Agentic AI: 인공지능의 다음 진화

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능

대상자

• 개발자, 데이터 과학자, 기술 리더에게 적합
• 중간 난이도로, AI 기초 지식을 가진 사람에게 실무적 통찰 제공

핵심 요약

• Agentic AI는 자율성, 목표 설정, 적응형 의사결정을 통해 기존 AI와 차별화됨
• 자체 목표 설정과 실시간 환경 학습이 핵심 특징
• LangChain, LlamaIndex, AutoGen 등 프레임워크를 활용한 구현 예시 포함

섹션별 세부 요약

1. Agentic AI와 전통적 AI 비교

• 전통적 AI는 정해진 규칙과 정적 데이터셋 기반으로 작동
• Agentic AI는 환경 인식 → 목표 설정 → 자율적 행동의 동적 프로세스 수행
• 예시:

- 전통적 AI: 이메일 스팸 필터(정규 표현식 기반)

- Agentic AI: 자동 회의 조율 AI(참석자 정보 수집, 문서 준비)

2. Agentic AI의 3대 핵심 원칙

• 자율성(Autonomy): 외부 명령이 아닌 내부 목표 기반 행동
• 목표 설정(Goal-Setting): 실시간 환경 분석을 통해 동적 목표 재정의
• 적응형 의사결정(Decision-Making): 규칙 기반 대신 문맥 분석 기반 선택

3. 산업 적용 사례

• 소매/전자상거래:

- 실시간 재고 최적화

- 고객 맞춤형 추천 시스템

• 보안:

- 애널리시스 기반 실시간 위협 대응

- 과거 공격 데이터로 보안 전략 업데이트

• 의료:

- AI 기반 진단 및 치료 계획

- 원격 환자 모니터링

4. 주요 개발 도구 및 프레임워크

• LangChain: LLM 기반 앱 개발에 필요한 에이전트, 메모리, 도구 통합
• LlamaIndex: 복잡한 데이터소스와 검색 및 추론 기능 연동
• AutoGen (Microsoft): 다중 에이전트 대화 시스템 설계 지원
• Semantic Kernel (Microsoft): 모듈형 아키텍처로 플래닝/메모리 통합

결론

• Agentic AI는 자율성과 적응성을 통해 기존 AI의 한계를 극복
• LangChain, AutoGen 등 프레임워크 활용이 실무 적용 핵심
• 산업별 맞춤형 솔루션 개발을 위해 전문가 협업 권장