에이전틱(Agentic) AI : 스스로 목표를 세우고 실행하는 인공지능

에이전틱 AI(Agentic AI)는 사람이 일일이 지시하지 않아도 스스로 목표를 세우고 계획해 실행까지 수행하는 인공지능입니다. 이 글에서는 에이전틱 AI의 개념과 구성 기술, 기존 AI와의 차이를 정리합니다.

1. 주제

에이전틱 AI(Agentic AI)

2. 개요

기존 생성형 AI는 사용자가 입력한 질문(프롬프트)에 답하는 데 머물러, 작업을 끝내려면 사람이 계속 지시해야 했습니다. 이 한계를 넘어 사람의 개입 없이도 문제를 해결할 수 있는 AI의 필요성이 커지면서 에이전틱 AI가 주목받고 있습니다.

3. 개념

• 스스로 목표를 설정하고 계획을 수립하며 실행까지 수행하는 자율적 인공지능 시스템임

4. 개념도

5. 주요 기술

기술	설명
LLM 기반	대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)이 입력을 이해하고 판단하며, 이 모델은 셀프 어텐션(Self-Attention) 메커니즘을 쓰는 트랜스포머 구조에 기반함
도구 활용	API나 MCP(Model Context Protocol, AI를 외부 데이터·도구와 연결하는 개방형 표준)로 다양한 외부 도구를 호출함
피드백 루프	실행 결과를 다시 입력으로 받아 다음 작업에 반영하고 성능을 개선함
계획 및 추론	사용자의 목표를 이해하고 달성 방법과 단계를 스스로 정함

6. 주요 특징

특징	설명
자율성	LLM을 바탕으로 스스로 판단하고 의사결정을 내림
메모리	과거 대화와 실행 기록 등을 저장해 다음 작업에 활용함
통제 장치	고위험 작업에는 사람이 검토·승인하는 절차를 두고 권한 관리와 실행 이력 기록으로 통제함

7. 에이전틱 AI와 기존 AI 비교

구분	에이전틱 AI	기존 AI
작동 방식	자율적으로 목표를 설정하고 실행함	명령을 받아 실행함
학습 방식	환경에 적응하며 학습함	정해진 데이터로 학습함
의사결정	독립적으로 판단함	사용자 지시에 따름
반응 방식	목표 달성을 위해 직접 실행함	질의에 응답함
외부 도구	다양한 도구를 호출함	제한적으로 사용함

8. 기술 동향·개선 사항·활용

• 기업들이 에이전틱 AI를 도입해 업무 효율을 높이고 있으며, 삼성SDS 보고서에는 회의록 작성 시간이 75% 줄었다는 사례가 소개되어 있음 (기업 발표 수치, 기준일 2026-10-17)
• 고위험 업무에서는 사람의 검토와 승인, 권한 관리, 실행 이력 기록 같은 통제 체계를 함께 갖추는 것이 필요함

용어 설명

• 에이전틱 AI(Agentic AI) : 스스로 목표를 세우고 계획해 실행까지 수행하는 인공지능
• LLM(Large Language Model, 대규모 언어 모델) : 방대한 글을 학습해 문장을 이해하고 만들어 내는 AI 모델
• 트랜스포머(Transformer) : 셀프 어텐션으로 문장 속 단어 관계를 파악하는 신경망 구조
• 셀프 어텐션(Self-Attention) : 입력 안의 각 단어가 다른 단어와 얼마나 관련 있는지 계산하는 방식
• MCP(Model Context Protocol) : AI를 외부 데이터와 도구에 연결하는 개방형 표준
• API(Application Programming Interface) : 프로그램끼리 기능을 주고받는 규칙
• 프롬프트(Prompt) : AI에 입력하는 질문이나 지시
• 피드백 루프(Feedback Loop) : 실행 결과를 다시 입력으로 받아 다음 작업에 반영하는 순환 구조

참고 출처

• Oracle, "에이전틱 AI란 무엇인가요?" (2026-10-17 확인)
• 삼성SDS, "Agentic AI란 무엇인가?" (2025.6.30., 2026-10-17 확인)
• Vaswani 외, "Attention Is All You Need", arXiv:1706.03762 (2017, 2026-10-17 확인)
• Arize, "Model Context Protocol" (2025.3., 2026-10-17 확인)