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• Decoding Agentic AI - Can LLMs Achieve Casual Reasoning and Cooperation?

How Intelligent Systems Are Transforming Business

Abstract

In this episode of Top of Mind, Gartner Global Chief of Research Chris Howard breaks down the buzz around agentic AI.

Learn how AI agents can make autonomous decisions, optimize solutions and even collaborate in multiagent systems to transform the future of business now.

1. Agentic AI란 무엇인가?

Agentic AI(에이전틱 AI)란, 단순히 정보를 분석하고 예측하는 데 그치지 않고 스스로 목표를 설정하고 계획을 수립하며, 환경에 능동적으로 개입하여 행동을 실행하는 인공지능을 뜻합니다. 즉, 기존의 ‘수동적 AI’가 사람이 묻는 질문에 대한 답변을 제시하거나 예측 모델을 만들어주는 역할에 머물렀다면, Agentic AI는 목표 지향적(goal-oriented)으로 움직이며 주도적으로 의사결정·행동을 수행하는 점이 핵심입니다.

이러한 Agentic AI는 흔히 에이전트(Agent)라고도 불리며, 강화학습(Reinforcement Learning)과 같은 기술을 통해 실시간으로 피드백을 받고 스스로 학습하여 성능을 개선합니다. 특히 멀티에이전트 환경(Multi-Agent Environment)에서는 여러 에이전트가 상호작용하며, 협력 또는 경쟁을 통해 복잡한 문제를 해결할 수 있게 됩니다.

2. Agentic AI의 주요 특징

1. 목표 설정 및 계획(Goal Setting & Planning)
   Agentic AI는 특정 목표를 달성하기 위해 스스로 계획을 세울 수 있습니다. 예를 들어 “1주일 동안 광고 비용 대비 매출을 극대화하라”라는 목표를 주면, 이를 달성하기 위한 전략을 구상하고 실행 단계를 설정할 수 있습니다.

2. 실시간 학습(Online Learning)과 적응성(Adaptability)
   환경으로부터 지속적으로 데이터를 수집해 학습하고, 상황이 변하면 그에 맞춰 의사결정 방식을 조정합니다. 예컨대 재고 관리 에이전트는 판매 추세가 바뀌면 공급량을 자동으로 조정합니다.

3. 자율적 의사결정(Autonomous Decision-Making)
   사람이 일일이 지시하지 않아도, 목표 달성을 위해 필요한 행동을 스스로 결정합니다. 이를 위해 다양한 옵션을 평가하고, 그 결과를 바탕으로 최적의 행동 방안을 선택합니다.

4. 지속적 실행(Continuous Action)
   한 번 결정하고 끝나는 것이 아니라, 목표 달성에 이르기까지 반복적으로 행동을 취하고, 성과를 모니터링하며, 필요하면 계획을 수정합니다. 이 과정을 자동화할 수 있어 업무 효율이 크게 향상됩니다.

3. 주요 서비스·사례 예시

1. 자율주행 자동차(Autonomous Vehicles)
   • 대표 예시: 테슬라(Tesla), 웨이모(Waymo) 등
   • 설명: 자율주행 시스템은 도로 상황(차량·보행자·신호등 등)을 실시간으로 인식하고, 목적지까지 안전하게 도달하기 위해 스스로 속도와 차선을 조절합니다. 이 과정에서 끊임없이 환경 정보를 업데이트하고, 주행 전략을 재계획하는 Agentic AI의 대표적인 사례입니다.
2. 자동화 트레이딩 시스템(Automated Trading Systems)
   • 대표 예시: 각종 헤지펀드의 고빈도 트레이딩 시스템, 알고리즘 트레이딩 봇 등
   • 설명: 금융 시장의 가격 변동, 뉴스, 경제 지표 등을 실시간으로 분석하여 매수·매도 시점을 결정하고, 거래를 자동 실행합니다. 목표(예: 수익률 극대화, 위험 최소화)에 따라 매매 전략을 스스로 조정하며 학습합니다.
3. 고급 개인 비서(Personal AI Assistant)
   • 대표 예시: Auto-GPT, BabyAGI 등 ‘생성형 AI’를 에이전트화한 프로젝트들
   • 설명: 기존 음성 비서(Siri, Google Assistant 등)는 주로 사용자의 명령에 응답하는 수동적 역할을 했습니다. 그러나 최근에는 GPT 계열의 언어 모델을 바탕으로 목표 설정→계획 수립→실행까지 담당하는 ‘Agentic Personal Assistant’가 등장하고 있습니다. 예를 들어, 사용자가 “다음 주까지 마케팅 전략 초안을 완성하고 관련 자료를 정리해줘”라고 지시하면, AI가 스스로 자료를 찾고 요약하며, 문서를 작성해 공유할 수 있습니다.
4. 로봇 프로세스 자동화(RPA) + 강화학습
   • 대표 예시: UIPath, Automation Anywhere 등 RPA 솔루션과 RL의 결합
   • 설명: 기존 RPA는 반복적인 업무를 자동화했으나, 정해진 규칙에서 벗어난 상황을 처리하기가 어려웠습니다. 최근에는 강화학습을 결합해, 예외 상황에서도 목표 달성을 위한 최적 행동을 스스로 찾도록 발전하고 있습니다.
5. 멀티에이전트 시뮬레이션을 활용한 정책·전략 수립
   • 대표 예시: 게임 AI(알파스타, OpenAI Five), 도시 교통 시뮬레이션, 물류 최적화 등
   • 설명: 여러 에이전트가 협력·경쟁하며 복잡한 문제를 해결하는 모델입니다. 예컨대 도시 교통 시뮬레이션에서 각 교차로를 제어하는 에이전트들이 교통 흐름을 효율적으로 분산시키고, 실시간 데이터를 통해 신호체계를 조정함으로써 정체를 줄입니다.

4. Agentic AI가 가져올 가치와 과제

• 가치
  • 효율성 증대: 사람의 개입 없이 자동으로 문제 해결 과정을 진행해, 시간과 비용을 크게 절감
  • 지속적 최적화: 환경 변화를 실시간으로 반영해, 끊임없이 성능을 개선
  • 새로운 가능성: 복잡한 문제나 대규모 시뮬레이션 영역에서 인간이 놓치기 쉬운 패턴과 전략을 발견
• 과제
  • 윤리·안전: 에이전트가 자율적으로 행동하는 만큼, 잘못된 목표나 편향된 데이터로 인해 예기치 않은 위험을 초래할 수 있음
  • 설명가능성(Explainability): 에이전트가 왜 특정 행동을 선택했는지 설명하기 어려우면, 투명성과 신뢰도 저하
  • 거버넌스(Governance)와 규제: 자율적 행동 범위를 어디까지 허용할 것인지, 책임 소재는 어떻게 규정할 것인지 등 제도적·법적 논의 필요

5. 결론

Agentic AI는 “단순 예측을 넘어, 스스로 목표를 세우고 환경에 개입해 성과를 만들어내는 AI”를 의미합니다. 이러한 기술은 자율주행, 자동화 트레이딩, 고급 개인 비서, 지능형 로봇, 대규모 시뮬레이션 등 다양한 분야에서 이미 구현되고 있으며, 앞으로도 더욱 확산될 전망입니다. 동시에 윤리적·법적 쟁점도 커질 것으로 예상되므로, 투명성과 안전성을 확보하기 위한 사회적 합의와 기술적 연구가 병행되어야 합니다.