에이전틱 AI(Agentic AI): 자율적 문제 해결을 위한 AI의 다음 단계

개요

에이전틱 AI는 복잡한 문제를 해결할 때 단순 응답형 챗봇을 넘어서 자율적 추론, 계획, 학습 반복을 통해 행동하는 AI 시스템을 의미합니다. 여러 단계를 거쳐 스스로 환경을 분석하고 전략을 세워 실행하며, 경험을 통해 스스로 개선합니다.

작동 방식: 4 단계

1. 인지 (Perceive)여러 출처(센서, 데이터베이스, 디지털 인터페이스 등)로부터 데이터를 수집합니다. 여기서 의미 있는 특징(feature)을 뽑아내고, 환경 속 중요 객체나 요소들을 인지하게 됩니다.

2. 추론 (Reason)수집된 정보를 바탕으로 어떤 접근 방식이 가장 효과적인지 판단합니다. 일반적으로 대형 언어 모델(LLM) 같은 도구가 사용되며, 경우에 따라 검색 증강 생성(RAG) 등의 기술을 통해 외부 또는 사내 데이터 소스를 참조해 더욱 정확한 판단을 내립니다.

3. 행동 (Act)계획을 세운 후 실제 행동에 옮깁니다. API나 외부 툴, 소프트웨어와의 연계를 통해 실질적인 작업을 수행합니다. 또한, 위험 방지나 범위 제한 등의 안전장치(가드레일)가 설정되어 실행 과정에서 지나친 오작동을 막습니다.

4. 학습 (Learn)수행된 행동과 그에 대한 결과를 바탕으로 피드백을 받습니다. 이 피드백은 시스템 내부로 입력되어 모델이 업데이트되고, 점점 더 나은 성능을 발휘할 수 있도록 개선됩니다.

왜 중요한가?

에이전틱 AI는 단순한 입력-출력 방식이 아니라, 다단계 문제 해결과 반복 학습을 바탕으로 하기 때문에 다양한 산업 영역에서 생산성 향상, 비용 절감, 운영 효율 개선에 큰 잠재력을 가집니다.

예를 들어:

• 공급망(물류, 구매 등)의 흐름을 분석하고 최적화

• 보안 취약점 탐색 및 대응

• 의료 분야에서 의사의 반복적이고 행정적인 부담 감소

• 고객 응대, 마케팅 콘텐츠 생성, 소프트웨어 개발 등에서 자동화 및 지원

활용 예

• 고객 서비스: 반복적인 질문 대응, 셀프 서비스 자동화 등이 가능해지며 응답 속도와 고객 만족도가 올라갑니다.

• 콘텐츠 제작: 개인화된 마케팅 자료나 콘텐츠를 빠르게 생성할 수 있어, 마케터들이 창의적인 작업에 더 많은 시간을 쓸 수 있습니다.

• 의료: 환자 데이터 분석, 진료 기록 자동화 등을 통해 의사가 환자 치료에 집중할 수 있는 여건 조성.

• 소프트웨어 개발: 단순 반복 작업을 자동화하여 개발자가 보다 복잡한 문제 해결에 집중할 수 있도록 함.

어떻게 시작할 수 있을까?

• 사내 데이터와 외부 데이터를 연계할 수 있는 기반 시스템 확보

• 대형 언어 모델과 RAG 같은 기술을 활용하여 지식 접근성과 정확성 개선

• 행동 단계에서의 안전장치, 윤리적 고려 사항 도입

• 지속적인 학습 루프(feedback loop)를 설계하여 시스템이 시간이 갈수록 개선될 수 있도록 함