Agentic AI: 자율적 인공지능의 탄생과 활용

Agentic AI는 기존 인공지능 모델과 차별화된 새로운 패러다임으로, 사용자의 명령을 단순히 따르는 것이 아니라 목표 지향적으로 행동하며 문제를 해결하는 능력을 갖춘 AI입니다.이러한 기술은 점점 더 복잡한 환경에서 스스로 의사결정을 내리고, 주어진 목표를 달성하기 위한 최적의 경로를 찾도록 설계되었습니다.본 글에서는 Agentic AI의 탄생 배경, 주요 기술, 그리고 실생활 및 산업에서의 활용 방안을 살펴보겠습니다.

Agentic AI의 탄생 배경

Agentic AI의 개념은 기존의 생성형 AI(Generative AI) 모델이 단순한 질문-응답 시스템에 머물러 있다는 한계를 극복하기 위해 등장했습니다.지금까지의 AI는 인간이 입력한 명령을 바탕으로 정보를 제공하거나 결과를 예측하는 방식이었지만, Agentic AI는 스스로 목표를 설정하고 환경을 탐색하며 지속적으로 학습하는 특성을 지니고 있습니다.

이러한 변화의 배경에는 다음과 같은 기술적 발전이 있습니다:

• 자율적 의사결정 AI: 기존의 AI 모델은 미리 학습된 데이터에 기반해 결과를 제공했지만, Agentic AI는 환경을 실시간으로 분석하고 최적의 판단을 내립니다.
• 멀티모달 학습: 텍스트뿐만 아니라 이미지, 음성, 코드 등 다양한 데이터를 조합하여 더욱 정교한 결정을 내릴 수 있습니다.
• 강화학습(Reinforcement Learning): AI가 주어진 환경에서 지속적으로 피드백을 받고 행동을 수정하며 성능을 향상시킵니다.
• AutoGPT, BabyAGI 등 새로운 프레임워크 등장: AI 에이전트가 독립적으로 작업을 수행하는 오픈소스 프로젝트들이 등장하며, Agentic AI의 가능성을 증명하고 있습니다.

Agentic AI의 주요 기술

Agentic AI를 실현하기 위해서는 여러 핵심 기술이 필요합니다. 대표적으로 다음과 같은 기술들이 결합되어야 합니다.

1. LLM(Large Language Model)과 자동화

• GPT-4, Claude 3, Gemini 등 대형 언어 모델(LLM)을 활용해 AI가 복잡한 질문을 이해하고 스스로 답을 찾아내는 능력을 갖춤.