AI Future Self Seeds
“Agentic AI가 온다!” – 기존 AI를 넘어선 진짜 자율 시스템의 모든 것
“AI가 스스로 판단하고 움직인다?”
단순 챗봇을 넘어 자율성과 적응성을 갖춘 새로운 AI 패러다임이 떠오르고 있습니다.
그 이름은 바로 Agentic AI.
오늘은 InfoQ Live 웨비나에서 다룬 최신 인사이트를 기반으로
Agentic AI가 무엇인지, 기존 AI와 어떻게 다른지, 그리고 실제 현업에서의 활용과 한계까지
깔끔하게 정리해드립니다.
📌 목차
- AI Agents vs Agentic AI – 개념부터 다르다
- Agentic AI가 잘하는 것과 아직 부족한 것
- 신뢰성 문제와 Human-in-the-Loop의 중요성
- Agentic AI 시스템 설계의 핵심 요소
- 소프트웨어 개발과 AI Agents의 새로운 협업
- Hallucination – 현실과 환상 사이
- 향후 12개월, Agentic AI는 어디로?
- FAQ
- 마무리 체크리스트
1. 🤔 AI Agents vs Agentic AI – 개념부터 다르다
| 구분 | AI Agents | Agentic AI |
|---|---|---|
| 정의 | LLM 기반으로 자율적 판단·계획·도구 사용 | AI Agents + 툴 + 오케스트레이션의 복합 시스템 |
| 자율성 | 한정적 | 매우 높음 |
| 적응성 | 낮음 | 동적으로 계획 수정 가능 |
| 목표 지향성 | 단일 작업 중심 | 전체 시스템 차원의 성과 달성 |
| 메타인지 | 미흡 | 스스로 학습, 도구 생성 |
- AI Agent → LLM을 기반으로 상황을 분석하고 스스로 목표 달성 방법을 선택
- Agentic AI → 여러 AI Agents, 툴, 레지스트리, 오케스트레이션 레이어가 합쳐진 시스템 전체
✅ 핵심 키워드: Autonomy, Adaptability, Goal-Orientation, Metacognition
2. 🚀 Agentic AI가 잘하는 것과 아직 부족한 것
잘하는 것
- 문서 요약, 리서치, 코드 생성
- 툴·API 연동 → 복잡한 업무 처리
- 단순 반복 작업 → 생산성 극대화
부족한 것
- “off the rails” 문제 → 제어 벗어남
- 정확도 검증 어려움
- 대규모 운영 시 GPU 비용 폭탄
- 높은 신뢰성이 필요한 비즈니스 로직에는 아직 부적합
“자율적이라고 해서 만능은 아니다.”
Agentic AI는 아직 인간의 관리가 필요합니다.
3. 🛡️ 신뢰성 문제와 Human-in-the-Loop의 중요성
- 체인으로 이어진 작업에서 누적 오류 발생
- “90% 정확도”가 결코 안전하지 않음
- 고위험 업무에는 사람의 최종 검증 필수
신뢰성 확보 기술
- RAG (Retrieval-Augmented Generation)
- Prompt Engineering 개선
- Guardrails, 히트맵 적용
- Critique Loops (자체 응답 검증)
- 정량적 평가 시스템 (Evals)
✅ Human-in-the-Loop(HITL) → Agentic AI의 필수 파트너
4. 🏗️ Agentic AI 시스템 설계의 핵심 요소
| 구성 요소 | 역할 |
|---|---|
| Orchestration Layer | 에이전트 간 흐름 제어 |
| Context Management | LLM에게 필요한 정보 정리 |
| Vector Databases | 벡터 검색 → 문맥 정확도 ↑ |
| Identity & Entitlement | 에이전트 식별 및 권한 관리 |
| API Gateways | L7 라우팅, 장애 대체 처리 |
| Evals & Monitoring | 품질 평가 및 피드백 학습 |
- MCP (Model Context Protocol) 등장
- LLM이 다양한 툴과 안전하게 소통할 수 있도록 표준화
- 아직 인증·보안 측면은 미비
- 에이전트 간 통신 표준은 별도 발전 중 (A2A 등)
🚀 Agentic AI는 결국 마이크로서비스 아키텍처와 닮았다.
하지만 LLM의 비결정성까지 고려해야 한다는 점이 다르다!
5. 👨💻 소프트웨어 개발과 AI Agents의 새로운 협업
Agentic AI는 개발자들의 작업방식을 완전히 바꿀 준비가 되어있습니다.
지원 가능 영역
- 코드 탐색 & 이해 (GitHub Copilot, Glean)
- 단위 테스트 자동 생성
- 배포 후 로그 분석
- 트래픽 이상 감지
- 디자인 문서 초안 작성
- 다이어그램 자동 생성 (Mermaid)
엔지니어의 새로운 역할
- AI의 출력을 비판적으로 검토할 역량 필수
- “더 나은 질문”을 던질 수 있는 사고 훈련
- 대량 코드 생성 → 리뷰 및 품질 관리가 더 중요
✅ “AI가 코드를 짜준다”에서 멈추면 안 된다.
이제는 AI의 답을 검증하고 다듬는 엔지니어가 필요하다.
6. 🧠 Hallucination – 현실과 환상 사이
| 해결책 | 설명 |
|---|---|
| Grounding | RAG로 정보 근거 확보 |
| Prompt Tuning | 프롬프트 정교화 |
| Human-in-the-Loop | 최종 검증 |
| Critique Loops | AI 응답 자체 이중 검증 |
| Fine-tuning | 특정 업무에 맞춤 훈련 |
- Hallucination(환각) 완전 제거는 불가능
- 현실적 목표는 “관리하고 줄이는 것”
“AI는 자신 있게 틀릴 수 있다.”
그래서 검증과 관리가 필수입니다.
7. 🔮 향후 12개월, Agentic AI는 어디로?
- Transformer 아키텍처 → 검색·추천 시스템에 확산
- AI가 실제 비즈니스 생산성으로 연결되는 사례 급증
- Multi-Agent System 실전 적용 본격화
- MCP, A2A 등 표준 개발 가속화
✅ Agentic AI는 더 이상 개념이 아니다.
2025년, 현실 솔루션으로 자리 잡을 준비를 하고 있다.
❓ FAQ
Q1. Agentic AI가 일반 AI랑 뭐가 다른가요?
기존 AI는 주어진 작업만 수행.
Agentic AI는 스스로 판단하고 계획을 세우며, 다양한 툴을 조합해 문제를 해결합니다.
Q2. Agentic AI가 완전 자율로 움직이나요?
아직은 아닙니다.
Human-in-the-Loop로 사람이 반드시 관리해야 합니다.
Q3. 기업에서 당장 도입해도 되나요?
일부 단순 업무엔 적용 가능.
하지만 고신뢰가 필요한 핵심 업무엔 아직 위험 부담 큽니다.
✅ 마무리 체크리스트
| 항목 | 체크 여부 |
|---|---|
| Agentic AI 개념 이해 | ✅ |
| 신뢰성 관리 전략 파악 | ✅ |
| 시스템 설계 핵심 요소 숙지 | ✅ |
| AI와 협업하는 개발 역량 준비 | ✅ |
🤖 Agentic AI는 미래가 아니라 현실이 되고 있다.
하지만, 여전히 사람의 통찰과 관리가 함께 가야 한다는 점을 잊지 마세요!
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