AI 에이전트(AI Agent) vs 에이전틱 AI(Agentic AI) 개념과 통합 전략

에이전틱 AI와 AI 에이전트의 체계적 차이점

1. AI 에이전트 (AI Agent)

AI 에이전트는 "정해진 역할을 수행하는 도구형 AI"입니다.

 

정의와 특징

• 개별 도구: 기업의 IT 시스템 내에서 특정 기능을 수행하도록 지정된 도구
• 제한된 범위: 좁은 범위의 작업에 특화되어 있으며, 예측 가능한 결과를 목표로 함
• 제한적 학습: 새로운 정보를 학습하는 능력이 제한적
• 비유: "개별 플레이어 또는 직원", "개별 선수"와 같은 역할
  • "한 명의 직원 또는 자동화된 기계"
    정해진 업무만 수행하며 혼자서 사고하거나 다른 직원들과 협업은 거의 하지 않음

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주요 특성

• 특정 작업에만 집중
• 사전 정의된 규칙과 목표에 따라 작동
• 독립적으로 작동하지만 다른 시스템과의 상호작용은 제한적
• 예: 고객 서비스 챗봇, 데이터 분석 도구, 자동화된 이메일 응답 시스템

 

실제 사례

사례	설명
챗봇 (고객센터)	고객의 질문에 미리 설정된 답변을 제공. 예: "환불 정책 알려줘" → 사전 답변 제공
AI 일정 비서	사용자의 이메일/캘린더에서 일정 잡기만 수행. 다른 업무에는 관여하지 않음
AI 기반 이메일 필터	스팸 메일 여부만 판단. 이유 설명이나 다중 판단은 불가
AI OCR 프로그램	스캔된 문서에서 텍스트 추출. 텍스트 의미 분석은 못함

한계

• 자신이 무엇을 왜 하고 있는지 “이해”하지 못함
• 학습이 어렵고 고정된 규칙에만 반응

2. 에이전틱 AI (Agentic AI)

Agentic AI는 스스로 생각하고 행동하며 여러 AI 도구들을 통합적으로 활용하는 상위 개념의 AI입니다.

 

정의와 특징

• 통합 시스템: 여러 에이전트와 AI 도구를 활용하는 상위 개념 기술
• 완전 자율성: 스스로 목표를 설정하고, 학습하며, 작업 전반에 걸쳐 추론할 수 있는 시스템
• 동적 추론: 다양한 도메인에 걸쳐 동적으로 추론하고 우선순위를 재조정
• 비유: "팀 전체", "오케스트레이션 계층"
  • "PM(Project Manager) + 팀원 전체"
    목표를 직접 정하고, 적절한 인재(=AI 에이전트)를 배정해 협업을 이끎

 

주요 특성

• 여러 AI 에이전트를 감독하고 조정
• 더 넓은 목표를 해결하도록 설계된 시스템
• 스스로 목표 설정 및 우선순위 재조정 가능
• 복잡한 문제 해결을 위한 다중 에이전트 협업 관리

 

현실 속 예시

사례	설명
자동 보고서 생성 에이전틱 AI	사용자가 "이번 주 마케팅 성과 보고서 만들어줘"라고 하면
	① 구글 애널리틱스 데이터를 수집 → ② 요약 → ③ 시각화 → ④ PPT 작성 → ⑤ 슬랙 전송까지 자동 수행
AI 리서치 어시스턴트 (예: Devin)	"다음 주 발표 주제에 대해 조사해줘"라고 하면
	① 웹에서 최신 정보 검색 → ② 관련 논문 요약 → ③ 발표자료 초안 작성
코딩 에이전트	개발자의 요구사항만 듣고
	기능 구현 → 테스트 코드 작성 → 실행 결과 확인 및 수정까지 수행
비즈니스 자동화 비서	고객 불만 접수 시
	① 감정 분석 → ② 응답 초안 작성 → ③ 데이터베이스 업데이트 → ④ 내부 보고

3. 핵심 차이점 비교

구분	AI 에이전트	에이전틱 AI
작동 범위	특정 기능에 한정	전체 시스템 차원의 통합 작동
자율성	제한적 자율성	완전한 자율성
목표 설정	사전 정의된 목표	스스로 목표 설정 가능
학습 능력	제한적 학습	지속적이고 광범위한 학습
복잡성	단일 작업 처리	다중 작업 조율 및 통합
의사결정	규칙 기반 결정	맥락적 추론 기반 결정

“에이전트가 나오면 다 망한다?” – 그 우려의 진실

1. 우려의 배경

광고 마케팅 솔루션 업계의 걱정

• AI 에이전트가 고도화되면 기존 광고 마케팅 솔루션의 역할이 축소될 가능성
• 사용자가 AI 에이전트를 통해 직접 최적의 상품을 찾으면 광고의 필요성 감소
• 중개 플랫폼의 역할 약화 우려

2. 몰로코의 반박과 전망

전통적 추천과 에이전트의 융합

• 안익진 대표: "커머스 경험은 전통적인 추천과 에이전트 그 중간 어딘가"
• 큐레이션(추천)과 에이전트가 융화되어 더 나은 사용자 경험 제공
• 오프라인 쇼핑 점원처럼 AI가 질문을 통해 큐레이션 역량 강화

오프라인 경험의 지속성

• 디지털화가 진행되어도 오프라인 마케팅과 경험은 여전히 존재
• 완전한 디지털 전환이 아닌 온오프라인의 중간 지점 형성
• 기업들이 오히려 오프라인 경험에 더 집중하는 경향

3. 실제 위험과 한계

기술적 한계

1. 완전 자율성의 위험 요소
   • 예측 불가능한 동작 가능성
   • 데이터 유출 위험 증가
   • 통제 불가능한 상황 발생 가능
2. 현실적 제약
   • 아직 초기 단계의 기술
   • 많은 업체들이 실제보다 과장해서 판매
   • 진정한 에이전틱 AI는 아직 상용화 단계 아님

4. 도입 시 고려사항

단계적 접근 필요

1. 초기 단계: 읽기 전용 또는 제안 모드로 제한
2. 검증 단계: 성능 기준 충족 확인
3. 확장 단계: 점진적 자율성 확대

단계	설명
1단계 (읽기/제안 모드)	결과만 확인. AI가 작업을 직접 실행하진 않음
2단계 (검증 단계)	사람이 검토하고 승인 후 실행
3단계 (확장 단계)	제한된 범위 내에서 AI 자율 실행 허용

필수 준비사항

• AI 감독 체계 구축
• 데이터 정제 및 준비
• 위험도 낮은 사용 사례부터 시작
• 최종 인간 검토 시스템 유지

5. 미래 전망

전문가형 에이전트의 등장

• 특정 작업에 특화된 SLM(Small Language Model) 기반 전문 에이전트
• 전문 에이전트들로 구성된 팀 형태의 시스템
• 인간과 AI의 협업 모델로 발전

산업별 영향

• 완전 대체보다는 보완적 관계 형성
• 새로운 형태의 비즈니스 모델 창출
• 인간의 창의성과 AI의 효율성 결합

방향성	설명
SLM 기반 전문 에이전트	예: 법률, 회계, 의료에 특화된 소형 언어모델
에이전트 팀워크	전문 에이전트들이 협업하는 구조. PM 역할 수행하는 에이전틱 AI가 지휘
사람 중심의 AI 통합	인간의 창의성과 감성을 중심으로, AI가 보조자로 움직이는 구조

기술은 ‘파괴’가 아니라 ‘변화’의 시작

AI 에이전트와 에이전틱 AI는 기존 산업을 완전히 파괴하기보다는 변화시키고 진화시킬 것으로 예상됩니다. "다 망한다"는 극단적 전망보다는, 기술과 인간이 공존하며 새로운 가치를 창출하는 방향으로 발전할 가능성이 높습니다.

 

"에이전트가 나오면 다 망한다"는 극단적 시나리오는 현실적이지 않습니다.
대신 기업, 개인, 사회는 새로운 질서와 역할을 찾아야 합니다.

 

에이전틱 AI는 단순 도구를 넘어, 협업자(Co-Pilot)가 되어가는 여정의 시작점이며,
우리는 이를 올바르게 이해하고 단계적으로 도입해야 합니다.