본 영상은 AI 발전의 새로운 패러다임인 ‘에이전틱 AI’에 대해 기술적인 관점에서 심도 있게 다루고 있습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.
- 에이전틱 AI의 등장 배경과 핵심 개념 기존 대규모 언어 모델(LLM)의 한계: GPT-4와 같은 기존 모델은 뛰어난 언어 능력을 갖추고 있지만, 스스로 행동하거나 과거의 대화를 기억하지 못하는 수동적인 한계를 가집니다. 에이전틱 AI의 정의: LLM을 핵심 두뇌로 사용하면서 자율성, 목표 지향성, 행동 능력을 부여한 프레임워크입니다. 즉, LLM에 ‘기억’과 ‘도구’를 결합하여 스스로 계획을 세우고 작업을 수행할 수 있도록 만든 것입니다. AI 에이전트 vs 에이전틱 AI: AI 에이전트: 이메일 필터링과 같이 좁고 반복적인 작업을 수행하는 ‘개별 전문가’입니다. 에이전틱 AI: 복잡한 문제를 해결하기 위해 여러 전문 에이전트들이 협력하는 ‘시스템’ 또는 ‘팀’ 자체를 의미하며, 공유된 메모리를 통해 개별 능력의 합을 넘어서는 ‘창발적 집단 지성’을 보여줍니다.
- 에이전틱 AI의 기술적 아키텍처 추론 프레임워크: ReAct (Reason and Act): ‘생각’과 ‘행동’을 번갈아 수행하며 문제를 해결합니다. AI가 스스로 추론하여 행동을 결정하고, 그 결과를 바탕으로 다음 계획을 세우는 방식입니다. Plan and Act: ReAct의 속도와 비용 문제를 개선한 방식으로, ‘계획자(Planner)’가 큰 그림을 그리고 ‘실행자(Executor)’가 계획에 따라 작업을 처리하는 계층적 구조입니다. 메모리 시스템 (RAG): ‘검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation)’ 기술을 활용하여 LLM의 단기 기억 한계를 극복합니다. 외부 데이터를 벡터 형태로 저장하고, 필요할 때 관련 정보를 검색하여 AI에게 제공함으로써 장기 기억 역할을 수행합니다. 도구 사용 (Function Calling): AI가 직접 코드를 실행하는 것이 아니라, 자연어 요청을 컴퓨터가 이해할 수 있는 명확한 명령어(JSON 형식)로 변환합니다. 실제 응용 프로그램이 이 명령을 실행하고 결과를 다시 AI에게 전달하면, AI는 그 결과를 바탕으로 최종 답변을 생성합니다. 오케스트레이션: 랭체인(LangChain), 랭그래프(LangGraph)와 같은 프레임워크가 각 구성요소를 통합하고 정보의 흐름을 관리하며 전체 시스템을 조율합니다.
- 다중 에이전트 시스템의 협업 방식 계층적 패턴: 중앙 관리자 에이전트가 작업을 분배하고 결과를 취합하는 방식으로, 업무 흐름이 명확하지만 중앙 관리자에 대한 의존도가 높습니다. P2P 분산 패턴: 모든 에이전트가 동등한 위치에서 직접 소통하고 협력하는 방식으로, 유연성이 높지만 의사결정 과정이 복잡해질 수 있습니다.
- 에이전틱 AI의 도전 과제와 미래 신뢰성 및 보안: AI의 예측 불가능성, 오류 전파 위험, 프롬프트 해킹과 같은 보안 위협, 그리고 AI의 결정 과정을 설명하기 어려운 ‘설명 가능성’ 문제가 주요 과제입니다. 자율성-제어 역설: AI의 자율성을 최대한 활용하면서도 안전을 위해 통제해야 하는 딜레마를 해결해야 합니다. 해결 방안: 중요한 작업에 인간의 최종 승인을 받도록 하는 ‘Human-In-The-Loop’, 각 AI의 권한을 명확히 분리하는 ‘모듈식 보안’, AI의 모든 활동을 기록하는 ‘감사 시스템’, 그리고 서로의 실수를 검증하는 ‘비평가 에이전트’ 도입 등이 해결책으로 제시됩니다. 결론적으로, 에이전틱 AI의 성공은 단순히 더 똑똑한 AI를 만드는 것을 넘어, 인간의 감독과 AI의 자율성이 조화를 이루는 안전하고 신뢰할 수 있는 시스템을 설계하는 ‘시스템 공학’의 영역에 달려있다고 영상은 강조합니다.