AI 에이전트란 무엇인가?
최근 인공지능(AI) 분야에서는 “에이전트(Agent)”라는 개념이 큰 주목을 받고 있습니다. 여기서 말하는 에이전트란, 단순히 미리 학습된 모델에 그치지 않고, 주어진 목표를 달성하기 위해 스스로 계획하고 필요한 작업을 실행하며 계속해서 피드백을 반영하는 지능형 시스템을 의미합니다. 일반적인 AI 모델이 “주어진 입력을 받아 출력을 생성”하는 데 그친다면, 에이전트는 “출력을 생성하는 과정에서 다양한 도구(툴)나 외부 정보원에 접근하고, 추가적인 의사결정을 수행”한다는 점에서 차별화됩니다.
단일 모델에서 복합 AI(Compound AI)로의 변화
기존의 AI 모델을 흔히 “모놀리식(monolithic) 모델”이라고 부르는데, 이 모델은 거대한 하나의 뉴럴 네트워크가 광범위한 데이터를 학습하여 작동합니다. 이 방식은 강력해 보이지만, 다음과 같은 한계를 갖습니다.
- 지식의 한계: 모델은 훈련 데이터에 기반하므로, 새로운 정보나 변화된 환경에 대한 적응이 어렵습니다.
- 개인화의 어려움: 모델이 사용자의 민감한 정보나 특정 조직의 데이터를 모르면, 제대로 된 답변을 하거나 분석을 하지 못합니다.
- 튜닝(재학습)에 대한 부담: 모델을 재학습하려면 대량의 데이터와 연산 리소스가 필요해, 즉각적인 대응이 어렵습니다.
이를 보완하기 위해 등장한 개념이 복합 AI(Compound AI)입니다. 복합 AI는 큰 언어 모델(LLM), 데이터베이스 검색 모듈, 코드 실행 모듈, 계산기 등 여러 컴포넌트를 결합한 모듈식 시스템입니다.
- 예를 들어, 기업 휴가 정책을 묻는 질문에 답변하려면, 모델은 인사 시스템 데이터베이스에서 남은 휴가 일수를 조회해야 합니다. 단일 모델로는 불가능했던 작업이지만, 복합 AI에서는 모델이 외부 검색 모듈(혹은 API)을 호출하여 필요한 정보를 받아온 후 최종 답변을 생성합니다.
에이전트(Agent)는 어떻게 작동할까?
복합 AI 시스템이 “에이전틱(agentic) 접근”을 취한다는 것은, 시스템의 동작 순서(제어 로직)를 사람이 일일이 코딩하지 않고, 모델이 스스로 어떤 도구를 써야 하는지, 어떻게 문제를 나눠서 해결할지를 결정한다는 의미입니다.
1) 추론(Reasoning)
에이전트는 문제를 이해하고, 여러 단계를 계획(Plan)하여 해결 경로를 구상합니다. “어떤 정보를 찾아야 하는가?”, “어떤 계산이 필요한가?” 등을 머릿속(모델 내부)으로 정리합니다.
2) 행동(Act)
에이전트가 “검색이 필요하다”, “수학적 계산이 필요하다”라는 판단을 하면, 외부 도구(툴)를 호출합니다. 예를 들어,
- 데이터베이스 검색: 남은 휴가 일수 조회
- 웹 검색: 지역 날씨 정보 확인
- 계산기: 복잡한 수치 연산 처리
- 코드 실행: 특정 함수를 수행하여 결과 도출 이처럼 에이전트가 필요할 때마다 도구에 액세스해 문제 해결에 필요한 정보를 획득하거나 연산을 수행합니다.
3) 메모리(Memory)
에이전트는 해결 과정에서 발생하는 중간 단계나 대화 이력을 저장했다가 필요 시 다시 참조합니다. 이를 통해 회고나 계획 수정이 가능해져, 문제 해결의 정확도를 더욱 높일 수 있습니다.
ReACT: 대표적인 에이전트 아키텍처 예
ReACT는 “Reasoning + Acting”의 줄임말로, 에이전트가 추론과 행동을 오가며 문제를 해결하는 전형적인 방법론 중 하나입니다.
- 사용자 질문 → 2. 에이전트 계획 → 3. 도구 호출 → 4. 도구의 결과 확인 → 5. 계획 조정 → 6. 최종 답변
이 과정에서 에이전트는 필요하다면 여러 번 도구를 호출해가며 단계별로 문제를 풀어갑니다. 예컨대, “다음 달에 플로리다로 휴가를 가는데, 며칠 동안 햇볕을 쬘지 계산하고 필요한 선크림 용량이 얼마인지 알려줘” 같은 복잡한 질문에 대해서도, 에이전트는:
- 남은 휴가 일수를 확인하고,
- 그 기간 동안 예상되는 햇볕 노출 시간을 확인하고,
- 권장되는 선크림 사용량을 계산한 다음,
- 최종적으로 “2온스짜리 선크림 X개가 필요하다”라는 식의 답변을 제시할 수 있습니다.
에이전트 vs. 프로그램 방식: 언제 무엇을 쓸까?
- 좁은 문제(Narrow Problem): 문제 범위가 명확하고 변화가 많지 않은 경우(예: 사내 휴가 정책 질의), 프로그램 방식이 오히려 간단하고 빠릅니다. 이미 정해진 절차가 있으며, 복잡한 계획 과정 없이도 답변의 정확도가 높습니다.
- 복잡하고 광범위한 문제(Complex Problem): GitHub 이슈 자동 해결, 광범위한 조사 업무 등 다양한 변수가 얽혀 있는 문제라면, 에이전틱 접근이 유연하고 효과적입니다. 사람이 일일이 모든 시나리오를 코딩하기 어렵기 때문에, 모델이 그때그때 스스로 판단해 경로를 바꿀 수 있어야 합니다.
2025년, 에이전트의 시대가 온다
글로벌 테크 업계는 2025년을 “AI 에이전트의 해”로 전망합니다. 이유는 간단합니다.
- 대형 언어 모델(LLM)의 급속한 발전: 모델이 점점 더 복잡한 추론과 계획을 할 수 있게 되면서, 에이전트 구동의 핵심 지능이 강화되었습니다.
- 합성(Compound) 접근의 확산: AI 모델만으로는 한계가 있으나, 외부 도구와 데이터를 결합하면 이제까지 불가능했던 수준의 문제 해결이 가능해집니다.
- 효율적 자동화 니즈: 기업과 개인 모두 더 높은 생산성과 효율성을 원하며, 에이전트는 이를 강력하게 지원합니다.
여전히 정확도나 윤리적 문제, 보안 측면에서 풀어야 할 과제들이 남아 있긴 합니다. 그러나 인간의 감독(Human-in-the-loop)을 거치면서 점차 안정적이고 유용한 AI 에이전트가 늘어나고 있습니다.
마무리
AI가 발전함에 따라, 우리는 점점 더 “지시만 내리면 스스로 문제 해결을 위한 경로를 찾아가는” 똑똑한 시스템을 마주하게 될 것입니다. 이런 시스템을 가장 잘 구현한 형태가 바로 AI 에이전트이며, 그 배경에는 복합 AI 시스템과 에이전틱 접근이 자리 잡고 있습니다.
기존에는 “AI가 시키는 대로 결과만 내놓는 도구”였다면, 이제는 “AI가 무엇을 해야 할지 스스로 결정하는 조력자”의 시대가 열리고 있습니다. 2025년을 기점으로 더욱 진화할 AI 에이전트의 미래가 기대되지 않으신가요?
정리하자면,
- 에이전트는 추론·행동·메모리를 결합해 복잡한 문제를 단계적으로 해결하는 지능형 시스템
- 복합 AI는 대형 언어 모델과 다양한 도구들이 모듈식으로 결합된 구조
- ReACT 등 에이전트 아키텍처를 통해, 모델은 도구를 적절히 호출하고 계획을 보정하면서 최적의 답을 찾는다
- 프로그램 방식 vs. 에이전틱 방식은 적용할 문제의 범위와 유연성 요구도에 따라 선택
앞으로 에이전트 기반의 AI가 우리의 업무와 일상을 얼마나 편리하고 창의적으로 바꿔놓을지, 지금부터 주목해 보시길 바랍니다!
참고
- 본 글은 대형 언어 모델(LLM)의 추론 능력과 도구 연동을 중심으로 에이전트(Agent)가 어떻게 설계·작동되는지를 개략적으로 설명하였습니다.
- 더 자세한 구현 방법과 사례는 “ReACT”와 같은 대표 아키텍처를 검색해보시거나, 오픈소스 라이브러리(예: LangChain, AgentGPT 등)를 참조하시면 큰 도움이 됩니다.
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참고
ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models (arXiv:2210.03629 [cs.CL] ) https://doi.org/10.48550/arXiv.2210.03629
https://www.youtube.com/watch?v=F8NKVhkZZWI