왜 다들 갑자기 ‘에이전틱 AI’를 이야기할까
요즘 IT 뉴스를 보다 보면 이 단어가 유독 자주 보인다. 바로 ‘에이전틱 AI’다. 처음엔 그냥 챗봇을 부르는 새 유행어인가 싶었다. 그런데 들여다볼수록 결이 다르다는 걸 알게 됐다. 최근 오픈AI 사장 그렉 브록먼도 기업들에 보안 방어를 AI 에이전트에 맡기라고 강조했다. 필자가 보기엔 이 발언 자체가 상징적이다. AI에게 ‘답변’이 아니라 ‘작업’을 통째로 맡기는 시대가 오고 있다는 뜻이다.
챗봇과 무엇이 다른가: ‘대답하는 AI’에서 ‘실행하는 AI’로
일반적인 챗봇은 질문을 던지면 답을 준다. 그게 전부다. 다음 행동은 결국 사람이 직접 해야 한다. 반면 에이전틱 AI는 목표만 던져주면 스스로 단계를 쪼갠다. 필요한 도구를 골라 실행하고, 결과를 확인한 뒤 다음 단계로 넘어간다. 이 지점이 흥미로운데, 사람의 개입 없이도 여러 단계를 이어갈 수 있다는 게 핵심이다. 실수하면 스스로 다시 시도하기도 한다.
구글 클라우드도 AI 에이전트를 ‘목표 달성을 위해 스스로 계획하고 행동하는 시스템’으로 정의한다. 개인적으로는 이 정의가 꽤 정확하다고 본다. 단순한 자동화 스크립트와 다른 점은 ‘계획’ 능력이다. 정해진 순서만 따르는 게 아니라, 상황에 맞춰 다음 행동을 스스로 판단한다.
기술적으로는 어떻게 작동할까
에이전틱 AI의 핵심 구조는 보통 세 단계로 요약된다. 인지, 계획, 실행이다. 먼저 현재 상황과 목표를 파악한다. 그다음 목표를 달성할 세부 작업으로 쪼갠다. 마지막으로 각 작업에 맞는 도구를 호출해 실행한다. 이 과정은 한 번에 끝나지 않는다. 결과를 다시 확인하고, 필요하면 계획을 수정하는 순환 구조로 돌아간다.
여기서 중요한 조각이 바로 ‘도구 연결’ 방식이다. AI가 검색, 코드 실행, 데이터베이스 조회 같은 외부 기능을 호출해야 하기 때문이다. 이전에 다룬 MCP 관련 글에서 설명했듯, 이런 표준화된 연결 방식이 에이전틱 AI 확산의 밑거름이 되고 있다. 도구와 AI가 같은 언어로 소통해야 자율적인 실행이 가능해지기 때문이다.
기업들의 도입 전략: 실험을 넘어 실전으로
국내에서도 움직임이 빠르다. 네이버와 카카오는 나란히 2026년 승부처로 에이전틱 AI를 꼽고 있다. 단순 검색이나 대화를 넘어, 예약이나 주문처럼 실제 행동까지 대신 처리하는 방향이다. 해외에서는 보안 영역에서의 활용도 강조되고 있다. 공격자들이 AI로 취약점을 빠르게 찾아내는 속도에 맞서려면, 방어 쪽도 AI 에이전트를 써야 한다는 논리다.
다만 기업들의 도입 속도는 저마다 다르다. 어떤 곳은 이미 사내 업무 자동화에 에이전틱 AI를 붙였다. 어떤 곳은 아직 파일럿 단계에 머물러 있다. 개인적으로는 이 격차가 앞으로 더 벌어질 것 같다. 데이터와 도구 연결이 잘 정비된 조직일수록, 에이전틱 AI를 실전에 붙이기가 훨씬 수월하기 때문이다.
IT-SUE의 시각
솔직히 이 용어를 둘러싼 기대는 살짝 과열된 느낌도 있다. 에이전틱 AI라는 이름만 붙이면 뭐든 자동으로 해결될 것처럼 포장되는 경우가 많다. 하지만 실제로는 권한 설계, 오류 처리, 검증 절차가 훨씬 더 중요하다. AI가 스스로 판단해서 실행한다는 건, 잘못 판단했을 때도 스스로 실행해버린다는 뜻이기 때문이다.
그럼에도 필자는 이 흐름 자체를 가볍게 볼 문제는 아니라고 생각한다. 생성형 AI가 ‘글을 쓰는 도구’였다면, 에이전틱 AI는 ‘일을 처리하는 동료’에 가깝다. 이 차이는 생각보다 크다. 앞으로 관건은 얼마나 똑똑한 에이전트를 만드느냐가 아니다. 얼마나 안전하게 권한을 주고, 얼마나 촘촘하게 감시하느냐가 될 것이다. 에이전틱 AI를 둘러싼 진짜 경쟁은 이제 막 시작된 셈이다.
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