혁신적인 AI 시대: AI 에이전트 vs. 에이전틱 AI

본 연구는 AI 에이전트와 에이전틱 AI의 개념적 차이, 응용 분야, 그리고 이들이 직면한 과제를 분석하여, 더욱 강력하고 설명 가능한 AI 시스템 개발을 위한 로드맵을 제시합니다.

AI 에이전트와 에이전틱 AI: 새로운 지평을 향한 여정

최근 Ranjan Sapkota, Konstantinos I. Roumeliotis, Manoj Karkee 세 연구원이 발표한 논문은 인공지능(AI) 분야에 새로운 이정표를 제시합니다. 논문의 핵심은 바로 AI 에이전트(AI Agents) 와 에이전틱 AI(Agentic AI) 의 개념적 차이와 응용, 그리고 이들이 안고 있는 과제를 명확하게 구분하고 분석한 것입니다.

AI 에이전트: 특정 작업의 자동화 전문가

AI 에이전트는 대규모 언어 모델(LLM)과 대규모 이미지 모델(LIM)을 기반으로 특정 작업을 자동화하는 데 초점을 맞춘 모듈식 시스템입니다. 생성형 AI의 발전을 기반으로 도구 통합, 프롬프트 엔지니어링, 추론 개선 등을 통해 더욱 진화하고 있습니다. 고객 지원, 스케줄링, 데이터 요약과 같은 분야에서 활용되고 있으며, 마치 숙련된 전문가처럼 특정 작업을 효율적으로 처리하는 모습을 보여줍니다. 하지만, 환각(hallucination) 현상이나 시스템의 취약성(brittleness)과 같은 한계점 또한 존재합니다.

에이전틱 AI: 자율성과 협업의 시대를 열다

에이전틱 AI는 AI 에이전트와는 차원이 다른 패러다임의 전환을 의미합니다. 다수의 에이전트가 협력하여 작업을 분담하고, 지속적인 기억 기능을 통해 학습하며, 스스로 자율적으로 작동하는 시스템입니다. 연구 자동화, 로봇 조정, 의료 의사 결정 지원 등 복잡하고 다양한 분야에서 활용될 가능성이 높으며, AI 에이전트보다 훨씬 높은 수준의 자율성과 협업 능력을 보여줍니다. 하지만, 예측 불가능한 행동(emergent behavior)이나 에이전트 간 조정 실패(coordination failure)와 같은 새로운 과제에 직면하게 됩니다.

도전과 혁신: 한계 극복을 위한 해결책 모색

연구진은 AI 에이전트와 에이전틱 AI가 가지고 있는 각각의 과제에 대해 ReAct 루프, Retrieval Augmented Generation(RAG), 오케스트레이션 계층, 인과 모델링 등의 해결책을 제시했습니다. 이는 단순한 기술적 개선을 넘어, 더욱 강력하고 확장 가능하며 설명 가능한 AI 시스템을 개발하기 위한 혁신적인 접근 방식입니다.

결론: 미래를 향한 끊임없는 진화

이번 연구는 AI 에이전트와 에이전틱 AI의 개념을 명확히 정의하고, 그 응용 분야와 한계를 짚어봄으로써 AI 기술 발전에 중요한 방향을 제시합니다. 이는 단순한 기술적 발전이 아닌, 인간과 AI의 공존과 협력을 위한 새로운 시대를 여는 중요한 발걸음이라고 할 수 있습니다. 앞으로 이러한 연구를 통해 더욱 안전하고 효율적인 AI 시스템이 개발될 것이며, 우리 삶의 다양한 분야에서 혁신적인 변화를 가져올 것입니다. 끊임없는 연구와 혁신을 통해 인류에게 도움이 되는 AI 기술의 발전을 기대해 봅니다.