2025년, 인공지능은 Agentic AI의 부상과 함께 큰 도약을 맞이하고 있습니다. Agentic AI는 자율성, 독립적인 의사결정, 그리고 정의된 목표를 달성하기 위해 적극적으로 행동하는 능력을 갖춘 새로운 형태의 AI입니다. 본 글에서는 Agentic AI란 무엇인가, 그 활용 가능성, 기업이 주목해야 할 주요 과제, 그리고 왜 미래지향적인 기업들이 지금부터 도입을 시작해야 하는지를 설명합니다.
I. Agentic AI란 무엇인가?
1. 정의와 용어의 기원
Agentic AI(에이전트 기반 AI 또는 자율형 AI 에이전트)는 스스로 목표를 수행할 수 있는 인공지능 시스템을 의미합니다. 단순히 프롬프트에 반응하거나 요청 시 텍스트를 생성하는 것이 아니라, 주도적으로 계획을 수립하고, 행동을 선택하며, 디지털 시스템·API·외부 서비스 등 환경과 상호작용하고, 사전에 정의된 하나 또는 여러 목표를 달성하기 위해 행동을 조정할 수 있습니다.
이 용어는 인공지능 및 시스템 이론에서 사용되는 에이전트(software agents, intelligent agents) 개념에서 시작되었습니다. 에이전트는 환경을 관찰하고, 의사결정을 내리며, 행동할 수 있는 프로그램을 의미합니다.
최근 대규모 언어 모델(LLM)과 다양한 툴 기반 에이전트 프레임워크가 발전하면서 반응형 AI와 달리 목표 지향적이고 계획을 세울 수 있는 적극적(Proactive) AI를 구분하기 위해 Agentic이라는 개념이 널리 사용되기 시작했습니다.
2. Agentic AI와 기존 AI의 차이
목표와 자율성
- 기존의 전통적인 AI(좁은 범위의 AI, Narrow AI)는
- 이미지 분류, Q&A, 예측 등 특정 작업을 요청받을 때만 수행합니다.
- 즉, 입력을 기다리고 그에 대한 출력을 제공합니다.
반면 Agentic AI는 목표를 입력받거나 심지어 스스로 추론하고, “관찰 → 계획 → 행동 → 학습”의 반복 루프를 통해 목표 달성을 위해 능동적으로 움직입니다.
계획 수립 및 다단계 행동
- 전통적 AI는 보통 한 번의 추론(one-shot inference)에 그칩니다.
- Agentic AI는 API 호출, 데이터 검색, 오류 수정 등을 반복하면서 목표를 달성할 때까지 여러 단계를 거쳐 행동을 수행합니다.
환경과의 상호작용
일반 AI는 주로 “블랙박스”처럼 입력을 받고 결과만 출력합니다. 하지만 Agentic AI는 실제 시스템에 직접 영향을 미칠 수 있습니다.
예:
이메일 전송
CRM 업데이트
클라우드 작업 트리거
시스템 설정 조정
다른 에이전트와 협업 등
즉, 단순히 정보를 내놓는 AI가 아니라 행동하는 AI입니다.
지속적 학습 및 자체 최적화
- Agentic AI는 실제 결과에 기반하여 행동을 수정하기 위해온라인 학습, 강화학습, 지속적 파인튜닝 등 피드백 루프를 활용합니다.
- 반면 기존 AI는 보통 일정 주기로 오프라인에서만 업데이트됩니다.
요약
Agentic AI = 목표 지향 + 계획 기반 + 행동 가능한 AI
기존 AI = 반응적 + 입력 기반 AI
Agentic AI 개요. 출처: indosakura
3. Agentic AI 작동 방식 — 아키텍처와 핵심 구성 요소
일반적인 Agentic AI 시스템은 Sense → Model → Plan → Act → Learn의 연속 루프에서 여러 구성 요소가 협력하여 작동합니다. 아래는 각 구성 요소와 작동 메커니즘에 대한 상세 설명입니다.
Goal / Intent Manager
사용자 또는 다른 시스템으로부터 목표를 수신합니다. (예: “이번 달 운송 비용 10% 절감”, “24시간 내 고객 지원 티켓 90% 해결”)
목표를 기계가 계산 가능한 형식으로 변환합니다. (유틸리티 함수, 제약 조건, KPI 등)
Perception / Observations
다양한 출처에서 데이터를 수집합니다: 내부 API(ERP, CRM), IoT 센서, 로그, 웹, 이메일, 스트리밍 데이터 등
전처리 단계: 파싱, 정규화, 데이터 보강(enrichment), 상황 맥락 정보를 위한 RAG(Retrieval-Augmented Generation)
World Model / State Representation
환경의 현재 상태를 표현합니다: 지표, 관계, 제약 조건, 히스토리 데이터
필요에 따라 Knowledge Graph, 벡터 임베딩(의미 기반 검색용), 예측 모델(predictive models)을 포함
Planner
목표 달성을 위한 행동 시퀀스를 생성합니다.
계획 접근 방식:
클래식 플래닝(Classical Planning): 명확한 제약 조건이 있는 환경에서 사용
검색 기반 플래닝(Search-based Planning): MCTS, 휴리스틱 검색 등
정책 기반 플래닝(Policy-based Planning): 강화학습(RL)에서 파생된 정책
하이브리드(Hybrid): LLM 추론 결과를 규칙/논리 기반 플래너로 검증
대안 평가, 리스크 추정, 자원 할당 수행
Executor / Policy
선택된 행동을 실행합니다: API 호출, 티켓 생성, 이메일 발송, 구성 변경, 워크플로 실행 등
각 단계의 결과를 모니터링하고 필요 시 롤백 수행
Memory / Long-term State
행동 이력, 대화 컨텍스트, 피드백을 저장하여 향후 행동 개선
Persistent Storage, RAG용 벡터 DB, 혹은 모델 파인튜닝(fine-tuning) 파이프라인 활용
Learning Loop
성과 신호(보상, KPI)를 수집하여 모델이나 정책 업데이트
오프라인 재학습(주기적) 및 온라인 학습(실시간/증분) 모두 지원
Agentic AI 작동 방식. 출처: advertisingweek
Safety, Constraints & Governance
규칙 엔진(rule engines)과 정책 가드레일(policy guardrails, 예: Open Policy Agent, hard constraints)을 사용하여 잘못되거나 위험한 행동을 방지합니다.
감사 로그(audit logs), 설명 가능성 모듈(explainability modules), human-in-the-loop 체크포인트를 통해 고위험 의사결정을 지원합니다.
Coordination / Multi-agent Mechanisms
다수의 에이전트가 협력할 때, 커뮤니케이션 프로토콜, 역할/권한 관리, 충돌 방지 메커니즘(협상, 시장 기반 할당 등)이 필요합니다.
중앙 오케스트레이터(central orchestrator)가 작업(task), 의존성(dependencies), 에이전트 간 상호작용을 관리합니다.
Integration Layer & Tooling
API 어댑터, 커맨드 실행기(command runners), 헤드리스 브라우저(headless browsers), RPA 봇 등을 포함
지원 프레임워크: LangChain, AutoGPT, LlamaIndex
오케스트레이션 툴: Airflow, Argo
MLOps 및 관찰 가능성(observability) 스택 포함
Example Flow (sense → plan → act)
에이전트가 목표를 받습니다: “30일 이내 재고 A를 20% 감소시켜라.”
재고 데이터, 리드타임, 예측 데이터를 수집합니다.
수요를 예측하고 공급망 병목 지점을 식별합니다.
행동 계획 수립: 공급업체 주문 조정, SKU 우선순위 변경, 재고 정리 프로모션 실행
행동 실행: 주문 API 호출, 마케팅 캠페인 실행, 물류 작업 생성
KPI를 일별로 모니터링하며 전략을 조정(learn & adjust)
II. Agentic AI 작동 원리 — 핵심 원칙
1. 기본 사이클: Perception → Planning → Action → Learning
Agentic AI는 전통적 챗봇처럼 단순한 “질문-응답” 방식으로 작동하지 않습니다.
대신 연속적 폐쇄 루프(closed loop)로 작동하며, 각 반복(iteration)은 다음 단계로 구성됩니다.
1.1. Perception
환경으로부터 정보를 수집합니다: 시스템 API, 데이터베이스, IoT 센서, 로그, 웹사이트, 이메일 등
실시간 데이터(real-time)와 과거 데이터(historical data)를 결합
RAG(Retrieval-Augmented Generation) 또는 Knowledge Graph 조회를 통해 컨텍스트를 보강하여 계획 정확성 향상
1.2. Planning
감지된 데이터를 기반으로 목표 달성을 위한 다단계 전략을 결정
LLM을 사용하여 분석 및 추론 수행
휴리스틱 검색, 심볼릭 플래너(symbolic planners) 등의 전문 계획 도구와 결합
실행 전 시뮬레이션을 통해 위험 최소화 가능
1.3. Action
API 호출, 워크플로우 실행, 이메일 발송, 엔터프라이즈 시스템 티켓 생성 등 다양한 툴을 통해 행동 수행
각 단계 결과 확인 후 편차가 발생하면 계획 취소 또는 조정 가능
1.4. Learning
수행한 행동의 결과 및 효율성을 기록
다음 반복(iteration)에서 성과 향상을 위해 모델 또는 정책(policy) 업데이트
지속적 자기 최적화가 필요할 경우 강화 학습(Reinforcement Learning) 또는 온라인 학습(Online Learning) 적용
2. 효과를 결정하는 세 가지 핵심 요소
명확하고 측정 가능한 목표
Agentic AI는 명확한 KPI가 있는 목표가 필요합니다.
예: “주문 처리 시간을 2시간 미만으로 단축”
단순히 “워크플로 속도 향상”은 부족
KPI는 성공/실패를 평가하는 기준 역할
완전한 컨텍스트와 신뢰할 수 있는 데이터
데이터 누락이나 부정확성은 잘못된 의사결정을 초래
표준화되고 자주 업데이트되는 안정적인 데이터 파이프라인 필수
제어 메커니즘과 권한 제한
가드레일(guardrails)로 에이전트가 허가되지 않은 행동을 수행하지 않도록 제한
고위험 의사결정 단계에서는 human-in-the-loop 체크포인트 통합
Agentic AI의 작동 원리. 출처: outsystems
3. 지원 기술
LLMs: 분석, 추론 및 고급 의사결정을 위해 사용
RPA & API 오케스트레이션: 엔터프라이즈 시스템 전반에서 자동화된 실행 지원
프로세스 마이닝: 에이전트가 실제 프로세스 흐름을 이해하고 보다 효과적인 계획 수립 가능
MLOps & 관찰 가능성: 모니터링, 로그 기록, 필요 시 롤백 수행
4. 실제 사례: 공급망 운영에서의 Agentic AI
목표: 45일 내 제품 X 재고를 25% 감소
데이터 수집: 재고 데이터, 판매 기록, 공급업체 리드타임
계획:
공급업체 A 주문 감소
지역 B 프로모션 증가
창고 C → D 재고 재배치
실행:
ERP API 호출로 구매 주문 수정
마케팅 캠페인 실행
내부 물류 요청 전송
모니터링: KPI를 주간 단위로 검토하고, 재고 감소 속도가 예상보다 느릴 경우 전략을 자율적으로 조정
III. 기업을 위한 Agentic AI의 장점 및 위험
1. 장점
전략적 수준의 자동화
전통적 AI는 개별 작업을 지원하는 데 그치지만, Agentic AI는 다단계 워크플로 전체를 처리 가능
예: 단순히 “재고 보고서 생성” 대신, Agentic AI는 자율적으로:
→ 데이터 수집 → 트렌드 분석 → 최적화 전략 제안 → ERP 시스템 내에서 직접 실행
더 빠르고 정확한 의사결정
Agentic AI는 실시간 데이터와 과거 데이터를 결합하여 의사결정 지연(latency)을 크게 줄임
이는 물류, 금융, 전자상거래 등 몇 시간의 지연만으로도 손실이 발생할 수 있는 산업에서 매우 중요
인력 증가 없이 확장성
하나의 Agentic AI가 수천 개의 작업을 동시에 처리 가능
빠르게 성장하는 기업이나 거래량 변동이 큰 기업에 이상적
시장 변화에 대한 높은 적응력
Agentic AI는 실제 결과로부터 지속적으로 학습하며 전략을 자율적으로 조정
원자재 가격 변동, 고객 수요 변화, 공급망 문제 발생 시 기업이 신속히 대응 가능
2. 위험 및 과제
목표 불일치
목표가 불명확하거나 KPI가 비즈니스 우선순위를 정확히 반영하지 않으면, 에이전트가 잘못된 방향으로 최적화 가능
예: 주문 처리 속도를 최적화하다가 운송 비용이 증가하는 경우
데이터 품질 의존
잘못되거나 불완전한 데이터는 오류 있는 의사결정으로 이어질 수 있음
기업은 강력한 데이터 거버넌스(data governance)를 구현해야 함: 데이터 정제, 표준화, 검증 및 지속적 모니터링 포함
Agentic AI의 이점과 위험. 출처: encrypted
보안 및 규제 위험
Agentic AI는 일반적으로 내부 시스템과 민감한 데이터에 깊이 접근해야 함
엄격한 통제가 없으면 보안 취약점이나 규제 위반(GDPR 등)이 발생할 수 있음
예측 불가능한 행동
Agentic AI는 독립적으로 계획을 수립하고 행동할 수 있으므로, 가끔 원래 시나리오를 벗어난 행동을 수행할 수 있음
고위험 작업에는 지속적인 모니터링과 human-in-the-loop(사람 개입) 감독이 필수
Agentic AI는 자동화 분야에서 큰 도약을 이루며, 기업 운영을 더욱 빠르고 유연하며 효율적으로 만들어 줌. 그러나 잠재력을 최대한 활용하면서 위험을 최소화하려면, 기업은 목표 정의, 데이터 거버넌스, 모니터링 메커니즘, 보안 아키텍처를 포함한 체계적인 전략을 수립해야 함.
IV. 기업 내 Agentic AI 응용
Agentic AI는 단순한 신기술 개념이 아니라, 이미 기업의 운영 방식, 의사결정, 고객과의 상호작용을 변화시키고 있음. 자율 기능과 다단계 작업 실행 능력을 통해, Agentic AI는 내부 프로세스 최적화부터 완전히 새로운 제품 및 서비스 창출까지 다양한 영역에서 가치를 창출할 수 있음.
1. 지능형 운영 관리
시나리오:
공장 또는 물류 창고에서 Agentic AI가 IoT 장치, AI Vision 카메라, ERP 시스템 데이터를 수집하여 생산 계획, 자원 배분, 인력 스케줄 조정을 수행
장점:
Predictive Maintenance를 통한 다운타임 감소
재고 수준 최적화 및 저장 비용 절감
업무 배정과 자원 활용의 정확도 향상
2. 자동화되면서 개인화된 고객 서비스
시나리오:
Agentic AI가 CRM 시스템 및 행동 분석과 통합되어 즉각적인 응답 제공과 고객 맞춤형 제품/솔루션 추천 수행
장점:
응답 시간 단축(SLA가 몇 시간에서 몇 초로 감소)
구매 기록과 실시간 맥락 기반 개인화된 경험 제공
반복적인 업무로부터 고객 지원 팀 해방
3. 재무 관리 및 규제 준수
시나리오:
Agentic AI가 인보이스, 계약서, 거래를 자동으로 스캔하여 이상 징후나 사기 위험을 탐지하고, ISO, GDPR 또는 지역 금융 규정 준수 여부 검증
장점:
수동 검토 대비 위험 조기 발견
수작업 감사 비용 절감
완전하고 규제 준수되는 법적 문서 유지
기업에서의 Agentic AI 활용. 출처: foundever
4. 제품 개발 및 연구개발
시나리오:
연구 단계에서 Agentic AI는 시장 데이터, 고객 피드백, 기술 트렌드를 분석하여 새로운 제품 아이디어를 제안하거나 기존 제품을 개선
장점:
시장 출시 시간 단축
신제품 출시 성공률 증가
고객 니즈에 부합하는 제품–시장 적합도 향상
5. 유연한 물류 및 공급망 관리
시나리오:
Agentic AI는 공급업체, 창고, 매장, 고객 데이터를 연결하여 수요를 예측하고 물류 흐름을 자율적으로 조정
장점:
재고 부족 및 과잉 재고 최소화
지능형 경로 최적화를 통한 운송 비용 절감
최적화된 적재 계획 및 경로를 통한 친환경 물류 지원
Agentic AI는 특정 산업에 한정되지 않음. 복잡한 워크플로우, 대규모 데이터 처리 필요, 빠른 대응이 요구되는 시장이라면 모든 조직에서 활용 가능. 핵심은 적합한 사용 사례 식별과 기존 인프라에 효과적으로 통합하여 장기 ROI 달성.
V. 사례 연구
1. 사례 연구 – 글로벌 물류에서의 Agentic AI
구현 시나리오:
다국적 물류 기업은 500개 창고와 1,200개 운송 노선에 걸쳐 상품 배분 최적화 필요. 대규모 운영과 잦은 방해 요인으로 인해 지연, 비용 상승, 예기치 않은 상황 대응 제한 발생.
사용 기술:
IoT(GPS, RFID), ERP 시스템, 날씨 예측 플랫폼 데이터를 통합한 Agentic AI
AI Planning, Multi-Agent Coordination, 실시간 경로 최적화 모델 활용
결과:
연료 비용 20% 절감
주문 처리 시간 48시간 → 30시간으로 단축
교통 체증, 악천후 등 사고 상황에 대해 인간 개입 없이 자율적 적응
2. 사례 연구 – 공급망 운영에서의 Agentic AI
구현 시나리오:
일본 전자 부품 제조업체는 자재 관리, 수요 예측, 재고 감소를 최적화하여 운영 비용 절감과 공급망 위험 최소화 목표
사용 기술:
수요 예측용 Machine Learning과 결합된 Agentic AI
ERP 및 IoT 창고 센서 통합
AI Agent가 재고가 사전 정의된 임계치에 도달하면 자동으로 발주 협상 및 주문 수행
결과:
평균 재고 수준 25% 감소
수요 예측 정확도 78% → 93% 향상
조달 사이클 5일 → 2일 단축 → 시장 변동에 빠른 대응 가능
VI. 왜 BAP Software가 Agentic AI 전략에 최적의 파트너인가
1. 강력한 기술력 및 AI 엔지니어링 능력
AI 엔지니어링, 데이터 엔지니어링, AI Agent 개발 전문가 팀
Multi-agent 시스템, AI Planning, IoT 통합 AI, ERP/CRM용 AI
AWS, Azure, Google Cloud 기반 클라우드 네이티브 아키텍처 → 대규모 실시간 AI 운영 지원
2. 일본, 싱가포르, 베트남에서 입증된 경험
일본 고객과 9년 이상 협업 → 높은 보안, 정확성, 비용 최적화 요구 충족
싱가포르, 베트남에서 제조, 물류, 금융·은행 분야 Agentic AI 및 AI 자동화 프로젝트 수행
현지 비즈니스 요구와 국제 표준 깊이 이해 → 시장별 최적 솔루션 제공
3. 보안 약속 및 ISO 27001 준수
모든 AI 프로젝트는 ISO 27001 표준 준수
엄격한 접근 제어
End-to-End 데이터 암호화
정기적 보안 감사
기업 데이터의 안전성과 개인정보 보호 보장
BAP Software – Agentic AI를 위한 전략적 파트너
단순 구현을 넘어, BAP는 전체 AI 여정을 지원:
AI 전략 컨설팅
PoC(Proof of Concept) 개발
전면적 배포 및 통합
AI를 단순 기술 업그레이드가 아닌 지속 가능한 경쟁 우위로 전환
Agentic AI를 위한 이상적인 파트너로 BAP을 선택해야 하는 이유. 출처: BAP Software
VII. 결론
Agentic AI는 보조적 AI(Assistive AI)에서 **자율적 AI(Autonomous AI)**로의 큰 전환을 의미합니다. Agentic AI는 다음과 같은 기능을 통해 기업 운영의 핵심 기술로 자리 잡습니다:
계획
조정
의사결정
지속적 적응
이를 통해 기업은 2025년 디지털 시대에 운영 최적화, 리스크 감소, 혁신 가속화를 달성할 수 있습니다.
권장 구현 로드맵
현재 시스템 및 데이터 준비 상태 평가
선정된 프로세스에 대한 PoC 설계
기업 전체 확장 및 통합(ERP, CRM, IoT, Cloud)
지속적 모니터링 및 최적화로 AI 적응성 향상
오늘 바로 Agentic AI 여정을 시작하세요! 기업 맞춤형 전략 컨설팅 및 Agentic AI 배포에 관해서는 BAP Software에 문의하시기 바랍니다.
