AI 에이전트는 아는데, 에이전틱 AI는 또 뭔가요?

2025년, AI 기술의 가장 큰 화두는 단연 AI 에이전트입니다. AI 에이전트의 등장은 채팅창 안에서 머물던 AI를 세상 밖으로 끌고 나오며 물리적 세계에서 행동하는 피지컬 AI(Physical AI)를 바라볼 수 있게 해주었습니다.

그리고 지금, 여러 개의 에이전트가 서로 협력해 목표를 달성하는 에이전틱 AI(Agentic AI)가 주목받고 있습니다. AI 에이전트는 많이 들어봤는데, 에이전틱 AI는 또 뭘까요? 생성형 AI, AI 에이전트, 에이전틱 AI를 찬찬히 살펴봤습니다. 하루가 멀다 하고 바뀌는 AI 기술 트렌드 속에서 놓치고 있는 부분은 없을까 해서요. 이를 바탕으로 기업 환경에서 적합한 에이전틱 AI 전략도 제안합니다.

우리 삶의 방식을 바꿔 놓은 생성형 AI

여기 생성형 AI가 있습니다. ChatGPT, Copilot, Claude, Gemini가 대표적이죠. 사람들은 AI의 언어 이해와 생성 능력에 환호했고, 일과 일상에 깊이 자리 잡아 삶의 방식을 바꿔 놓았습니다. 생성형 AI는 자료 조사, 메일 작성, 코드 생성, 번역, 브레인스토밍, 고민 상담, 인생 조언, 이미지 생성과 변환 등 비교적 정형화된 업무부터 비정형적인 질문까지 폭넓은 작업에 효율성을 높여주었습니다. 장소와 시간에 상관없이 채팅창을 열어 물어보기만 하면 귀찮아하지 않고 다양한 작업을 바로 도와주죠. 하지만 그 이상은 스스로 판단하지 못하고, 가끔 거짓말을 합니다.

산업 현장에서는 도메인 지식을 알고 기업의 내부 데이터를 학습한 산업 특화 LLM을 기반으로 보다 신뢰도 높은 응답을 생성하고 있습니다. 여기에 RAG(Retrieval-Augmented Generation)와 Prompt Chain 같은 기술을 적용해 도메인 지식을 학습하고 현장 데이터를 참조하며 단계적으로 질문에 답하도록 설계함으로써 할루시네이션 문제를 효과적으로 줄이고 있습니다.

🔗 도메인 특화 LLM 성능을 높이는 AI 기술 트렌드

도구를 갖춘 생성형 AI, AI 에이전트가 되다

다재다능한 생성형 AI에 툴(Tool, 도구)을 장착하면, 특정 작업을 스스로 수행하고 행동하는 AI 에이전트가 됩니다. 실제로 많은 기업들이 AI 에이전트를 활용해 고객 응대, 내부 검색, 이메일 분류, 일정 조율 등 단순 반복과 반응이 중요한 업무를 자동화하고 있습니다.

AI 에이전트를 구현하려면 도구는 물론, 다양한 시스템과 애플리케이션을 유기적으로 연결하는 구조가 필수입니다. AI계의 USB-C라고 불리는 MCP(Model Context Protocol)가 주목 받고 있는 이유이기도 합니다. MCP는 AI가 외부 도구와 데이터를 표준화된 방식으로 연결하는 프로토콜입니다. 아직은 무질서한 AI 에이전트 생태계 질서를 잡아줄 거라는 기대를 모으고 있습니다.

AI 에이전트는 비교적 단순하고 명확한 단일 작업을 자동화하는 데 탁월합니다. 그러나 스스로 목표를 설정하지 못하고, 사용자가 주는 짧은 지시만 이해하며, 문맥을 오래 기억하지 못합니다. 이런 한계로 할루시네이션, 얕은 추론, 계획 결여 등 생성형 AI의 기능적 한계를 그대로 안고 있습니다.

에이전트들의 협업이 만드는 새로운 지능, 에이전틱 AI

현실 세계는 복잡하고 예측할 수 없습니다. AI 에이전트가 모든 문제를 해결하기에는요. 여러 AI 에이전트가 협업하면 어떨까요? 에이전틱 AI는 각각의 전문성을 가진 여러 AI 에이전트가 협력해 문제를 해결하는 구조입니다. 단순히 여러 개의 에이전트를 만들어둔다고 해서 에이전틱 AI가 자동으로 돌아가는 시스템은 아닙니다.

에이전틱 AI에서 AI 에이전트들은 기억과 문맥을 저장하는 메모리를 통해 서로 정보를 공유하고 작업의 흐름을 이해합니다. 이 과정 전반은 오케스트레이션 에이전트가 각 에이전트가 맡은 기능을 효과적으로 수행할 수 있도록 조율합니다. 문제에 대한 해결 방법을 쪼개고 전문성을 가진 에이전트들이 역할을 분담함으로써 에이전틱 AI는 복잡한 상황에서도 유연하게 반응하고, 다양한 문제를 동시에 해결할 수 있게 되는 것이죠. 최근 구글이 제안한 A2A(Agent-to-Agent) 프로토콜처럼 에이전트 간의 소통을 표준화하려는 시도도 이어지고 있습니다.

에이전틱 AI는 무궁무진한 가능성을 가지고 있지만, 아직 기술적으로 해결해야 할 과제도 많습니다. 에이전트들이 서로 협업하는 과정에서 오류가 전파되거나 의도치 않은 결과가 나오기도 하고 에이전트 간 충돌이나 지연 현상도 발생할 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 메모리 구조나 오케스트레이션 계층을 정교하게 설계하는 방향으로 발전하고 있습니다. 거버넌스 체계, 표준화된 프롬프트 설계, 모니터링 체계도 중요한 과제입니다.

기업 환경에 적합한 에이전틱 AI, Agent Flow

에이전틱 AI를 기업 환경에 적합하게 구현하기 위해서는 각 에이전트의 역할과 흐름을 정교하게 설계하는 작업이 필요합니다. 실제로 마키나락스는 산업 현장의 문제를 다양한 AI 에이전트가 협업하는 구조. 즉, 에이전틱 AI로 해결할 때 Agent Flow(에이전트 플로우)를 기반으로 진행합니다. Agent Flow는 특정 시나리오에 맞춰 여러 AI 에이전트를 유기적으로 연결하고 조율해 문제 해결 중심의 구조를 설계하는 접근 방식입니다.

Agent Flow는 예측 가능한 문제, 정형화된 의사결정 구조가 존재하는 환경, 반복되지만 역할 분담이 필요한 복합 업무, 상황에 따라 경로가 달라질 수 있는 유사 반복 업무에 적합합니다. 예를 들어 설계 → 검토 → 시뮬레이션 → 승인으로 이어지는 제품 개발 프로세스, 장비 진단 → 수리 → 재고 확인 → 부품 발주로 이어지는 정비 프로세스처럼 에이전트들이 각자의 역할을 수행하며 유기적으로 연결되는 구조를 통해 실행의 복잡도를 낮추고 생산성을 높일 수 있습니다. 마키나락스는 실제 산업 현장의 복잡한 문제를 해결하기 위해 Agent Flow 구조를 설계하고 적용하고 있습니다.

산업 현장에서 실제로 다양한 에이전틱 AI 사례를 만들고 있는 Agent Flow 적용 방법은 🔗 산업 현장에서 작동하는 AI 에이전트 구현하기 포스팅에서 자세하게 살펴볼 수 있습니다.

AI 트렌드 보다 중요한 건 ‘도메인 특화 도구’

생성형 AI, AI 에이전트, MCP, 에이전틱 AI, Agent flow까지 훑어봤습니다. LLM을 기반으로 발전해 온 기술들이 새로운 키워드로 등장할 때마다 세상은 들썩이고 AI 업계는 분주해집니다. 이렇게 최신 키워드에 몰입하는 사이, 정작 AI 에이전트가 실제로 작동하기 위한 기술 구조와 도구 설계는 뒷전이 되기 쉽습니다.

에이전틱 AI가 트렌드 키워드에 그치지 않고, 실제로 작동하게 하려면 ‘도메인 특화 도구’에 집중해야 합니다. 산업과 기업을 이해하는 도구가 준비되어 있어야만, AI 에이전트를 만들고, 여러 AI 에이전트가 모여 복잡하고 어려운 문제를 해결하는 에이전틱 AI를 구성할 수 있습니다. 에이전트 오케스트레이션도 도메인을 알아야 가능하고요. 도구에 대한 준비와 설계 없이는 에이전틱 AI는 개념에 머무를 수밖에 없습니다. 지금 필요한 건 실행을 위한 도구를 준비하는 일입니다.

에이전틱 AI는 새로운 패러다임이 될까?

AI 에이전트와 에이전틱 AI는 모두 생성형 AI의 연속선 위에 존재하지만 구조, 목적, 실행 방식, 자율성 수준 등에서 명확히 구분됩니다. 학계에서는 에이전틱 AI는 단순한 AI 에이전트의 상위 개념이 아니라, 기업이 문제를 정의하고 해결하는 방식 자체를 바꾸는 새로운 패러다임이 될 거라고 전망하고 있습니다.

기업의 에이전틱 AI 현황을 알아볼까요? 마키나락스는 기업 및 산업 현장에서 바로 쓸 수 있는 AI 모델과 실행 도구를 직접 개발하고 연결하고 있습니다. 단일 AI 모델의 성능보다 문제 해결 중심의 시스템이 더 중요하다는 사실을 현장 경험을 통해 체득했기 때문입니다. 그래서 우리는 🔗 여러 AI 에이전트와 도구, 시스템이 유기적으로 상호작용할 수 있도록 설계된 Compound AI System을 구현합니다. 여기에는 Agentic AI와 그 핵심 실행 구조인 Agent Flow를 포함합니다. 이를 통해 복잡하고 예측이 어려운 산업 현장의 문제를 효과적으로 해결하고 있습니다. 더 깊이 있는 기술 설명과 산업 에이전틱 AI 구현 사례는 마키나락스 ‘AI 에이전트에서 Agentic AI로, 기업 경쟁력을 위한 실전 AI 전략’ 웨비나에서 만나보세요.