Agentic AI의 개념과 차별점 (Concepts)
Agentic AI는 단순히 AI가 대답을 잘하는 것을 넘어, 자율적으로 문제를 해결하는 ‘행동하는 지능’으로의 진화를 의미합니다.
1. Agent vs Agentic AI
| 구분 | AI Agent (개체) | Agentic AI (시스템 패러다임) |
|---|---|---|
| 정의 | 작업을 수행하는 독립된 에이전트 | 반복적 루프와 추론이 결합된 아키텍처 |
| 초점 | “어떤 도구를 쓰는가?” | “어떻게 사고를 반복하는가?” |
| 비유 | 전문적인 ‘직원’ | 직원이 일하는 ‘프로세스’ |
2. 추론 모델의 변화: System 1 vs System 2
Agentic AI의 핵심은 인간의 사고 방식인 System 1과 System 2의 결합에 있습니다.
System 1 (직관적/빠른 사고)
- 특징: 질문에 즉각적으로 답을 내놓음. (단발성 응답)
- 한계: 복잡한 논리 구조에서 오류가 발생하기 쉽고 ‘환각(Hallucination)’ 현상이 잦음.
System 2 (숙고형/느린 사고)
- 특징: 계획을 세우고, 실행 결과를 검토하며, 오류를 스스로 수정함. (반복적 응답)
- Agentic AI의 역할: 기존의 System 1 모델을 에이전틱 워크플로우로 감싸서 지능적인 System 2 시스템으로 탈바꿈시킵니다.
3. 왜 지금 Agentic AI인가? (2025 Trend)
2025년 AI 업계는 모델 자체의 파라미터 수를 늘리는 것만큼이나 ‘Test-time Compute’를 늘리는 데 집중하고 있습니다. 즉, 모델이 정답을 내기 위해 더 많은 시간을 들여 ‘생각(Iteration)’하게 함으로써 성능을 극적으로 향상시키는 것입니다.
이러한 ‘Thinking Time’을 관리하고 오케스트레이션하는 기반 기술이 바로 Agentic AI입니다.