Insight Report 2026
에이전틱 추론
Agentic Reasoning
LLM의 기초에서 진화, 그리고 협업으로 이어지는
자율적 지능의 패러다임 전환에 대한 심층 분석
| 구분 | LLM 추론 (기존) | 에이전틱 추론 (차세대) |
|---|---|---|
| 패러다임 | 수동적, 정적 입력 위주 | 상호작용적, 동적 컨텍스트 활용 |
| 계산 방식 | 단일 패스, 내부 계산 중심 | 다단계, 피드백 기반 루프 |
| 상태성 | 컨텍스트 창, 비영속성 | 외부 메모리, 상태 추적 시스템 |
| 학습 형태 | 오프라인 사전 훈련, 고정 지식 | 지속적 개선, 자기 진화 지능 |
에이전틱 추론의 3계층
안정적 환경에서 집단 지성으로의 진화 로드맵
1. 기초 추론
단일 에이전트가 안정된 환경에서 계획, 도구 사용, 검색 등 핵심 역량을 수행하는 단계입니다.
- 계획 추론 (Planning)
- 도구 사용 최적화
- 에이전틱 검색 (RAG 2.0)
2. 자기 진화
에이전트가 경험을 통해 자신의 추론 과정과 능력을 지속적으로 개선하고 학습합니다.
- 성찰적 피드백 루프
- 에이전틱 메모리 시스템
- 파라미터 자기 적응
3. 집단 지성
다중 에이전트 협력을 통해 전문 분야별 역할을 분담하고 복잡한 문제를 공동 해결합니다.
- 다중 에이전트 시스템 (MAS)
- 협력 및 노동 분담 전략
- 공유 메모리 및 프로토콜
산업 현장의 실제 적용
🧮
수학 및 코딩
🧪
과학적 발견
🤖
로보틱스
🏥
헬스케어
🌐
자율 웹 탐색
미래의 도전과
공개 과제
01
사용자 중심 개인화
사용자 선호와 스타일을 이해하는 동적 적응 능력
02
장기적 상호작용
수일 이상의 장기 작업에서도 일관성을 유지하는 추론
03
월드 모델링 및 거버넌스
행동 결과의 시뮬레이션과 책임감 있는 AI 윤리 구축
지능의 새로운 서막
"에이전틱 추론은 단순한 기술적 진보를 넘어, AI가 세상을 이해하고 상호작용하는 근본적인 방식의 변화를 의미합니다. 인간의 창의성과 기계의 정밀함이 결합된 이 새로운 패러다임은 인류가 마주한 거대 난제들을 해결할 열쇠가 될 것입니다."