Agentic Reasoning의 이해
"Agentic Reasoning은 AI가 수동적 답변기에서 능동적 문제 해결자로 전환되는 핵심 개념입니다."
기존 LLM의 단순 생성 수준을 넘어, AI가 스스로 목표를 향해 계획(plan) → 행동(act) → 반성(reflect) → 수정(iterate)하는 자율적 사고·행동 루프를 의미합니다.
Google AI Co-Scientist: 구현 사례
가장 설득력 있는 사례인 Google의 AI Co-Scientist는 과학자가 자연어로 목표를 제시하면, 인간 연구팀처럼 스스로 연구를 설계·실행·개선하는 능력을 보여줍니다.
Supervisor Agent
목표 이해 및 계획 수립: 목표를 파싱하고 문헌 조사, 가설 생성 등 연구 계획으로 분해합니다.
Generation Agent
아이디어 생성: 수십~수백 개의 초기 가설을 생성하는 단계입니다.
Reflection Agent
자기 검토 및 비판: 가설을 분해하고 가정을 검증하며 심층 분석을 통해 스스로를 비판합니다.
Ranking Agent
토론 및 경쟁: Elo 기반 토너먼트로 가설을 비교 토론하고 페르소나 간 공격·방어를 수행합니다.
이 전체 과정은 비동기적이며 상태 유지(stateful) 방식으로 반복되며, 컴퓨팅 자원 투입 증가에 따라 가설 품질(Elo 점수)이 지속적으로 향상됩니다.
실제 성과 및 영향력
급성 골수성 백혈병(AML) 약물 재창출
AI가 제안한 KIRA6(STING agonist)가 실제 in vitro 실험에서 임상적으로 유의미한 농도에서 종양 세포 생존율 억제를 확인했습니다.
간 섬유증 새로운 표적 발견
인간 간 오가노이드에서 에피제네틱 조절자 3개를 통해 항섬유화 활성 및 간세포 재생 효과(p<0.01)를 확인했습니다.
항생제 내성 박테리아 메커니즘 규명
10년 미해결 문제인 cf-PICI의 호스트 범위 가설을 독립적으로 제안, 2일 만에 실험실에서 검증하여 연구 시간을 획기적으로 단축했습니다.
Agentic Reasoning의 핵심 역량
- 목표를 스스로 분해하는 능력
- 여러 관점에서 생각하고 토론하는 능력
- 자신의 생각을 비판하고 수정하는 능력
- 더 나은 버전을 반복적으로 생성하는 능력
- 외부 도구(검색, 시뮬레이션) 활용 능력
- 컴퓨트 증가에 따라 지능이 향상되는 능력
"앞으로 Agentic AI의 핵심 경쟁력은
자기 개선 루프의 깊이와 스케일에 있습니다."
단순한 모델 크기가 아닌, '더 잘 생각하고 더 오래 생각할 수 있는 구조'가 미래 AI의 승패를 결정할 것입니다.