theinnovators2025년 주요 기술 트렌드 중 하나로 에이전틱 AI(Agentic AI)가 글로벌 시장에서 빠르게 부각되고 있다.
에이전틱 AI는 기존의 반응형(reactive) AI를 넘어서, 스스로 목표를 설정하고 행동을 실행하는 자율형 인공지능이다.
가트너(Gartner), 딜로이트(Deloitte) 등 주요 리서치 기관은 2025년 이후 디지털 산업에서 AI가 ‘도구’에서 ‘행위자(agent)’로 진화할 것이라 전망하고 있다. 본 보고서에서는 에이전틱 AI의 개념과 핵심 특성, 산업별 활용 사례, 시사점 및 전망을 종합 정리한다.
정의 및 핵심 개념
에이전틱 AI는 다음과 같은 특징을 가진 차세대 인공지능 시스템이다.
| 항목 | 설명 |
|---|---|
| 자율성(Autonomy) | 사용자 지시 없이도 상황 인식과 의사결정, 실행 가능 |
| 목표 지향성(Goal-orientation) | 외부 목적에 따라 계획 수립 및 자체 워크플로우 구성 |
| 연속적 학습(Continual Learning) | 실행 과정에서 얻은 피드백을 학습하여 행동 개선 |
| 도구 활용성(Tool Use) | 외부 API, 데이터, 서비스 호출 등 다중 자원 활용 가능 |
| 상황 대응(Contextual Reactivity) | 환경 변화에 따른 유연한 적응 능력 |
에이전틱 AI는 LLM 기반의 챗봇 또는 단일 기능 자동화 시스템과 구분되며, 대표적으로 Auto-GPT, BabyAGI, GPT Agents 등이 초기형 구현체로 분류된다.
산업별 활용 사례
에이전틱 AI는 복잡한 작업과 반복적인 의사결정을 요구하는 분야에 빠르게 확산되고 있다.
▸ 금융
- 자산 운용, 리스크 분석, 규제 대응 자동화
- 투자 에이전트가 실시간 시장 조건에 따라 포트폴리오 리밸런싱 수행
▸ 제조
- 공정 최적화 및 예지보수(Preventive Maintenance)
- 스마트 팩토리 내 에이전트형 AI가 생산 계획과 자재 흐름 자율 조정
▸ 고객 서비스
- 멀티채널 대응, 고객 문의 자동 라우팅, 에이전트 전환 판단
- 예: 콜센터 AI가 통화 내용 분석 후 후속 조치까지 수행
▸ 헬스케어
- 환자 상태 모니터링, 의약품 복용 주기 조정
- 질병 예측 및 개인별 치료 계획 조정 자동화
기업 관점에서의 시사점
| 고려 요소 | 상세 내용 |
|---|---|
| AI 전략 재정비 | 기존 챗봇 수준의 AI에서 벗어나, 실행 가능한 ‘워크플로우형 AI’ 도입 필요 |
| 보안 및 통제 | 자율성 있는 AI가 실행하는 작업에 대한 책임, 감사 가능성(Auditability) 확보 필요 |
| 워크플로우 설계 역량 | 조직 내부의 반복·규칙 기반 업무를 에이전트 설계로 구조화할 수 있는 능력 필요 |
| AI 거버넌스 | 윤리적 행동 기준, 위험 대응, AI 권한 설계 등 조직 내 가이드라인 구축 필수 |
실제 구현 사례
현재 에이전틱 AI는 다양한 형태의 초기 구현을 통해 산업 현장과 오픈소스 커뮤니티에서 빠르게 실험되고 있다. 아래는 대표적인 세 가지 구현 예다.
1. Auto-GPT – 오픈소스 자율형 에이전트 프레임워크
- 설명: GPT-4 기반으로 사용자가 하나의 목표만 입력하면, AI가 자체적으로 문제를 구조화하고 외부 도구(웹, 메모리, 파일 등)를 활용해 스스로 해결
- 사용 예시: “AI 스타트업 시장 분석 보고서 작성”→ 검색 → 요약 → 정리 → 보고서 자동 완성
- 의의: 초기 Agentic AI의 대표적 형태로, 다단계 작업 분해 및 실행의 흐름을 보여줌
2. Microsoft Copilot + Power Automate – 업무형 AI 에이전트
- 설명: Microsoft 365 생태계 내에서 Copilot이 사용자의 문맥을 이해하고, Power Automate와 연동하여 자동화된 워크플로우를 직접 생성 및 실행
- 사용 예시: “응답하지 못한 이메일 중 긴급건만 정리해줘”→ Outlook 스캔 → 우선순위 판단 → 요약 결과 전달
- 의의: 생산성 툴과 연동된 실무형 에이전트로, 기업 환경에서 가장 실제적인 Agentic AI 활용 사례 중 하나
3. OpenInterpreter – 멀티도구 제어형 실행형 에이전트
- 설명: AI가 사용자의 명령을 이해하고, 실제 코드 실행, 파일 처리, 웹 브라우징, CLI 조작까지 수행하는 오픈소스 실행형 인터페이스
- 사용 예시: “이 Excel에서 1분기 손실 데이터를 시각화해줘”→ 파일 분석 → Pandas 처리 → Matplotlib 시각화
- 의의: 단순 응답형 AI가 아닌, 도구를 제어하며 직접 결과를 생성하는 ‘실행형 에이전트’ 구현
TI Tech Lab 김준수 연구원
Source
- https://www.gartner.com/en/articles/top-technology-trends-2025
- https://www.deloitte.com/kr/ko/Industries/tmt/analysis/2025-tech-trends.html
- https://en.wikipedia.org/wiki/Agentic_AI
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