요즘 AI 이야기 정말 많이 들리죠? 챗GPT 같은 대규모 언어 모델(LLM)이 등장하면서 우리의 삶이 많이 바뀌었잖아요. 그런데 LLM은 우리가 질문을 해야만 대답하는, 조금은 수동적인 친구였어요. 제가 "이것 좀 해줘"라고 해야만 움직였으니까요. 그런데 만약 AI가 스스로 목표를 세우고, 계획하고, 행동까지 할 수 있다면 어떨까요? 바로 그게 '에이전틱 AI(Agentic AI)'의 핵심이랍니다!
🤔 챗GPT와 에이전틱 AI, 뭐가 다를까요?
우리가 흔히 사용하는 챗GPT 같은 LLM은 뛰어난 언어 능력을 가졌지만, 몇 가지 한계가 있어요. 대화가 끝나면 이전 내용을 기억하지 못하고, 항상 우리가 먼저 말을 걸어줘야 하죠. 쉽게 말해 똑똑하지만 수동적인 '예측 기계'에 가까워요.
하지만 에이전틱 AI는 여기서 한 단계 더 나아갑니다. LLM을 '두뇌'로 사용하면서, 여기에 자율성, 목표 지향성, 그리고 실제 행동 능력을 더한 것이죠. 스스로 주변 환경을 인식하고, 추론하며, 복잡한 목표를 달성하기 위해 행동하는 진정한 의미의 '지능형 에이전트'라고 할 수 있습니다.
'AI 에이전트'는 보통 이메일 필터링처럼 하나의 특정 작업을 수행하는 개별 AI를 의미해요. 반면 '에이전틱 AI 시스템'은 여러 전문 에이전트들이 한 팀처럼 협력해서 거대하고 복잡한 문제를 해결하는 것을 말합니다. 마치 각 분야의 전문가들이 모여 프로젝트를 진행하는 것과 같죠!
⚙️ 에이전틱 AI는 어떻게 작동할까요?
에이전틱 AI가 마법처럼 그냥 뚝딱 만들어지는 건 아니에요. 여러 기술 요소들이 정교하게 결합된 시스템 공학의 산물이랍니다. 핵심적인 구성 요소들을 한번 살펴볼까요?
1. 두뇌: LLM (대규모 언어 모델)
모든 작업의 중심에는 LLM이 있어요. LLM이 복잡한 작업을 작은 단위로 나누고, 전체적인 전략을 짜는 '두뇌' 역할을 수행합니다.
2. 추론: 생각하고 행동하는 방법
단순히 계획만 세우는 게 아니라, 상황에 맞게 생각하고 행동하는 방식이 중요해요. 크게 두 가지 프레임워크가 사용됩니다.
| 프레임워크 | 설명 | 장단점 |
|---|---|---|
| ReAct (Reason and Act) | '생각'과 '행동'을 계속 번갈아 수행합니다. 생각하고, 행동(예: 검색)하고, 결과를 보고, 다시 다음 생각을 계획하는 방식 | 신중하지만, LLM을 자주 호출해서 느리고 비용이 많이 들 수 있음 |
| Plan and Act | '계획가' LLM이 큰 그림을 그리고, '실행자'가 그 계획을 효율적으로 수행하는 계층적 구조 | 역할 분담으로 효율적이지만, 초기 계획이 잘못되면 전체가 흔들릴 수 있음 |
3. 기억: 장기 기억 시스템 (RAG)
LLM의 단기 기억 문제를 해결하기 위해 검색 증강 생성(RAG) 기술을 사용해요. 외부 문서를 잘게 쪼개 벡터 데이터베이스에 저장해두고, 필요할 때마다 관련 정보를 꺼내와 답변을 생성하는 방식이죠. 이게 바로 AI의 '장기 기억' 역할을 합니다.
4. 행동: 외부 도구와의 연결 (Function Calling)
AI가 계획을 실제 행동으로 옮기는 핵심 방법은 '함수 호출(Function Calling)'이에요. "구글 드라이브에 파일 저장해줘" 같은 자연어 요청을 컴퓨터가 알아들을 수 있는 명령어(JSON)로 바꿔 외부 도구를 실행시키고, 그 결과를 다시 우리에게 알려주는 거죠.
🤝 AI도 팀플레이가 대세! 멀티 에이전트 시스템
하나의 AI가 모든 걸 다 잘할 순 없겠죠? 그래서 여러 전문 AI 에이전트들이 팀을 이뤄 협력하는 '멀티 에이전트 시스템'이 중요해지고 있어요. 협업 방식에도 여러 종류가 있답니다.
- 계층형 패턴: 중앙 관리자 에이전트가 작업을 분배하고 결과를 취합하는 방식이에요. 워크플로우는 명확하지만, 관리자가 실패하면 전체가 멈출 위험이 있어요.
- P2P 분산형 패턴: 리더 없이 모든 에이전트가 동등하게 협력하는 방식이에요. 유연하지만, 의사소통이 복잡해질 수 있답니다.
이렇게 똑똑해지는 만큼 새로운 위협도 생겨나요. '프롬프트 인젝션' 공격으로 악성 명령이 다른 에이전트에게 퍼지거나, 조작된 피드백으로 AI의 목표가 변질될 수 있습니다. 보안과 통제가 정말 중요해지겠죠?
💡 자율성과 통제, 어떻게 균형을 맞출까?
에이전틱 AI의 가장 큰 딜레마는 '자율성'과 '통제' 사이의 균형을 맞추는 것이에요. AI에게 자유를 주되, 인간이 중요한 결정에 개입하고 통제할 수 있어야 하죠. 이를 위해 여러 해결책이 제시되고 있어요.
에이전틱 AI의 안전장치 📝
- Human-in-the-Loop (HITL): 중요한 작업의 최종 승인은 반드시 사람이 하도록 하는 방식입니다.
- 모듈식 보안 아키텍처: 각 AI의 역할과 권한을 명확하게 분리하여 보안을 강화합니다.
- 포괄적인 감사 시스템: AI의 모든 추론 과정을 투명하게 기록하여 책임 소재를 명확히 합니다.
- '비평가' 에이전트 도입: AI 팀 내에 다른 에이전트의 오류를 검토하고 수정하는 역할을 맡는 에이전트를 둡니다.
결국 에이전틱 AI의 발전은 단순히 더 똑똑한 AI를 만드는 것을 넘어, 다양한 구성 요소를 효과적으로 조립하고 지휘하는 '시스템 엔지니어링'의 영역이에요. 인간의 감독과 AI의 자율성이 조화를 이룰 때, 우리는 비로소 이 강력한 기술의 혜택을 안전하게 누릴 수 있을 겁니다.
에이전틱 AI 핵심 요약
자주 묻는 질문 ❓
에이전틱 AI의 세계, 정말 흥미롭지 않나요? 이제 막 시작 단계이지만 무한한 가능성을 품고 있는 분야인 것 같습니다.
(이 글은 유튜브 '안될공학'님 채널의 콘텐츠를 바탕으로 각색한 글입니다. https://www.youtube.com/watch?v=aDukCWkPbeQ)