AI Agent vs. Agentic AI: 개념, 응용 및 과제 분석

본 연구는 AI Agent와 Agentic AI의 개념적 차이와 응용 분야, 그리고 각각의 기술적 과제를 분석하여 미래 AI 시스템 개발을 위한 로드맵을 제시합니다. 특히, 다중 에이전트 협업과 자율적인 의사결정이 가능한 Agentic AI의 등장은 인공지능 기술의 패러다임 전환을 예고하며, 동시에 새로운 윤리적 및 사회적 과제를 제기합니다.

꿈꾸는 기계, 현실을 만들다: AI Agent와 Agentic AI의 미래

최근 Ranjan Sapkota, Konstantinos I. Roumeliotis, Manoj Karkee 연구팀이 발표한 논문 "AI Agents vs. Agentic AI: A Conceptual Taxonomy, Applications and Challenge"는 인공지능(AI) 분야의 혁신적인 두 개념, AI Agent와 Agentic AI를 심층적으로 비교 분석했습니다. 단순한 자동화를 넘어, 스스로 학습하고 판단하며 복잡한 문제를 해결하는 AI의 진화 과정을 엿볼 수 있는 흥미로운 연구입니다.

AI Agent: 특정 임무의 달인

논문에 따르면, AI Agent는 대규모 언어 모델(LLM)과 이미지 모델(LIM)을 기반으로 특정 작업을 자동화하는 모듈형 시스템입니다. 마치 숙련된 장인과 같이, 주어진 임무에 특화된 기술을 발휘합니다. 고객 지원, 일정 관리, 데이터 요약과 같은 분야에서 이미 활약하고 있으며, 도구 통합, 프롬프트 엔지니어링, 추론 향상을 통해 더욱 정교해지고 있습니다. 하지만 환각(hallucination) 현상이나 시스템의 취약성(brittleness)과 같은 과제도 여전히 존재합니다.

Agentic AI: 자율성의 시대를 열다

반면, Agentic AI는 패러다임의 전환을 의미합니다. 여러 AI Agent가 협력하고, 스스로 작업을 분해하며, 지속적인 기억을 바탕으로 자율적으로 행동합니다. 마치 인간처럼 상황을 판단하고, 최적의 해결책을 찾아 나서는 것입니다. 연구 자동화, 로봇 조정, 의료 의사 결정 지원과 같은 복잡한 영역에서 그 잠재력을 보여주고 있습니다. 하지만, 에이전트 간의 조정 실패나 돌발적인 행동(emergent behavior) 등 새로운 과제에 직면하고 있습니다.

두 개념의 조화: 미래를 위한 로드맵

연구팀은 AI Agent와 Agentic AI의 건축적 진화, 작동 방식, 상호 작용, 자율성 수준 등을 비교 분석하고, 각각의 과제와 해결책을 제시했습니다. ReAct 루프, RAG(Retrieval Augmented Generation), 오케스트레이션 계층, 인과 모델링과 같은 기술들이 이러한 과제를 해결하는데 중요한 역할을 할 것으로 예상됩니다. 이번 연구는 더욱 강력하고 확장성 있으며 설명 가능한 AI 시스템 개발을 위한 중요한 로드맵을 제공합니다.

결론적으로, AI Agent와 Agentic AI는 서로 다른 강점과 약점을 가지고 있지만, 궁극적으로는 상호 보완적인 관계를 통해 더욱 발전된 인공지능 시대를 열어갈 것으로 기대됩니다. 이들의 조화로운 발전을 통해 인류는 더욱 편리하고 효율적인 삶을 누릴 수 있을 것입니다. 그러나, 윤리적 문제와 사회적 영향에 대한 면밀한 검토와 대비도 필요한 시점입니다.