에이전틱 AI(Agentic AI)는 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어 스스로 목표를 설정하고 계획을 수립하며 실행까지 하는 자율적인 인공지능 시스템입니다. 가트너는 2028년까지 일상 업무 의사결정의 15%가 에이전틱 AI를 통해 자율적으로 이루어질 것으로 전망하며, 기업 소프트웨어 애플리케이션의 33%가 에이전틱 AI를 통합할 것으로 예측합니다. 이는 2024년 1% 미만에서 급격히 증가하는 수치입니다. 이 글에서는 에이전틱 AI의 개념과 작동 원리, 주요 프레임워크, 그리고 실제 활용 사례를 상세히 다룹니다.
에이전틱 AI란 무엇인가
에이전틱 AI는 인간의 개입 없이 의사결정을 내리고 작업을 수행할 수 있는 자율 시스템에 초점을 맞춘 인공지능의 한 분야입니다. 목표 달성을 위해 스스로 계획을 세우고 실행하며 상황을 판단하여 문제를 해결하는 ‘자율적 문제 해결사’입니다.
기존 AI와의 차이
전통적인 AI 시스템은 반응형(Reactive)입니다. 사용자가 질문하면 답을 제공하거나, 특정 입력에 대해 사전에 정의된 출력을 생성합니다. ChatGPT 같은 생성형 AI도 프롬프트에 응답하지만, 스스로 다음 단계를 계획하거나 여러 작업을 연쇄적으로 수행하지는 않습니다.
반면 에이전틱 AI는 능동형(Proactive)입니다. 사용자가 고수준의 목표만 제시하면 에이전트는 그 목표를 달성하기 위한 세부 계획을 수립하고, 필요한 도구를 선택하며, 단계별로 실행하고, 결과를 검증한 후 필요하면 계획을 조정합니다. 예를 들어 “경쟁사 분석 보고서 작성”이라는 목표를 주면, 웹에서 정보를 검색하고 데이터를 수집하여 분석하고 문서를 작성하는 전 과정을 자율적으로 수행합니다.
핵심 특징
에이전틱 AI의 세 가지 주요 특징은 자율성, 적응력, 목표 지향성입니다. 첫째, 자율성(Autonomy)은 사람의 지속적인 감독 없이 작업을 수행하는 능력을 의미합니다. 일단 목표가 설정되면 에이전트는 독립적으로 작동합니다. 둘째, 적응력(Adaptability)은 상호작용을 통해 학습하고 피드백을 받아 결정을 변경하는 능력입니다. 환경 변화나 예상치 못한 장애물에 직면하면 전략을 조정합니다. 셋째, 목표 지향성(Goal-Oriented)은 구체적인 작업을 수행하고 이를 달성하는 방법에 대해 추론하는 능력입니다. 단순히 지시를 따르는 것이 아니라 목표 달성을 위한 최적의 경로를 찾습니다.
에이전틱 AI의 작동 원리
에이전틱 AI는 인식, 추론, 행동이라는 세 단계의 순환 루프로 작동합니다. 이 과정을 통해 목표를 달성하기 위한 자율적인 문제 해결이 이루어집니다.
1단계: 인식(Perception)
에이전트는 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 환경을 인식합니다. 텍스트, 이미지, 센서 데이터, API 응답 등 멀티모달 입력을 처리할 수 있습니다. 예를 들어 고객 지원 에이전트는 고객의 이메일, 과거 상호작용 기록, 제품 데이터베이스, 현재 재고 상태 등을 모두 수집하여 컨텍스트를 구성합니다.
인식 단계에서 핵심은 관련 정보와 무관한 정보를 구분하는 필터링입니다. 에이전트는 현재 목표와 관련성이 높은 데이터에 집중하여 효율적으로 작동합니다.
2단계: 추론(Reasoning)
대형 언어 모델(LLM)이 수집된 정보를 분석하여 행동 계획을 수립하고 솔루션을 결정하며 업무를 조율합니다. 이 단계에서 에이전트는 목표를 하위 작업으로 분해하고, 각 작업의 우선순위를 정하며, 실행 순서를 결정합니다.
추론 과정에는 ReAct(Reasoning and Acting), Chain-of-Thought, Tree-of-Thoughts 같은 다양한 기법이 사용됩니다. ReAct는 추론과 행동을 반복하며 점진적으로 문제를 해결하고, Chain-of-Thought는 복잡한 문제를 단계별로 사고하여 해결하며, Tree-of-Thoughts는 여러 가능성을 탐색하여 최적의 경로를 찾습니다.
3단계: 행동(Action)
에이전트는 API를 활용해 도구나 외부 데이터를 불러와 작업을 수행합니다. 웹 검색, 데이터베이스 쿼리, 파일 조작, 코드 실행, 이메일 발송 등 다양한 행동이 가능합니다.
행동 후에는 결과를 검증하고 목표가 달성되었는지 평가합니다. 목표가 달성되지 않았거나 새로운 정보가 발견되면 인식 단계로 돌아가 루프를 반복합니다. 이러한 피드백 루프는 에이전트가 실패로부터 학습하고 전략을 개선할 수 있게 합니다.
주요 에이전틱 AI 프레임워크
2025년 현재 여러 오픈소스 및 상용 프레임워크가 에이전틱 AI 구축을 지원하고 있습니다. 각 프레임워크는 고유한 강점과 사용 사례를 가지고 있습니다.
LangChain
LangChain은 LLM 생태계에서 가장 널리 인정받고 채택된 에이전트 프레임워크입니다. 2025년 중반 GitHub 스타가 11만 개를 넘어서며 대규모 개발자 채택을 보여주고 있습니다. 초기에는 프롬프트 체이닝을 단순화하는 도구로 시작했지만, LLM 기반 애플리케이션과 자율 에이전트를 구축하기 위한 완전한 오케스트레이션 레이어로 진화했습니다.
LangChain의 핵심 기능은 도구 통합의 용이성입니다. 검색 엔진, 데이터베이스, API 등 다양한 외부 도구를 에이전트에 연결할 수 있는 표준화된 인터페이스를 제공합니다. 메모리 관리 기능으로 에이전트가 과거 상호작용을 기억하고 컨텍스트를 유지할 수 있으며, 다양한 LLM 제공자(OpenAI, Anthropic, Cohere 등)를 지원하여 유연성을 제공합니다.
LangChain은 특히 복잡한 멀티스텝 워크플로우와 여러 도구를 조율해야 하는 시나리오에 적합합니다. 고객 지원, 연구 보조, 데이터 분석 등에서 널리 사용되고 있습니다.
AutoGPT
AutoGPT는 GPT-4 언어 모델을 기반으로 하며 언어 입력을 통해 목표 지향적 활동을 실행할 수 있는 자율 AI 에이전트입니다. 복잡한 목표를 달성하기 위해 자율적으로 계획을 세우고 실행합니다.
AutoGPT의 주요 특징은 완전한 자율성입니다. 사용자가 목표만 설정하면 그 후의 모든 과정을 스스로 처리합니다. 작업을 하위 작업으로 분석하고 나누며, 웹 검색, 파일 조작, 데이터 분석 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 자체 성과를 평가하고 필요에 따라 전략을 조정하는 자기 개선 능력도 있습니다.
AutoGPT는 단일 명령으로 복잡한 프로젝트를 완료하고 싶을 때, 최소한의 인간 개입으로 연구나 정보 수집을 수행하고 싶을 때, 그리고 창의적인 문제 해결 접근법을 탐색하고 싶을 때 유용합니다. 다만 완전한 자율성은 때로 예상치 못한 행동이나 비효율로 이어질 수 있어 적절한 가드레일 설정이 중요합니다.
AutoGen (Microsoft)
Microsoft의 AutoGen은 여러 AI 에이전트가 협력하여 작업을 수행하는 멀티 에이전트 시스템에 특화되어 있습니다. 각 에이전트는 특정 역할을 담당하며, 에이전트 간 대화를 통해 복잡한 문제를 해결합니다.
AutoGen에서는 예를 들어 코드 작성을 위해 Planner(작업 계획 수립), Coder(코드 작성), Critic(코드 검토 및 개선 제안), Executor(코드 실행 및 결과 보고) 같은 여러 에이전트를 구성할 수 있습니다. 에이전트들은 서로 대화하며 반복적으로 결과를 개선합니다.
이러한 멀티 에이전트 접근법은 복잡한 작업을 전문화된 역할로 분할하여 효율성을 높이고, 에이전트 간 상호 검증으로 품질을 향상시키며, 팀워크를 통한 문제 해결이 가능하게 합니다.
CrewAI
CrewAI는 역할 기반 에이전트 오케스트레이션에 중점을 둡니다. 각 에이전트에게 명확한 역할, 목표, 배경 스토리를 부여하여 더 자연스럽고 효과적인 협업을 구현합니다.
CrewAI의 특징은 간단한 Python 코드로 에이전트 팀을 정의하고 조율할 수 있다는 점입니다. 순차적, 병렬적, 조건부 작업 흐름을 쉽게 설계할 수 있으며, 인간처럼 역할을 수행하는 에이전트를 통해 더 직관적인 시스템을 구축할 수 있습니다.
CrewAI는 콘텐츠 생성(연구원, 작가, 편집자 에이전트), 비즈니스 분석(데이터 수집가, 분석가, 보고서 작성자 에이전트), 프로젝트 관리(계획자, 실행자, 품질 관리자 에이전트) 등에 적합합니다.
실제 활용 사례
에이전틱 AI는 다양한 산업과 업무 영역에서 실질적인 가치를 창출하고 있습니다. 2025년 현재 가장 성공적인 활용 사례를 살펴봅니다.
고객 지원 자동화
24/7 운영되는 AI 에이전트는 고객 문의를 이해하고 관련 정보를 검색하여 정확한 답변을 제공합니다. ServiceNow의 AI 에이전트는 현재 인바운드 지원 케이스의 80%를 처리하고 있으며, 복잡한 티켓의 해결 시간을 52% 단축했습니다.
고객 지원 에이전트는 단순히 FAQ를 검색하는 수준을 넘어 고객의 과거 이력을 분석하고, 관련 제품 문서를 찾아보며, 필요하면 주문 상태를 확인하거나 환불을 처리하는 등 복잡한 작업을 수행합니다. 문제를 해결할 수 없는 경우에만 인간 상담원에게 에스컬레이션하며, 이때도 전체 컨텍스트를 전달하여 상담원이 빠르게 상황을 파악할 수 있게 합니다.
코드 생성 및 개발 지원
코드 코파일럿 에이전트는 코드를 작성하고 린팅하며 유닛 테스트를 생성합니다. 개발자가 고수준의 요구사항을 설명하면 에이전트는 적절한 프로그래밍 언어와 프레임워크를 선택하고, 코드를 생성하며, 스타일 가이드에 맞게 포매팅하고, 테스트 케이스를 작성하여 코드가 정상 작동하는지 검증합니다.
GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer 같은 도구가 이러한 기능을 제공하며, 더 나아가 에이전틱 버전은 전체 기능이나 모듈을 자율적으로 구현할 수 있습니다. 버그 수정도 자동화하여 에러 로그를 분석하고 원인을 파악하며 수정 코드를 제안합니다.
연구 및 정보 수집
시장 조사나 법률 연구 에이전트는 정보를 검색하고 종합하며 출처를 인용합니다. 방대한 문서, 웹 페이지, 학술 논문을 탐색하여 관련 정보를 추출하고, 여러 소스의 정보를 통합하여 일관된 요약을 생성하며, 신뢰할 수 있는 출처를 인용하여 검증 가능성을 제공합니다.
예를 들어 “2025년 전기차 시장 동향” 보고서를 요청하면, 에이전트는 산업 보고서, 뉴스 기사, 기업 발표, 정부 정책 문서 등을 검색하고 분석하여 종합적인 시장 분석을 제공합니다. 데이터 시각화까지 자동으로 생성하여 트렌드를 명확하게 표현할 수 있습니다.
업무 프로세스 자동화
에이전틱 AI는 반복적인 업무 프로세스를 자동화하여 직원들이 더 창의적이고 전략적인 작업에 집중할 수 있게 합니다. 송장 처리, 비용 승인, 데이터 입력, 보고서 생성 등 다양한 백오피스 작업을 처리합니다.
RPA(Robotic Process Automation)와의 차이는 에이전틱 AI가 사전에 정의된 규칙만 따르는 것이 아니라 상황을 판단하고 예외를 처리할 수 있다는 점입니다. 예를 들어 송장에 오류가 있으면 자동으로 공급업체에 문의하고, 응답을 받아 정정한 후 승인 프로세스를 계속 진행할 수 있습니다.
개인화된 교육 및 멘토링
교육 분야에서 에이전틱 AI는 학생의 학습 스타일, 진도, 강점과 약점을 분석하여 맞춤형 학습 경로를 제공합니다. 학생이 어려워하는 개념을 파악하고 추가 설명이나 연습 문제를 제공하며, 학습 속도에 맞춰 난이도를 조정합니다.
프로그래밍 학습에서는 학생의 코드를 분석하고 오류를 지적하며 개선 방안을 제안합니다. 단순히 답을 알려주는 것이 아니라 학습자가 스스로 문제를 해결할 수 있도록 힌트를 제공하고 사고 과정을 안내합니다.
에이전틱 AI의 과제와 한계
에이전틱 AI는 큰 잠재력을 가지고 있지만 여러 과제와 한계도 존재합니다. 이러한 문제를 이해하고 대응하는 것이 성공적인 도입의 핵심입니다.
신뢰성과 제어
완전 자율 시스템은 예상치 못한 행동을 할 수 있습니다. 에이전트가 잘못된 추론을 하거나 부적절한 도구를 선택하거나 의도하지 않은 결과를 초래할 수 있습니다. AutoGPT 같은 시스템은 때로 목표를 달성하기 위해 과도하게 많은 API 호출을 하거나 무한 루프에 빠질 수 있습니다.
이를 해결하기 위해 가드레일(Guardrails)을 설정해야 합니다. 에이전트가 수행할 수 있는 작업의 범위를 제한하고, 중요한 결정은 인간의 승인을 받도록 하며, 최대 실행 시간이나 API 호출 횟수를 제한하고, 정기적으로 성과를 모니터링하여 이상 행동을 조기에 발견해야 합니다.
할루시네이션과 오류
LLM 기반 에이전트는 사실이 아닌 정보를 그럴듯하게 생성하는 할루시네이션 문제를 겪을 수 있습니다. 특히 신뢰할 수 있는 정보가 필요한 의료, 법률, 금융 같은 분야에서는 치명적입니다.
완화 전략으로는 정보를 검색할 때 신뢰할 수 있는 소스만 사용하도록 제한하고, 여러 소스에서 정보를 교차 검증하며, 중요한 사실은 인간이 최종 확인하고, 에이전트가 불확실할 때는 확신 수준을 표시하도록 하는 방법이 있습니다.
윤리와 책임
에이전트가 자율적으로 결정을 내릴 때 누가 책임을 지는지 명확하지 않을 수 있습니다. 에이전트가 편향된 결정을 내리거나 프라이버시를 침해하거나 규제를 위반하면 어떻게 해야 할까요?
AI 거버넌스 프레임워크를 구축하여 에이전트의 행동을 모니터링하고, 윤리 가이드라인을 설정하며, 감사 추적을 유지하여 모든 결정의 근거를 추적할 수 있어야 합니다. 에이전트 개발자, 배포 조직, 사용자 간의 책임 소재를 명확히 정의하는 것도 중요합니다.
에이전틱 AI와 함께 반드시 고려해야 할 AI 거버넌스에 대해서는 다음 글을 참고하세요.
비용과 복잡성
에이전틱 AI 시스템은 여러 LLM 호출, 도구 사용, 반복적인 추론을 수행하므로 비용이 빠르게 증가할 수 있습니다. 복잡한 작업일수록 더 많은 계산 자원과 API 호출이 필요합니다.
비용 관리를 위해 캐싱을 사용하여 반복적인 쿼리 결과를 저장하고, 간단한 작업은 작은 모델을 사용하며 복잡한 작업만 대형 모델을 사용하고, 에이전트가 목표 달성에 실패하거나 과도한 비용이 발생하면 조기에 중단하는 메커니즘을 구현해야 합니다.
마치며
에이전틱 AI는 인공지능의 다음 진화 단계로, 단순한 도구에서 자율적인 협력자로의 전환을 대표합니다. 스스로 계획하고 실행하며 적응하는 능력은 업무 자동화, 의사결정 지원, 창의적 문제 해결 등 다양한 영역에서 혁신을 가져오고 있습니다.
LangChain, AutoGPT, AutoGen, CrewAI 같은 프레임워크는 에이전틱 AI 구축을 더욱 접근 가능하게 만들고 있으며, 실제 활용 사례는 고객 지원, 코드 생성, 연구, 업무 자동화, 교육 등으로 빠르게 확대되고 있습니다. 가트너의 전망대로 2028년까지 기업 소프트웨어의 33%가 에이전틱 AI를 통합한다면, 일하는 방식 자체가 근본적으로 변화할 것입니다.
다만 신뢰성, 윤리, 비용 같은 과제도 명확히 존재합니다. 성공적인 에이전틱 AI 도입을 위해서는 적절한 가드레일 설정, 인간-AI 협업 모델 구축, 지속적인 모니터링과 개선이 필수적입니다. 에이전틱 AI는 인간을 대체하는 것이 아니라 인간의 능력을 증강하고 더 가치 있는 일에 집중할 수 있게 하는 파트너로 자리잡을 것입니다.
2025년 IT 트렌드에 대한 전반적인 내용은 다음 글을 참고하세요.
FAQ
❓ 에이전틱 AI와 ChatGPT 같은 생성형 AI의 차이는 무엇인가요?
ChatGPT 같은 생성형 AI는 사용자의 프롬프트에 응답하는 반응형 시스템입니다. 질문하면 답하고, 요청하면 콘텐츠를 생성하지만 스스로 다음 단계를 계획하거나 여러 작업을 연쇄적으로 수행하지는 않습니다. 반면 에이전틱 AI는 고수준 목표를 받으면 그것을 달성하기 위한 세부 계획을 수립하고, 필요한 도구를 선택하며, 단계별로 실행하고, 결과를 검증한 후 필요하면 계획을 조정합니다. 예를 들어 시장 조사 보고서 작성이라는 목표를 주면, 웹 검색, 데이터 수집, 분석, 문서 작성의 전 과정을 자율적으로 수행합니다.
❓ 에이전틱 AI 구축에 어떤 프레임워크를 선택해야 하나요?
프로젝트 요구사항에 따라 다릅니다. LangChain은 가장 성숙하고 커뮤니티 지원이 풍부하여 일반적인 에이전트 개발에 적합합니다. 도구 통합이 쉽고 문서화가 잘 되어 있어 초보자에게도 좋습니다. AutoGPT는 완전한 자율성을 원하고 사용자 개입을 최소화하려는 경우 적합하지만, 예상치 못한 행동의 위험이 있습니다. AutoGen은 여러 전문화된 에이전트가 협력해야 하는 복잡한 작업에 이상적입니다. CrewAI는 역할 기반 팀 구성이 직관적이어서 빠른 프로토타이핑에 유리합니다. 간단한 작업은 LangChain으로 시작하고, 멀티 에이전트 협업이 필요하면 AutoGen이나 CrewAI를, 최대한의 자율성을 원하면 AutoGPT를 고려하세요.
❓ 에이전틱 AI가 무한 루프에 빠지거나 예상치 못한 행동을 하면 어떻게 하나요?
가드레일을 설정하여 에이전트의 행동을 제한해야 합니다. 첫째, 최대 실행 시간을 설정하여 일정 시간 내에 작업이 완료되지 않으면 자동으로 중단합니다. 둘째, API 호출 횟수나 비용 한도를 설정하여 과도한 자원 소비를 방지합니다. 셋째, 허용된 도구와 행동 범위를 명시적으로 제한합니다. 넷째, 중요한 행동은 인간의 승인을 받도록 Human-in-the-Loop를 구현합니다. 다섯째, 실시간 모니터링으로 이상 행동을 조기에 감지하고 개입합니다. 대부분의 프레임워크는 이러한 안전 메커니즘을 내장하고 있으므로 적절히 구성하면 위험을 크게 줄일 수 있습니다.
❓ 에이전틱 AI를 업무에 도입하면 일자리가 위협받나요?
에이전틱 AI는 특정 작업을 자동화하지만 인간을 완전히 대체하기보다는 협력자 역할을 합니다. 반복적이고 시간 소모적인 작업은 에이전트가 처리하고, 인간은 전략적 사고, 창의적 문제 해결, 복잡한 의사결정, 대인 관계 관리 등 고부가가치 업무에 집중할 수 있습니다. ServiceNow 사례에서 보듯 AI가 80%의 기본 지원 케이스를 처리하지만, 복잡하고 민감한 케이스는 여전히 인간 전문가가 처리합니다. 에이전틱 AI는 도구이며, 이를 효과적으로 활용하는 능력이 경쟁력이 될 것입니다. 따라서 AI와 협업하는 방법을 배우고 AI가 처리하기 어려운 고유한 인간적 역량을 개발하는 것이 중요합니다.
❓ 에이전틱 AI의 결정을 어떻게 신뢰할 수 있나요?
투명성과 설명 가능성을 확보하는 것이 핵심입니다. 첫째, 에이전트가 왜 특정 결정을 내렸는지 추론 과정을 로깅하고 감사 추적을 유지합니다. 대부분의 프레임워크는 에이전트의 사고 과정을 출력할 수 있습니다. 둘째, 중요한 결정에는 출처와 근거를 함께 제시하도록 합니다. 셋째, A/B 테스팅이나 파일럿 프로그램을 통해 에이전트의 성능을 검증합니다. 넷째, 인간 전문가가 정기적으로 에이전트의 결정을 샘플링하여 검토합니다. 다섯째, 처음에는 에이전트를 보조 도구로 사용하고 신뢰가 쌓이면 점진적으로 자율성을 높입니다. 신뢰는 시간과 경험을 통해 구축되며, 투명한 운영과 지속적인 모니터링이 필수적입니다.
❓ 소규모 기업도 에이전틱 AI를 활용할 수 있나요?
예, 오픈소스 프레임워크와 클라우드 서비스 덕분에 진입 장벽이 낮아졌습니다. LangChain, CrewAI 같은 오픈소스 도구는 무료로 사용할 수 있으며, OpenAI, Anthropic, Cohere 같은 LLM API는 사용량 기반 가격제로 큰 초기 투자 없이 시작할 수 있습니다. 소규모 기업은 간단한 유스케이스부터 시작하는 것이 좋습니다. 예를 들어 고객 문의 자동 응답, 기본적인 데이터 수집과 보고서 생성, 소셜 미디어 콘텐츠 스케줄링 같은 특정 반복 작업을 자동화하면 즉각적인 가치를 얻을 수 있습니다. 처음에는 완전 자율 모드가 아닌 제안 모드로 운영하여 위험을 줄이고 신뢰를 구축할 수 있습니다. 커뮤니티 포럼과 문서를 활용하면 큰 개발팀 없이도 구축이 가능합니다.