에이전트
에이전트형 AI
도구, 메모리, 루프를 활용해 다단계 작업을 자율적으로 계획하고 실행하는 AI 시스템입니다. 단일 응답을 반환하는 챗봇과 달리 목표 달성까지 능동적으로 판단하고 행동합니다.
에이전트형 AI(Agentic AI)는 AI 시스템이 프롬프트마다 하나의 응답을 반환하는 대신, 여러 단계에 걸쳐 목표를 자율적으로 추구하는 패러다임입니다. 시스템은 다음에 할 일을 계획하고, 도구(검색, 코드 실행, API)를 호출하며, 결과를 관찰하고, 작업이 완료될 때까지 루프를 반복합니다.
요청에 따라 텍스트를 생성하는 생성형 챗 어시스턴트와 달리, 에이전트형 시스템은 능동적입니다. 즉, 목표 달성을 위해 스스로 결정하고 행동합니다. 핵심 구성 요소는 추론 엔진 역할을 하는 대규모 언어 모델, 도구 세트(도구 사용 참조), 메모리와 컨텍스트, 그리고 실행을 이끄는 런타임 루프입니다. 이러한 시스템의 개별 인스턴스를 AI 에이전트라고 부릅니다.
2025〜2026년에 에이전트형 AI는 핵심 프론티어 주제로 부상했으며, 코딩, 고객 지원, 연구 등의 분야에서 실제 프로덕션에 도입되고 있습니다. 긴 처리 경로에서의 신뢰성, 반복 과정에서의 오류 누적, 자율적 행동의 안전성 등이 미해결 과제로 남아 있습니다.