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✅ 최근 몇 년간 인공지능(AI)은 비약적인 발전을 이루며 일상과 산업 전반에 깊숙이 스며들고 있음. 특히 그 가운데 ‘에이전틱 AI(Agentic AI)’가 새로운 패러다임으로 급부상하고 있음.

글로벌 리서치 기관 가트너(Gartner)는 2025년 주목해야 할 전략 기술 트렌드 중 하나로 ‘에이전틱 AI’를 선정했으며, 2028년까지 기업의 업무 결정 중 약 15%가 인간의 개입 없이 에이전틱 AI를 통해 자율적으로 이뤄질 것으로 전망함.

CES 2025 기조연설에서 엔비디아 CEO 젠슨 황은 "에이전틱 AI의 시대가 도래했다"고 선언함. 그는 이를 단순한 생성형 AI의 연장이 아닌, 자율적으로 목표를 설정하고 실행하는 차세대 AI로 소개하며, 기업 운영 방식과 산업 전반의 혁신을 예고함.

시장조사업체 이머젠 리서치(Emergen Research)는 글로벌 에이전틱 AI 시장 규모가 2024년 기준 약 310억 달러에 달하며, 향후 수년간 연평균 32%의 고성장을 이어갈 것으로 내다봄.

✅ 에이전틱 AI는 스스로 목표를 설정하고 계획을 수립하며, 다양한 환경 속에서 자율적으로 판단하고 행동할 수 있는 AI 시스템으로 정의됨. 그 핵심은 사용자의 목표와 비전, 문제의 맥락을 이해하고, 지속적인 지시 없이도 복잡한 작업을 연속적으로 수행하며, 상황에 따라 유연하게 대응할 수 있는 ‘고도화된 자율성’에 있음.

자율적인 의사결정과 행동 수준에 도달하기 위해, 에이전틱 AI는 머신러닝, 자연어 처리(NLP), 자동화 기술 등 여러 핵심 기술들이 유기적으로 결합되어 작동함. (디지털 기술 경쟁력의 바로미터 역할 가능)

특히 시스템의 중심에는 대형 언어 모델(LLM)이 있으며, 이를 통해 자연어 명령을 이해하고 사용자에게 응답할 수 있음. 또한 머신러닝을 활용해 데이터를 분석하고, 패턴을 식별하며, 예측을 수행함. 여기에 ‘목표 지향적 행동(goal-oriented behavior)’이 결합되면서, 에이전틱 AI는 복잡한 다단계 과제를 새로운 방식으로 해결할 수 있는 역량을 갖춤.

에이전틱 AI는 다음과 같은 4단계 과정을 통해 작동하며, 이를 기반으로 높은 수준의 자율성을 실현함.

ㆍ 지각(Perception): 고객 상호작용, 데이터베이스, IoT, SNS 등 다양한 출처로부터 데이터를 수집.
ㆍ 추론(Reasoning): 수집된 데이터를 바탕으로 상황을 분석하고 이해.
ㆍ 행동(Action): 이해한 내용을 바탕으로 실행할 작업을 결정하고 수행.
ㆍ 학습(Learning): 피드백과 경험을 통해 지속적으로 개선하고 적응.

에이전틱 AI는 생성형 AI와 다음과 같은 측면에서 구분됨.

ㆍ 콘텐츠 생성이 아니라, 의사결정과 실행에 초점을 둔다는 점.
ㆍ 사용자의 프롬프트에 의존하지 않고, 매출 증대, 고객 만족도 향상, 공급망 최적화 등 명확한 목표를 중심으로 작동한다는 점.
ㆍ 단순한 응답을 넘어, 외부 도구(API) 호출, 복잡한 작업 흐름의 자율 실행, 데이터베이스 검색, 워크플로우 자동 트리거 등 복합적인 작업을 독립적으로 수행할 수 있다는 점.
ㆍ 이러한 특성을 바탕으로, 에이전틱 AI와 생성형 AI는 상호 보완적으로 작동하여 보다 복잡하고 실질적인 문제 해결에 함께 활용될 수 있음.
ㆍ 예를 들어 제조 분야에서 에이전틱 AI가 공정 최적화를 위해 데이터를 분석하고 실행 계획을 수립하면, 생성형 AI는 해당 내용을 바탕으로 보고서를 작성하거나 시뮬레이션 결과를 시각화해 표현할 수 있음.

✅ 에이전틱 AI가 자율적인 목표 설정과 실행 능력을 갖춘 자율형 AI인 반면, AI 에이전트는 특정 작업(task-specific)을 중심으로 사전에 정의된 범위 내에서만 자율적으로 작동하는 시스템을 의미함.

현재 기업들은 에이전틱 AI의 방향성을 반영해 에이전트 중심 전략을 강화하고 있으나, 실사용 단계에서 제공되는 대부분의 제품은 여전히 제한된 자율성을 지닌 AI 에이전트 수준에 머무르고 있음.

구분	Agentic AI ‘스스로 생각하고 판단하는 자율형 파트너’	AI Agent ‘지시된 일을 수행하는 똑똑한 도우미’
정의	자율적으로 목표를 설정하고 복잡한 작업을 수행하는 전체 AI 시스템	특정 목표를 위해 자율적으로 작동하는 개별 AI 인스턴스
단위	시스템 전체 (복수의 AI Agent 포함 가능)	Agentic AI의 구성 요소 (단일 단위)
자율성 수준	높은 수준의 자기 주도성과 의사결정 능력	제한된 자율성, 주어진 범위 내에서 작동
실행 구조	맥락 기반 지속 실행	프롬프트 기반 단발성 실행
의사소통	상황 인식, 미묘함	작업 중심, 직접적
의사결정	다양한 요소를 고려한 정교한 결정 구조	사전 정의된 규칙 기반 단순 결정 구조
목표 설정	스스로 목표 정의, 장기적 목표 달성에 집중하며 상황에 따라 전략을 조정	사용자가 목표 정의, 장기적 비전 없이 단일 작업/기능 중심 목표 달성에 집중
작업 범위	광범위하고 유동적인 작업	정의된, 제한적인 전문 작업
응용	복합적 문제 해결, 다단계 의사결정, 멀티에이전트 협업	단일·반복적·정형화된 작업 자동화, 사용자 명령 수행

✅ 최근 AI 기업들은 기존의 대형 언어 모델(LLM) 개발 중심 전략에서 벗어나, 에이전틱 AI, AI 에이전트, 그리고 이를 활용한 응용 애플리케이션 개발로 전략의 방향을 전환하거나, 사업 영역을 확장하고 있음. 이러한 흐름은 ▲LLM 시장의 고도화 및 포화 ▲기술 차별화의 한계 ▲AI 기술의 실질적 활용과 가치 창출에 대한 시장의 요구 증가 등 구조적 요인에 기반한 변화로 해석됨.

주요 빅테크 기업들은 이미 고성능 LLM을 선점해 기술 경쟁력을 확보한 상태로, 이제는 모델 자체의 성능보다 ‘이를 어떻게 활용해 실제 문제를 해결하는가’가 차별화의 핵심으로 떠오름. 이는 모델 개발 중심의 R&D 전략에서 산업별 과제 해결 중심의 솔루션·서비스화 전략으로의 전환을 의미함.

더불어 2022년 이후 글로벌 투자 시장에서 AI 분야에 막대한 자본이 유입되면서 단순 기술 시연이 아닌, 실질적인 비즈니스 성과 창출이 요구되는 국면에 진입함. 이에 따라 AI 기업들은 자사의 LLM을 기반으로 ▲AI 에이전트를 직접 기획·출시하거나, ▲개발자와 기업이 손쉽게 에이전트를 구현할 수 있도록 하는 프레임워크(API, SDK 등)를 제공하며 사업 구조를 다각화하고 있음.

기업명	특징	관련 제품
OpenAI	GPT 기반의 에이전트를 직접 설계하고 실행할 수 있는 생태계를 구축하고 있음.	ㆍResponses API , Agents SDK (AI 에이전트 구축용 개발자 도구) ㆍOperator, Deep Research, A-SWE (AI 에이전트)
Google	Gemini를 중심으로, 기업과 개발자가 자율형 에이전트를 설계·배포할 수 있는 플랫폼 생태계를 구축하고 있음.	ㆍVertex AI Agent Builder, Agent Development Kit (ADK), Agentspace(AI 에이전트 구축용 개발자 도구) ㆍProject Astra, Project Mariner (AI 에이전트)
Microsoft	Copilot 브랜드를 중심으로 다양한 업무 도메인에 특화된 AI 에이전트를 통합하고 있으며, Copilot Studio와 Azure 기반 개발 도구를 통해 에이전트 생태계를 확장하고 있음.	ㆍCopilot Studio, Azure OpenAI Service (AI 에이전트 구축용 개발자 도구) ㆍResearcher, Analyst (AI 에이전트)
Anthropic	Claude 모델을 기반으로, 업무 보조 및 정보 탐색에 특화된 에이전트 기능을 강화하고 있음.	Coputer Use (AI 에이전트)

결론적으로 ‘모델 개발 → 에이전트 설계 → 응용 서비스 구현’에 이르는 수직적 통합 구조를 확보하는 것이 AI 기업의 핵심 전략으로 부상하고 있으며, 향후에는 도메인 특화형 에이전트 플랫폼 확보가 AI 기업의 경쟁력을 좌우할 핵심 요소로 작용할 것으로 예상됨.

✅ 보안 업계에서도 에이전틱 AI를 보안 운영 전반에 적용하려는 시도가 점차 확대되고 있음. 기존에는 위협 탐지 강화, 사고 대응 간소화, 보안 워크플로우 최적화를 지원하는 AI 어시스턴트(aka 보안 코파일럿)이 주를 이뤘다면, 최근에는 위협 분석, 침해 대응, 정책 감사 등 복잡하고 연속적인 보안 업무를 자율적으로 수행할 수 있는 AI 시스템에 대한 관심이 높아지고 있음.

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