Agentic AI란? – 자율적으로 일하는 AI의 탄생과 미래
안녕하세요. 퓨리온 AI입니다. :)
오늘은 생성형 AI의 다음 진화 단계로 떠오르고 있는 Agentic AI에 대해 깊이 있게 살펴보겠습니다.
단순히 ‘시킨 일만 하는 AI’에서 ‘스스로 판단하고 실행하는 AI’로 발전하고 있는 흐름은,
실무의 패러다임을 바꾸는 결정적인 전환점이 되고 있습니다.

1. Agentic AI의 정의: 단순 생성에서 자율 실행으로
Agentic AI는 사용자의 세부 지시 없이도, 목표를 이해하고, 계획을 수립하며, 작업을 실행하고, 자기 피드백을 통해 보완까지 할 수 있는 AI 시스템을 말합니다.
기존의 생성형 AI(Generative AI)는 사용자의 명령에 따라 텍스트, 이미지, 코드 등을 생성하는 데에 초점을 맞췄습니다.
반면, Agentic AI는 사용자의 모호한 요청이나 고수준의 목표를 받아들인 후, 스스로 다음 단계를 도출하고 외부 도구와 연동하며 일을 완성해가는 능동적인 행위자로 작동합니다.

2. 핵심 구조: Agentic AI는 어떻게 작동하나?
Agentic AI는 단일 모델이 아닌, 여러 요소의 통합으로 구성됩니다. 일반적으로 다음과 같은 구조를 따릅니다:
• 사용자(User)
목표나 질문을 전달하는 주체.
• AI 에이전트(Agent)
입력된 요청을 해석하고, 문제를 정의한 후 적절한 전략을 수립. 필요 시 외부 툴, 데이터, API에 접근해 실행합니다.
• LLM (대형 언어 모델)
상황에 맞는 자연어 이해와 생성, 외부 연산 로직 구성 등 핵심 두뇌 역할을 수행합니다.
• 벡터 데이터베이스 / 일반 DB
지식 검색(RAG: Retrieval Augmented Generation)을 위한 백엔드 역할. 문맥 기반 답변 생성의 정확도를 높입니다.
• Action Layer
계획된 작업을 실제로 실행하는 컴포넌트. 웹 검색, 파일 작성, 이메일 전송 등 실제 시스템 상의 작업이 여기서 일어납니다.
• 피드백 루프(Looping Logic)
결과 평가 → 보완 → 재시도 과정을 거치는 자가 피드백 구조를 통해 작업의 완성도를 높입니다.
• 데이터 플라이휠 & 커스터마이징
사용자의 데이터를 기반으로 지속적인 성능 향상을 도모하며, 특정 도메인에 특화된 Agent로 진화할 수 있게 만듭니다.
3. 기존 AI와 Agentic AI의 차이점
항목 | 기존 AI | Agentic AI |
주도성 | 입력에만 반응 | 목표 설정 및 실행 주도 |
유연성 | 고정된 루틴 수행 | 환경에 따라 계획 수정 가능 |
자동화 수준 | 단일 작업 | 다단계 연속 작업 |
예시 | 단일 작업 | Auto-GPT, Devin, GPT Engineer 등 |
4. 실무 적용 사례
1) 기업 마케팅 자동화
- 목표: “신제품 캠페인 기획해줘”
- Agentic AI의 작업:
- 시장 조사 (웹 검색 및 문서 분석)
- 타겟 페르소나 설정
- 카피라이팅 및 콘텐츠 생성
- 이메일 발송 자동화
- 성과 예측 및 피드백 루프 적용
2) 개발자 코파일럿 이상의 기능
- 기존: “이 기능을 자바스크립트로 구현해줘” → 코드 생성
- Agentic: “이런 기능을 가진 앱을 만들어줘” → 파일 구조 생성, 프론트·백 연결, 테스트 코드 작성, 실행 환경 세팅까지 가능
3) 영업 및 CRM 자동화
- 고객 이탈 예측 → 타겟별 맞춤 메시지 자동 생성 → 스케줄링 후 발송 → 반응률 모니터링까지 전 자동화 가능
5. 기술적 도전과 한계점
Agentic AI는 놀라운 가능성을 보여주고 있지만, 다음과 같은 도전 과제도 동반합니다.
● 신뢰성
- 잘못된 판단, 오류 있는 정보로 인한 의사결정 위험 존재
● 컨텍스트 유지
- 긴 맥락, 복잡한 도메인에서는 여전히 계획 오류 발생 가능
● 도구 사용 인터페이스 표준화 부족
- 툴 연동 방식이 다양하고 불안정한 경우 많음
● 책임성과 윤리
- AI가 ‘행동’을 실행하는 구조이기 때문에, 잘못된 결과에 대한 책임 주체가 불명확해질 수 있음
6. 향후 전망: 에이전트형 생태계의 도래
Agentic AI는 단순한 기술 트렌드를 넘어, 앞으로의 AI 생태계를 지배할 중요한 축으로 자리매김하고 있습니다.
대표적으로 다음과 같은 흐름이 형성되고 있습니다:
- AI Workflow Builder 플랫폼 증가 (예: LangChain, AutoGen, OpenAgents 등)
- Enterprise Agent OS 출현 (기업 맞춤형 내부 업무용 에이전트)
- AI-as-a-Worker 서비스 탄생 (기업이 AI를 직원처럼 고용하는 개념)
- 멀티에이전트 협업 시스템 (여러 AI가 협업하며 문제 해결)
실제로 Microsoft, OpenAI, NVIDIA, Google DeepMind 모두 Agent형 AI 개발 프레임워크를 공개하며, AI의 ‘실행 가능성’을 확대 중입니다.
마무리: ‘생성형’에서 ‘행동형’으로 – 진짜 AI의 시작
Agentic AI는 단지 최신 기술이 아니라,
AI가 인간의 일을 대신할 수 있는 ‘실제 행위자’로 변화하는 시점의 핵심 개념입니다.
우리는 이제 입력-출력의 한계를 넘어서,
AI가 목표를 이해하고, 스스로 해결해나가는 시대의 문 앞에 서 있습니다.
이런 변화는 단순히 기술의 진보를 넘어, 일하는 방식 자체를 바꾸는 혁신이 될 것입니다.
실무자, 기획자, 관리자 모두에게
Agentic AI는 단순히 "한 번 써보는 도구"가 아니라
앞으로의 전략과 시스템 설계에 반드시 포함되어야 할 중심축입니다.
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