’실행(Execution)’입니다
요즘 많은 사람들이 LLM,
RPA, RAG를
모두 ‘에이전틱 AI(Agentic AI)’ 라고 부르지만, 사실은 그렇지 않습니다.
이들은 모두 AI 시스템이지만
동작 방식과 자율성 수준은 완전히 다릅니다.
진정한 Agentic AI는 단순히 답을 생성하는 AI가 아니라,
목표를 이해하고 스스로 계획을 세우며,
여러 도구와 에이전트를 활용해
작업을 끝까지 수행하는 AI 시스템입니다.
이것들은 ‘에이전틱 AI’가 아닙니다
① LLM Chatbot (대화형 AI)
흐름
질문 → 프롬프트 → LLM → 답변
가장 기본적인 생성형 AI입니다.
질문에 대한 답변은 매우 뛰어나지만,
스스로 계획하거나 행동하지는 않습니다.
특징
질문에 대한 답변 생성
대화 중심
메모리 없음
계획 없음
행동(Action) 없음
작업 완료 능력 없음
대표 예시
ChatGPT
Claude Chat
Gemini Chat
② RPA (Robotic Process Automation)
흐름
질문
↓
스크립트 실행
↓
사전 정의된 도구 실행
↓
결과
RPA는 실제 작업을 수행하지만,
모든 흐름은 사람이 미리 작성한 규칙대로만 움직입니다.
특징
반복 업무 자동화
규칙 기반(Rule-Based)
새로운 판단 불가
스스로 계획 불가
유연성 부족
대표 활용
ERP 자동화
엑셀 처리
반복 업무
업무 프로세스 자동화
③ RAG (검색 증강 생성)
흐름
질문
↓
임베딩
↓
Vector DB / Knowledge Base
↓
검색
↓
LLM
↓
답변
RAG는 AI가 더 많은 정보를 찾아 답변하도록 만들어 줍니다.
하지만 여전히
검색 → 답변만 수행할 뿐,
목표를 세우거나 행동하지는 않습니다.
특징
최신 정보 활용
기업 지식 검색
정확도 향상
여전히 수동적(Reactive)
계획 없음
실행 없음
진짜 Agentic AI란?
Agentic AI는 기존 AI보다 한 단계 위의 계층(Orchestration Layer) 을 가지고 있습니다.
여기서 AI는 단순히 답변하지 않습니다.
생각하고,
계획하고,
실행하고,
검증하며,
목표를 완료합니다.
오케스트레이션 계층(Orchestrator)
Agentic AI의 두뇌 역할입니다.
여기서는 하나의 LLM이 아니라
여러 기능을 통합하여 의사결정을 수행합니다.
핵심 기능
Planning
복잡한 문제를
작은 작업으로 분해하고
최적의 실행 순서를 설계합니다.
Memory
과거 작업과 대화를 기억하여
연속적인 업무를 수행합니다.
Tool Use
필요한 API,
DB,
웹 검색,
Python,
CLI,
외부 시스템 등을
상황에 맞게 선택하여 실행합니다.
Feedback Loop
결과를 평가하고
오류를 수정하며
목표가 달성될 때까지 반복합니다.
멀티 에이전트 시스템(Multi-Agent)
진짜 Agentic AI는
하나의 AI가 모든 일을 처리하지 않습니다.
각 전문 에이전트가 협업합니다.
Coding Agent
코드 작성
테스트
디버깅
배포
Retrieval Agent
관련 정보 검색
문서 수집
데이터 분석
Citation Agent
출처 검증
근거 생성
결과 구조화
이 모든 에이전트는
멀티 에이전트 프로토콜을 통해 협력합니다.
서로의 능력 확인
작업 공유
진행 상황 업데이트
반복 개선
목표 달성
가장 큰 차이
기존 AI
질문하면 답을 생성합니다.
Response Generation
Agentic AI
목표를 이해하고 끝까지 업무를 수행합니다.
Planning → Acting → Evaluating → Completing
AI 시대의 핵심 질문
지금 여러분이 만들고 있는 AI는…
단순히 답변만 하는 AI인가요?
아니면
스스로 계획하고, 행동하며, 여러 도구와 에이전트를 협업시켜 목표를 완수하는 AI인가요?
이 질문에 대한 답이 차세대 AI 시스템과 기존 AI를 구분하는 가장 중요한 기준입니다.
Facebook 게시글용 설명
‘AI를 사용한다’와 ‘AI가 일을 한다’는 완전히 다른 이야기입니다.
LLM, RPA, RAG는 각각 뛰어난 기술이지만, 대부분은 질문에 답하거나
정해진 규칙을 실행하는 수준에 머뭅니다.
반면 Agentic AI는 목표를 이해하고, 스스로 계획을 세우며,
메모리를 활용하고, 필요한 도구를 선택하고,
여러 전문 에이전트와 협업하여 업무를 끝까지 완수합니다.
즉, 전통적인 AI는
’답을 생성(Generate)’하지만, Agentic AI는 ’업무를 실행(Execute)’합니다.
앞으로의 경쟁력은 더 큰 모델이 아니라 더 뛰어난 오케스트레이션(Orchestration),
루프(Loop), 메모리(Memory),
도구 활용(Tool Use), 그리고
멀티 에이전트(Multi-Agent) 아키텍처를 얼마나 잘 설계하느냐에 달려 있습니다.
AI의 미래는 더 똑똑한 답변이 아니라, 더 완전한 실행입니다.
— 이춘곤(Mark) · ISC.studio · ISC출판 도서 안내
이 글은 저자의 Facebook에 처음 게시한 글입니다. Facebook 원문 보기
💬 댓글 (0)