AI Agent 와 Agentic AI

AI Agent 란?

아마존에서는 AI Agent를 다음과 같이 정의하고 있다.

환경과 상호 작용하고, 데이터를 수집하고, 데이터를 사용하여 사전 결정된 목표를 달성하기 위해 필요한 작업을 스스로 결정해서 수행할 수 있는 소프트웨어 프로그램으로 AI 에이전트는 목표를 달성하기 위해 필요한 최적의 조치를 독립적으로 선택해야 한다.

AI 에이전트란 무엇인가요? - 인공 지능의 에이전트 설명 - AWS

AI 에이전트란 무엇인가요? - 인공 지능의 에이전트 설명 - AWS

 

AI Agent는 사전에 설정된 목표를 달성하기 위해 자율적으로 환경을 인식하고 분석하며, 이에 맞는 행동을 수행할 수 있어야 한다.

이는 단순히 외부 환경에서 정보(입력)를 받는 데서 그치지 않고, 수집된 데이터를 해석하고 적절한 의사결정을 내려 목표에 부합하는 결과를 산출하는 과정을 포함한다.

AI agent 는 광범위한 영역을 뜻하는 용어로 그 안에는 다양한 AI 서비스들이 포함 된다.

• AI Chatbot
• 자율주행 자동차
• 산업용 로봇

최근 LLM의 발전에 힘입어 기초 LLM 모델을 넘어 자율적인 능력을 갖춘 AI 시스템으로의 전환에 주목되고 있다.

 

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에이전트

"AI agnet"라는 용어는 인공지능 분야에서 오랫동안 사용되어 온 근본적인 개념이다. 그 의미를 명확히 이해하기 위해 고전적인 정의와 핵심 속성, 그리고 다양한 유형을 살펴볼 필요가 있다.

기본 정의 (Stuart Russell & Peter Norvig)

AI agent에 대해 널리 인용되는 정의 중 하나는 Stuart Russell 과 Peter Norvig 의 저서 "Artificial Intelligence: A Modern Approach" (28 April 2020)에서 제시되었다. 이들에 따르면, Agent 란 '센서(sensors)를 통해 환경을 인식(perceiving)하고, 이펙터(effectors)를 통해 그 환경에 대해 행동(acting)하는 모든 것'으로 정의된다. 인간 agent를 예로 들면, 눈, 귀 등의 감각기관이 센서에 해당하고, 손, 발, 입 등이 이펙터에 해당한다.

이 정의에 따르면 온도 조절 장치나 간단한 소프트웨어 프로그램부터 복잡한 로봇 시스템, 심지어 인간까지도 agent로 간주될 수 있다.

즉, agent라는 개념 자체는 시스템을 분석하기 위한 도구이지, 세상을 agent와 non-agent로 나누는 절대적인 분류 기준은 아니다.

 

https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_Intelligence:_A_Modern_Approach

Artificial Intelligence: A Modern Approach - Wikipedia

 

핵심 속성

Russell 과 Norvig 의 기본 정의는agent의 개념적 틀을 제공하지만, 실제 지능형 시스템을 논의할 때는 종종 더 구체적인 속성들이 강조된다. 특히 Wooldridge 와 Jennings 등 후속 연구자들은 지능형 agent가 가져야 할 핵심적인 속성들을 제시하며 개념을 더욱 발전시켰다. agent가 단순한 프로그램을 넘어 환경과 효과적으로 상호작용하고 목표를 달성하는 능력을 갖추기 위해 필요한 요소들을 설명한다.

• 자율성(Autonomy): agent가 인간의 직접적인 개입 없이 스스로 작동하며, 자신의 행동과 내부 상태를 제어하는 능력
• 반응성(Reactivity): agent가 환경을 인식하고 그 변화에 대해 시기적절하고 합리적인 방식으로 대응하는 능력
• 능동성(Pro-activeness): agent가 단순히 환경 변화에 반응하는 것을 넘어, 목표 지향적인 행동을 보이며 주도권을 가지고 행동하는 능력
• 사회성(Social Ability): agent가 다른 agent나 인간과 상호작용하는 능력

 

Agent 유형

'AI Agent' 라는 용어는 단일한 형태의 시스템을 지칭하는 것이 아니라, 매우 다양한 수준의 지능과 자율성을 가진 시스템들을 포괄하는 넓은 범주이다. Russell과 Norvig 등이 제시한 고전적인 Agent 유형 분류는 이러한 능력의 스펙트럼을 이해하는 데 도움을 준다.

• 테이블 기반 에이전트 (Table-Driven Agents): 가능한 모든 인식 순서와 그에 따른 최적의 행동을 미리 정의된 거대한 테이블에 저장하고, 현재 인식 순서에 해당하는 행동을 조회하여 실행
• 단순 반사 에이전트 (Simple Reflex Agents): 오직 현재의 인식(percept)에만 기반하여 '조건-행동(condition-action)' 규칙에 따라 행동한다. 과거의 인식 이력이나 환경의 비가시적인 측면을 고려하지 않기 때문에 상태(state)가 없다.
• 모델 기반 반사 에이전트 (Model-Based Reflex Agents): 내부 상태(internal state), 즉 세상이 어떻게 돌아가는지에 대한 모델을 유지하여 부분적으로 관찰 가능한 환경 문제를 해결한다.
• 목표 기반 에이전트 (Goal-Based Agents): 현재 상태 정보뿐만 아니라 명시적인 '목표(goal)' 정보를 가지고 행동한다. 목표는 바람직한 상태의 집합으로 정의되며, Agent는 현재 상태에서 목표 상태에 도달하기 위한 행동 순서를 탐색하고 계획(planning)한다.
• 효용 기반 에이전트 (Utility-Based Agents): 목표만으로는 충분하지 않은 상황, 예를 들어 여러 목표가 충돌하거나 목표 달성 확률이 불확실한 경우에 합리적인 결정을 내리기 위해 '효용(utility)' 개념을 사용한다. 효용 함수는 특정 상태가 얼마나 바람직한지를 실수 값으로 나타낸다.
• 학습 에이전트 (Learning Agents): 경험을 통해 스스로 성능을 개선할 수 있는 능력을 갖춘 Agent이다. 학습 요소(learning element), 성능 요소(performance element), 비평가(critic), 문제 생성기(problem generator) 등의 구성 요소를 가지며, 환경과의 상호작용과 피드백을 통해 Agent 함수를 점진적으로 수정해 나간다.

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Agentic AI

대규모 언어 모델(LLM)의 발전과 함께 'Agentic AI'라는 용어가 AI 분야의 새로운 화두로 떠올랐다. 이 용어는 기존의 AI agnet 개념 보다 더 높은 수준의 자율성과 능력을 강조하는 뉘앙스를 풍긴다.

Agentic AI 정의

'Agentic AI'는 아직 학계나 산업계에서 완전히 통일된 정의가 확립되지 않은 새로운 용어이다.

NVIDIA 에서는 Agnetic AI를 다음과 같이 설명한다.

AI의 다음 영역은 에이전틱 AI(Agentic AI)입니다. 정교한 추론과 반복적인 계획을 사용해 복잡한 다단계 문제를 자율적으로 해결하는 것.
Agnetic AI 시스템은 여러 출처로부터 방대한 양의 데이터를 수집해 독립적으로 문제를 분석하고 전략을 개발한다.

https://blogs.nvidia.co.kr/blog/what-is-agentic-ai/

에이전틱 AI란 무엇인가? - NVIDIA Blog Korea

Agentic AI는 높은 수준의 자율성(autonomy), 적응성(adaptability), 목표 지향성(goal-directedness)을 특징으로 하는 AI 시스템을 지칭하는 경향이 있다.

Agentic AI의 핵심 특징

Agentic AI 시스템은 기존 AI 시스템과 구별되는 몇 가지 핵심적인 특징을 가진다.

• 향상된 자율성 (Enhanced Autonomy)
• 적응성 및 학습 (Adaptability & Learning)
• 목표 지향성 및 능동성 (Goal Orientation & Proactivity)
• 고급 계획 및 추론 (Advanced Planning & Reasoning)
• 기억 (Memory)
• 도구 통합/사용 (Tool Integration/Use)
• (선택적) 다중 에이전트 협업 (Multi-agent Collaboration)

'Agentic AI'라는 용어의 부상과 그 시스템들의 향상된 능력은 대규모 언어 모델(LLM)의 발전과 떼려야 뗄 수 없는 관계에 있다. LLM은 Agentic AI 시스템의 핵심 기반 기술로 자리 잡으며, 이전에는 구현하기 어려웠던 수준의 자율성과 지능을 가능하게 하는 핵심적인 역할을 수행한다.