Agentic AI에 대해 알아야 할 5가지

Frank So
5일 전
4분 분량

에이전트 AI는 최근 AI 구현 분야에서 가장 뜨거운 화두가 되고 있습니다. 소셜 미디어에서 AI 관련 정보를 팔로우하다 보면 에이전트 AI에 대한 게시물을 접할 가능성이 높습니다. 많은 사람들이 에이전트 AI가 독립적으로 행동할 수 있어서 AI 분야의 차세대 주역이 될 것이라고 생각하기 때문에 에이전트 AI의 인기가 높아지고 있습니다.

에이전트 AI의 인기가 높아지면서 많은 사람들이 이 열풍에 뛰어들어 더 자세히 알아보고 있는 것도 당연한 일입니다. 하지만 에이전트 AI 열풍에 뛰어들기 전에 몇 가지 알아두어야 할 사항이 있습니다.

이 글에서는 에이전트 AI의 다섯 가지 핵심 사항을 살펴보겠습니다.

1. 에이전트 AI란?

에이전트 AI의 개념을 이해하려면 그 정의를 이해해야 합니다. 에이전트 AI를 정의하자면, 에이전트 AI는 행위 능력을 가진 AI 시스템을 지칭할 수 있습니다. 행위 능력이란 최소한의 인간 감독 하에 독립적으로 행동하여 목표를 달성하는 능력을 의미합니다. 에이전트 AI 시스템은 단순한 자동화나 규칙 기반 프로그램과는 달리, 미리 정의된 규칙을 고수하는 대신 문제 해결을 위한 행동을 스스로 개발할 수 있습니다. 본질적으로 에이전트 AI는 인간의 의사 결정 과정을 모방할 수 있기 때문에 다른 AI 시스템보다 더욱 정교합니다.

에이전트 AI는 환경을 이해하고, 추론하여 계획을 수립하고, 계획을 실행하고, 결과를 바탕으로 학습하는 방식으로 작동합니다. 에이전트 AI는 내부적으로 강화 학습, 딥러닝, 자연어 처리 등 다양한 머신러닝 기술을 통합하는 경우가 많습니다. 이러한 모든 고급 기법을 결합하여 에이전트 AI는 더욱 역동적이고 복잡한 워크플로우를 처리할 수 있습니다.

2. 에이전트 AI와 다른 AI의 차이점

에이전트 AI가 자율적인 AI 시스템이라는 점은 이미 알고 있지만, 왜 기존 AI와 에이전트 AI를 구분하는지 더 자세히 살펴보겠습니다. 에이전트 AI와 다른 기존 AI 시스템의 주요 차이점은 능동성에 있습니다. 기존 AI는 사용자가 미리 정의한 규칙에 집중하는 경우가 많으며, 작업을 실행하기 위해 인간의 개입이 필요합니다. 반면, 에이전트 AI는 환경에 적응하고 목표 달성을 위한 계획을 수립합니다. 기존 AI는 정해진 틀에서 벗어날 수 없는 반복적이고 예측 가능한 작업에 사용되는 반면, 에이전트 AI는 조건을 평가하여 예상치 못한 상황에 대처할 수 있습니다.

에이전트 AI는 생성 AI와 연관이 있지만 다릅니다. ChatGPT나 Stable Diffusion과 같은 생성 AI 모델은 텍스트와 이미지를 포함한 콘텐츠 생성을 가능하게 한다는 점을 알고 계실 것입니다. 그러나 생성 AI는 요청이 있을 때만 콘텐츠를 생성할 수 있으며, 자율적으로 콘텐츠를 생성할 수는 없습니다. 이와 대조적으로, 에이전트 AI는 생성 AI의 출력을 활용하여, 그 출력을 포함하는 더 복잡한 작업을 계획하고 실행합니다.

요약하자면, 에이전트형 AI는 다른 AI 시스템에 비해 환경에 더욱 적극적이고 대응력이 뛰어나 목표를 달성할 수 있습니다.

3. 에이전트 AI 기술

에이전트 AI는 시대에 뒤떨어진 기술이 아닙니다. 생성 AI 모델의 추론 기술이 발전하면서 새롭게 부상하는 분야입니다. 끊임없이 진화하는 분야로서, 우리는 이 기술이 어떻게 더욱 중요한 기술로 발전할 수 있는지 이해하는 초기 단계에 있습니다. 지난 몇 년 동안 에이전트 AI에 대한 많은 실험이 진행되었는데, 그중 하나가 AutoGPT와 BabyAGI와 같은 오픈소스 프레임워크입니다. 이러한 프레임워크들은 최소한의 인간 개입으로 여러 단계의 작업을 계획하고 실행하는 데 있어 LLM(학습 계획)의 유용성을 입증했습니다. 이 새로운 기술은 큰 기대를 모으고 있지만, 기존 시스템과 통합된 안정적이고 자율적인 AI 시스템을 지원할 준비가 되지 않았기 때문에 아직 에이전트 AI를 구현한 기업은 거의 없습니다. 즉, 이 기술은 아직 도입 초기 단계에 있습니다.

초기 도입 단계에 있음에도 불구하고, 에이전트 AI 기술은 다양한 비즈니스 환경에서 중요한 실제 적용 사례를 다수 보여주었습니다. 많은 기술 및 비즈니스 리더들이 소프트웨어 개발 지원, 고객 서비스 자동화 등과 같은 기업 업무에 적합성을 확인하기 위해 에이전트 AI 시스템을 실험하고 있습니다. 에이전트 AI의 가장 유명한 사례 중 하나는 자율주행차로, AI 에이전트가 주변 환경을 이해하고 주행 결정을 내리는 데 의존합니다.

전반적으로 에이전트 AI 기술은 이미 상용화되었지만, 아직 초기 단계에 있습니다. 도입에는 시간이 걸리겠지만, 많은 대기업들이 실제 상황에서의 효과성을 높이기 위해 이 기술에 투자하고 있습니다.

4. 에이전트 AI의 의미

자율적인 특성을 지닌 에이전트 AI는 우리의 업무 방식과 삶의 방식을 혁신할 잠재력을 가지고 있습니다. 오늘날의 기술 환경에서는 많은 업무와 비즈니스 프로세스가 대부분 정적이고 환경에 적응하지 못하며, 이는 이미 상당한 생산성 향상으로 이어지고 있습니다. 자동화가 이제 더욱 복잡한 의사 결정을 내리고 일상적인 업무를 하루 종일 처리할 수 있게 된다면 어떨까요? 이는 다양한 비즈니스 부서의 효율성과 개선으로 이어질 것입니다. 이 시스템은 직원들이 반복적인 업무에서 벗어나 중요한 전략적 업무에 더욱 집중할 수 있도록 지원합니다.

물론, 에이전트 AI는 제대로 구현될 경우 고려해야 할 사항과 과제를 안고 있습니다. 에이전트 AI의 의사결정 신뢰성에 대한 논의는 반드시 이루어져야 합니다. 의사결정을 기계에 위임할 때, 그 결정이 비즈니스 니즈와 부합하고 윤리적 지침을 준수하는지 확인해야 합니다. 신뢰성의 필요성은 투명성과도 관련이 있습니다. 에이전트 AI 시스템은 자신이 내린 결정에 도달한 이유를 설명해야 하기 때문입니다. 투명성은 사람들이 시스템을 신뢰하게 만드는 요소이지만, 때로는 에이전트 AI가 너무 복잡해서 의사결정 과정을 설명하기 어려울 수 있습니다. 마지막으로, 에이전트 AI의 안전성 또한 고려해야 할 과제입니다. 자율 에이전트는 다양한 민감한 도구 및 데이터에 연결할 수 있으며, 적절한 보안 조치 없이는 이러한 도구 및 데이터가 손상될 수 있기 때문입니다. 자율 시스템을 활용하고자 한다면 이러한 고려 사항과 과제는 에이전트 AI의 함의를 논의하는 데 있어 필수적인 부분이 됩니다.

에이전트 AI는 우리의 업무 방식을 혁신할 잠재력을 가지고 있습니다. 하지만 신뢰할 수 있는 에이전트 AI 시스템을 구축하려면 신뢰성, 투명성, 안전성과 같은 몇 가지 핵심 고려 사항이 반드시 충족되어야 합니다.

5. 에이전트 AI에 대한 일반적인 오해

에이전트 AI 트렌드가 확산됨에 따라 이 기술에 대한 많은 오해가 생겨났습니다. 개념을 더 잘 이해하기 위해 이러한 오해들을 살펴보겠습니다.

사람들이 에이전트 AI에 대해 갖는 오해 중 하나는 에이전트 AI를 화려한 챗봇으로 보는 것입니다. 에이전트 AI 시스템으로 구동되는 대화형 AI는 일반적인 챗봇과 유사하다는 것을 쉽게 알 수 있습니다. 하지만 실제로 에이전트 AI는 일반적인 챗봇과 근본적으로 다릅니다. 예를 들어, 챗봇과 에이전트 AI 모두 사용자와 대화를 나눌 수 있지만, 에이전트 AI는 자연어를 사용하여 요청한 작업을 수행하고 단계별 지시 없이 완료할 수 있습니다. 반면 일반 챗봇은 독립적으로 작업을 수행할 수 없습니다.

또 다른 오해는 에이전트 AI가 하룻밤 사이에 인간 근로자를 대체할 것이라는 것입니다. 에이전트 AI가 어떻게 자율적으로 작업을 수행할 수 있는지에 대한 과장된 설명이 쏟아지면서, 많은 사람들은 이 시스템이 인간의 일자리를 대체할 것이라고 생각합니다. 그러나 오늘날 대부분의 에이전트 AI 시스템은 완전히 자율적인 대체 도구라기보다는 보조 도구로 기능합니다. 에이전트 AI는 인간의 작업을 대체하기보다는, 일상적인 작업이나 데이터 집약적인 작업을 처리하는 등 인간의 작업을 보완하는 데 훨씬 더 효과적이므로, 인간은 훨씬 더 고차원적인 작업에 집중할 수 있습니다.

마지막으로, 에이전트 AI에 대한 오해는 시스템이 실행되면 제어할 수 없다는 것입니다. 많은 사람들이 에이전트 AI가 프로덕션 단계에 진입하면 원하는 대로 동작하는 시스템이라고 생각했습니다. 하지만 개발자는 프로덕션 단계에 진입한 후 시스템의 안전을 보장하기 위해 가드레일을 구축하고 제한을 둡니다. 에이전트 AI는 비록 우리를 대신하여 동작하더라도 우리가 여전히 제어할 수 있는 도구라고 생각해야 합니다.