생성형 AI와 에이전트형 AI: 반응형 vs. 주도적 지능

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인공지능

대상자

AI 개발자, 기술 리더, AI 기초 개념 이해를 원하는 사람들.

난이도: 중간 (기술 용어 포함, 하지만 개념 설명은 직관적)

핵심 요약

• 생성형 AI는 프롬프트에 반응하며, 기억 없음 / 실세계 행동 없음
• 에이전트형 AI는 목표 중심으로 작동하며, 도구 사용과 자율적 결정 가능
• 핵심 차이: 생성형 AI는 "요청에 대답", 에이전트형 AI는 "요청을 실행"

섹션별 세부 요약

1. 생성형 AI: 반응형 지능

• 프롬프트에 의존 – 사용자가 명령하지 않으면 실행하지 않음
• 기억 없음 – 내부 상태를 저장하지 않음 (명시적 설계 시 제외)
• 출력 중심 – 텍스트/이미지 생성만, 실세계 영향 없음
• 예시: 사용자가 "AI 트렌드 블로그 작성" 요청 시 생성만 수행

2. 에이전트형 AI: 주도적 지능

• 목표 기반 – 사용자의 명령에 따라 계획 수립 및 실행
• 도구 사용 – API, 웹 검색, 메모리 등을 활용해 실세계와 상호작용
• 자동화 – 가격 상승 시 "즉시 예약해야 할까요?"와 같은 제안 제공
• 예시: "베를린 여행 계획" 요청 시, 일정, 호텔, 비자 절차 등 자동 처리

3. 에이전트형 AI의 핵심 강점

• 프로aktiv성 – 사용자에게 추가 요청 없이 자동으로 문제 해결
• 도구 활용 – 실시간 데이터 검색, 앱 연동, 이력 학습 가능
• 예시: 가격 상승 시 자동으로 예약 조언, 회의 일정 변경 시 자동 재예약

4. 생성형 AI vs. 에이전트형 AI의 비유

• 생성형 AI: 타자기 (사용자의 입력에 따라만 작동)
• 에이전트형 AI: 비서 (사용자의 요청을 실행하고 결과를 제공)

결론

• 생성형 AI는 "요청에 맞춘 생성"에 적합, 에이전트형 AI는 "자동화된 문제 해결"에 적합
• 실무 적용 시: 단순 콘텐츠 생성 → 생성형 AI, 복잡한 태스크 자동화 → 에이전트형 AI 선택
• 핵심 팁: 에이전트형 AI는 도구 연동과 기억 기능을 반드시 포함해야 성능 향상 가능