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Research Trends

Agentic Reasoning:
AI의 자율적 지능 혁신

AI가 단순히 질문에 답하고 텍스트를 생성하는 수준을 넘어, 스스로 목표 설정, 계획, 실행, 평가, 개선하는 능력. 인간처럼 ‘생각하고 행동하며 배우는’ AI의 핵심 개념을 조망합니다.

정의 및 개요

Agentic Reasoning은 AI 에이전트의 의사결정 엔진입니다. 인식(Perception), 추론(Reasoning), 행동(Action), 관찰(Observation), 반성(Reflection)의 반복 루프를 통해 지식을 실제 행동으로 전환하는 시스템입니다.

기존 AI가 규칙 기반 또는 단일 답변에 그쳤다면, Agentic Reasoning은 목표 달성을 위한 자율적 계획 수립, 도구 사용, 실패 수정 능력을 부여합니다. LLM 등장으로 얻은 AI의 ‘생각하는 능력’을 넘어선 단일 출력의 한계를 극복하고, 도구 사용과 반복 피드백 루프를 더해 AI를 ‘행동하는 에이전트’로 진화시켰습니다.

주요 접근법 (Research Frameworks)

1. ReAct (Reason + Act)

‘생각 → 행동 → 관찰 → 다시 생각’의 고전적 루프. Thought, Action, Observation을 반복하며 실시간 계획 수정. 투명성과 안정성이 높은 기초 방법입니다.

Official Paper

2. Reflexion / Self-Reflection

자신의 출력물을 스스로 평가하고 수정하는 능력. ‘목표 부합 여부’를 내부적으로 비판하여 오류를 줄이는 방식입니다.

Official Paper

3. Tree of Thoughts (ToT)

여러 가능한 생각 경로를 트리 형태로 탐색. 실패 시 대안 경로를 미리 고려하여 더 나은 의사결정을 돕는 전략입니다.

Official Paper

4. Multi-Agent Collaboration

계획자, 실행자, 비평가, 기억 관리자 등 여러 전문 에이전트의 협업 체계입니다. MetaGPT, AutoGen 등이 대표적 사례입니다.

MetaGPT Paper AutoGen Paper

5. ReWOO, Toolformer 등

관찰 없이 미리 계획을 수립하거나, 도구 사용 자체를 학습하는 고급 변형 기술입니다.

ReWOO Toolformer

주요 적용 사례 (Case Studies)

Software Development

자동 디버깅, 코드 생성, 테스트 자동화. 리포지토리 수준 코딩 실현.

OpenHands SWE-Agent

Scientific Discovery

가설 생성, 실험 설계, 논문 작성 자율 수행.

The AI Scientist AI Co-Scientist

Medical & Diagnosis

환자 기록 분석, 치료 시뮬레이션, 진단 제안.

MedAgents

Enterprise & Finance

위험 평가, 투자 모델링, 데이터 분석 및 보고서 작성.

Glean, Salesforce Agentforce

미래 방향 및 전망

  • 장기 계획 및 메모리: 오류 누적 방지 및 안정성 향상
  • 협업 스케일링: 수백 개 에이전트의 안전한 협력 시스템
  • 개인화 발전: 사용자의 선호를 기억하는 세계 모델(World Model) 구축

"2026~2027년, AI는 단순한 '도구'에서 진정한 '동료'로 전환될 것입니다."

Reference Sources

IBM Thinking • Salesforce Agentforce • Glean Guide • arXiv (2026 Survey)