[초등학생도 이해하는] AI Agent vs Agentic AI

안녕하세요, Coding your life, '코딩 오페라'입니다. 오늘은 최근 많이 거론되는 'AI Agent'와 'Agentic AI'의 개념에 대해 소개해드리고자 합니다. 제목처럼 진짜 핵심 내용을 쉽게 설명하는 것을 목표로 하고 있으니 인공지능(AI)에 입문하고 싶은 분들은 많은 관심 부탁드립니다. 

 

 인공지능 기술이 빠르게 발전하면서, “AI Agent”라는 개념은 이미 널리 알려졌고, 최근에는 “Agentic AI”라는 단어가 업계와 연구계에서 점점 더 자주 등장하고 있습니다.

하지만 많은 사람들이(특히 기술 도입을 고려하는 기업 담당자나 개발자) 이 두가지 개념을 혼동하거나 같은 의미로 여기는 경우가 많습니다. 이번 글에서는 두 개념을 체계적으로 구분하고, 왜 이 구분이 중요한지, 그리고 실제 활용 시 어떤 시사점이 있는지 정리해 보겠습니다.

[용어 정리: AI Agent vs Agentic AI]

1. AI Agent란 무엇인가

AI Agent는 일반적으로 특정 작업을 수행하도록 설계되었습니다. 질문에 답하거나, 일정을 정리하거나, 이메일 받은편지함을 관리하는 등 특정 작업을 지원하도록 설계되었습니다. AI 에이전트는 간단하고 반복적인 작업을 자동화하는 데는 뛰어나지만, Agentic AI처럼 자율성이나 의사 결정 능력은 없습니다. 스스로 생각하지 않고, 사용자가 시키는 대로 정확히 수행하는 가상 도우미라고 생각하면 됩니다.

 

AI Agent

• 정해진 목표와 규칙에 따라 특정 작업을 자동으로 수행하는 인공지능 시스템임
• 외부 입력(명령·이벤트)에 반응하는 구조로, 주로 단일 작업 중심으로 동작함
• 사전에 설계된 워크플로우를 기반으로 예측 가능한 결과를 생성함
• 반복적이고 정형화된 업무 자동화에 특화된 실행 단위임

이처럼, AI Agent는 자동화된 ‘일꾼(worker)’ 혹은 ‘비서(assistant)’ 같은 존재라고 볼 수 있습니다.

2. Agentic AI란 무엇인가

Agentic AI

Agentic AI는 본질적으로 자율성을 중시하는 AI 유형입니다. 즉, 특정 목표를 달성하기 위해 스스로 결정을 내리고, 행동을 취하고, 심지어 학습할 수 있습니다. 마치 끊임없는 지시 없이도 생각하고, 추론하고, 변화하는 상황에 적응할 수 있는 가상 비서와 같습니다. Agentic AI는 네 가지 핵심 단계로 작동합니다.

1. 인식 : 주변 세계에서 데이터를 수집합니다.
2. 추론 : 이 데이터를 처리하여 무슨 일이 일어나고 있는지 이해합니다.
3. 행동 : 이해에 따라 무엇을 할 것인지 결정합니다.
4. 학습 : 시간이 지남에 따라 개선되고 적응하며 피드백과 경험을 통해 배웁니다.

Agentic AI

• 스스로 목표를 해석·설정하고 이를 달성하기 위한 계획을 수립하는 자율적 인공지능 체계임
• 여러 단계를 거쳐 문제를 분해하고 실행·평가·수정 과정을 반복함
• 장기 메모리와 문맥 이해를 바탕으로 지속적 의사결정을 수행함
• 복잡한 업무와 다중 도구·시스템을 통합적으로 제어할 수 있는 지능형 구조임

 

Agentic AI는 다음과 같은 특징을 가집니다:

• • 능동성(Proactive): 사용자의 단순 요청만 기다리지 않고, 주어진 목표를 달성하기 위해 스스로 일을 찾아서 수행.
  • 계획과 조율(Planning & Orchestration): 큰 목표를 작은 단위 과업(sub-goals)으로 나누고, 여러 단계를 거쳐 문제를 해결. 필요시 경로를 재조정하거나 우선순위를 바꾸기도 함.
  • 메모리 & 컨텍스트 유지(Context & Memory): 과거 상호작용, 외부 환경, 내부 상태를 기억하고 활용 — 지속적이고 누적적인 판단·행동이 가능.
  • 도구 및 시스템 통합(Tool / API / Multi-agent orchestration): 단순 기능이 아니라, 데이터베이스, 외부 API, 여러 agent 혹은 내부 모듈을 결합하여 복합적 서비스/프로세스를 수행.
  • 적응성과 학습성(Adaptation & Learning): 실행 결과와 피드백을 바탕으로 전략을 개선하거나 행동을 조정할 수 있음.

요컨대, Agentic AI는 단순한 봇이 아니라, ‘디지털 동료(digital coworker)’ 혹은 ‘자율적 직원(autonomous worker)’ 같은 존재라고 할 수 있습니다.

 

3. AI Agent와 Agentic AI 비교 분석

양쪽을 아래처럼 여러 축을 놓고 비교하면, 그 차이가 더 명확해 집니다.

AI agent vs Agentic AI

비교 항목AI AgentAgentic AI

동작 방식	Trigger-based: 사용자의 명령이나 사전 정의된 트리거가 있을 때만 반응 / 실행	Goal-based: 상위 목표를 해석/정의하고, 스스로 계획을 세워 행동. 필요시 재계획도 수행
자율성(Autonomy)	낮거나 중간 수준: 주로 입력 → 출력 위주, 반응형	높음: 사용자가 직접 지시하지 않아도 스스로 행동, 판단, 결정 가능
작업 범위(Task Scope)	좁고 명확한 작업들 — 반복적이고 예측 가능한 일 (예: 간단한 고객 지원, 데이터 입력 등)	넓고 복잡한 작업들 — 멀티스텝, 의사결정 필요, 환경 변화 대응 필요, 여러 시스템 연계 가능
메모리 / 맥락(Context)	제한적 또는 없음 — 대부분 stateless에 가까움	상태 유지(stateful), 과거 기록과 맥락 기반으로 지속적 상호작용 가능
도구 / 시스템 통합	단일 도구 또는 한정된 시스템 중심	API, 내부 시스템, 외부 데이터베이스, 여러 agent 간 오케스트레이션 가능
학습 & 적응력	주기적 업데이트 또는 재학습 필요. 자체 적응은 제한적	실행 결과와 피드백 바탕으로 실시간 적응 또는 점진적 개선 가능
적합한 활용 영역	단순 반복 작업, 규칙 기반 업무, 예측 가능한 워크플로우 자동화 등	복잡한 비즈니스 프로세스, 변화 많고 조건이 자주 변하는 업무, 시스템 간 통합이 필요한 상황 등

 

[실제 적용: 언제 AI Agent를, 언제 Agentic AI를 써야 하는가?]

1. AI Agent가 적합한 경우

• 업무가 예측 가능하고 반복적이며, 명확한 룰(rule) 이 존재할 때
• 복잡한 판단이나 계획보다는 단순한 입력 처리 + 출력 전송이 중심인 경우
• 비용과 위험을 최소화하면서 안정적이고 반복 가능한 자동화가 목표일 때

예: 고객이 “비밀번호 재설정해주세요”라고 요청 → AI Agent가 절차에 따라 처리하고 응답.
또는 매일 정해진 포맷의 보고서를 생성하거나, 주문 상태 확인/응답 등을 자동화할 때

2. Agentic AI가 적합한 경우

• 업무가 복잡하고 다단계이며, 상태 변화나 예외 상황이 자주 발생하는 경우
• 목표가 단순 작업이 아니라, “프로세스의 완료”, “문제 해결”, “최적화” 등 전략적 · 종합적 과업일 때
• 여러 시스템 또는 도구(API, DB, 외부 서비스 등)를 통합해야 하거나, 다중 agent 간 협업이 필요할 때
• 변화하는 환경에 자동으로 적응하고 학습하는 것이 중요할 때

예: 고객 문의가 들어오면 단순 응답이 아니라 과거 이력/맥락을 참고하여 문제를 예측하고 해결, 관련 시스템 업데이트, 후속 조치까지 자동으로 수행하는 지원 시스템.
또는 물류 + 재고 + 주문 + 배송 시스템을 통합해서, 주문이 들어오면 재고 확인 → 배송 스케줄링 → 알림 발송 → 후속 피드백까지 자동 조율하는 전체 프로세스 자동화 시스템 등

 

[최근 연구와 업계 동향 — 왜 지금 Agentic AI가 주목받고 있을까]

1. 논문 & 개념적 정의

• 최근 발표된 연구인 “AI Agents vs. Agentic AI: A Conceptual Taxonomy, Applications and Challenge”에서는, 기존 AI Agents가 좁은 도메인(task-specific automation) 중심이었다면, Agentic AI는 멀티-agent 협업, 동적 과업 분해(task decomposition), 지속 메모리, 오케스트레이션 중심의 자율시스템 설계 패러다임이라는 점을 강조합니다.
• 또한 최신 리뷰 “Agentic AI: A Comprehensive Survey of Architectures, Applications, and Future Directions” (2025)에서는 Agentic AI 시스템이 크게 두 계통 — 고전적(symbolic/planning-based) 방식과, 신경망 기반(generative / LLM-based) 방식 — 으로 나뉘며, 두 방식을 적절히 조합하는 하이브리드가 향후 핵심이 될 것이라고 지적합니다.
• 다만, 에이전트 중심(agent-based) 접근 자체에 대한 회의론도 존재합니다. 최근 논문 “Is the 'Agent' Paradigm a Limiting Framework for Next-Generation Intelligent Systems?”에서는, 이런 ‘agent/agentic’ 은 메타포에 불과할 수 있으며, 비(非)-agentic, 시스템 수준(system-level) 지향 방식이 장기적으로는 더 유연하고 강력할 수 있다고 제안합니다.

2. 산업 적용 및 실용성

• 많은 기업들이 단순 챗봇이나 자동화된 고객지원 이상의 것을 원하면서, 단순 AI Agent를 넘어 Agentic AI 기반 업무 자동화 및 프로세스 재설계에 관심을 쏟고 있습니다.
• 특히 고객 여정(customer journey), 리스크 관리, 실시간 모니터링 + 대응, 복잡한 워크플로우 자동화 등에서는 Agentic AI가 큰 잠재력을 지닌다는 평가가 많습니다.

하지만 그만큼 구현 난이도, 데이터 및 인프라 조건, 거버넌스(책임, 투명성, 에러 handling) 요구치도 높아집니다. 

 

[결론 — AI Agent와 Agentic AI, 어느 쪽이 ‘정답’일까?]

결국 “AI Agent vs Agentic AI”는 단순한 업그레이드 관계가 아니라, 설계 철학과 시스템 구조에서 근본적으로 다른 선택지입니다.

• 반복적이고 예측 가능한 작업엔 여전히 AI Agent가 강력하고 경제적인 선택입니다.
• 반면, 변화가 많고 복잡한 프로세스를 자동화하고 싶거나, 여러 시스템을 통합하고 싶다면 Agentic AI가 유리합니다.
• 다만 Agentic AI는 단순 기술 구현을 넘어서, 데이터, 인프라, 거버넌스, 책임 구조까지 포괄적으로 준비해야 제대로 실효를 볼 수 있는 “다소 무거운 시스템”입니다.

따라서 AI 도입을 고민할 때는 “무엇이 아니라 왜, 어떤 목표를 위해서” 자동화를 도입하려 하는지 — 그리고 그 목표에 맞춰 현실적인 기대치와 준비 상태를 점검하는 게 가장 중요합니다.

 

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지금 까지 'AI Agent'와 'Agentic AI'의 개념에 대해 알아보았는데, 도움이 되셨나요? 만약 되셨다면 구독 및 좋아요로 표현해 주시면 정말 감사하겠습니다. 구독과 좋아요는 제가 블로그를 운영하는 데 정말 많은 힘이 됩니다. 궁금한 사항 혹은 앞으로 다루어 주었으면 좋을 주제가 있으시면 댓글 남겨주시면 감사하겠습니다. 여러분 저는 Coding your life, '코딩 오페라'였습니다.

 

 

 

Reference

https://tutorials.botsfloor.com/ai-agents-vs-agentic-ai-whats-the-difference-and-why-does-it-matter-03159ee8c2b4

AI Agents vs Agentic AI: What’s the Difference and Why Does It Matter?

https://modulabs.co.kr/blog/ai-agent-vs-agentic-ai

AI Agent vs. Agentic AI: 2년 뒤 도래할 AI 시대의 핵심 기술?