산성을 향상시키는 미래를 추진
• Webex AI Agent: 향상된 고객 경험을 위한 Webex AI 에이전트의 일반 공급 시작
• 네트워크 보안 융합: 보안을 네트워크에 더욱 깊이 융합하여 AI 시대의 새로운 위협에 대응
• 고객 서비스 자동화: 2028년까지 고객 서비스 상호작용의 68%가 에이전틱 AI에 의해 처리될 것으로 예측하며 관련 솔루션 개발

Microsoft

• Copilot 브랜드로 Office, Windows 전반에 에이전트 기능 통합
• Azure AI 플랫폼을 통한 기업용 에이전트 솔루션 제공
• GitHub Copilot에서 코딩 에이전트 기능 선도

Anthropic

• Claude 모델의 높은 안전성과 신뢰성을 바탕으로 한 에이전트 개발
• Constitutional AI 기술로 더욱 안전한 자율 에이전트 구현
• 기업용 Claude for Work에서 워크플로우 자동화 지원

🏭 전통 기업의 AI 에이전트 도전

IBM

• Watson 플랫폼을 에이전틱 AI로 진화
• 기업용 AI 에이전트 솔루션에 집중
• 금융, 헬스케어 등 특정 산업 맞춤형 에이전트 개발

SAP

• 비즈니스 프로세스 자동화를 위한 AI 에이전트 통합
• ERP 시스템과 연동된 지능형 업무 자동화
• 고객사의 특정 워크플로우에 특화된 솔루션 제공

도전 과제와 한계

기술적 한계

현재 Agentic AI는 복잡한 추론이 필요한 상황에서 여전히 오류를 범할 수 있습니다.

특히 예상치 못한 상황이나 모호한 지시사항에 대해서는 인간의 개입이 필요한 경우가 많습니다.

보안 및 프라이버시

자율적으로 행동하는 AI는 민감한 데이터에 접근하거나 중요한 결정을 내릴 수 있어, 보안 위험과 프라이버시 침해 가능성이 존재합니다.

윤리적 고려사항

AI가 독자적으로 판단을 내릴 때, 그 결과에 대한 책임 소재가 모호해질 수 있습니다. 또한 편향된 결정을 내릴 가능성도 고려해야 합니다.

규제 및 법적 이슈

자율 AI의 행동에 대한 명확한 법적 프레임워크가 아직 완전히 확립되지 않아, 기업들이 도입을 주저하는 경우가 있습니다.

미래 전망

단기 전망 (2025-2027)

• 특정 도메인(고객 서비스, 데이터 분석 등)에서의 상용화 가속
• 더 정교한 도구 사용 능력과 다중 작업 처리 기능 개발
• 기업용 솔루션을 중심으로 한 시장 확대

중장기 전망 (2028-2030)

• 완전 자율 업무 처리가 가능한 범용 AI 에이전트 등장
• 물리적 로봇과 결합된 실세계 작업 수행 에이전트
• AI 에이전트 간 협업을 통한 복잡한 프로젝트 수행

Agentic AI가 만들어갈 새로운 세상

Agentic AI는 단순히 새로운 기술이 아닙니다.

이는 우리가 일하고, 생활하고, 문제를 해결하는 방식을 근본적으로 바꿀 혁신적인 변화의 시작점입니다.

현재는 아직 초기 단계이지만, 주요 기업들의 활발한 투자와 개발, 그리고 실제 비즈니스 환경에서의 성공 사례들이 늘어나면서 빠른 성장세를 보이고 있습니다.

중요한 것은 이 기술을 어떻게 현명하게 활용하느냐입니다.

기술적 가능성과 함께 윤리적, 법적 고려사항을 균형 있게 접근한다면, Agentic AI는 인간의 창의성과 생산성을 크게 향상시키는 강력한 도구가 될 것입니다.

미래는 AI가 인간을 대체하는 것이 아니라, AI와 인간이 협력하여 더 큰 가치를 창출하는 방향으로 나아갈 것입니다. Agentic AI는 그 협력의 핵심 파트너가 될 것입니다.