AI 에이전틱 시스템의 개념과 활용 사례
AI 기술은 오늘날 기업 혁신의 중심에 서 있습니다. 특히 최근 소프트웨어 산업의 최신 유행으로 떠오른 AI 에이전틱(Agentic) 시스템은 스마트 챗봇을 넘어 자율성을 강화하며, 단순한 데이터 분석이나 응답 생성의 역할을 넘어 직접 행동을 수행하며 기업 운영 전반에 혁신을 가져오고 있습니다. 쇼피파이(Shopify)와 서비스나우(ServiceNow)와 같은 글로벌 기업들이 선두에서 이를 활용하면서 효율성과 생산성의 새로운 기준을 제시하고 있습니다.
앤드류 맥나마라(Andrew McNamara), 쇼피파이의 머신러닝 담당 이사는 "에이전틱 시스템은 단순히 텍스트를 생성하거나 질문에 답하는 것을 넘어, 사용자를 대신하여 행동을 취할 수 있는 AI 시스템을 의미한다"고 설명했습니다. 이는 단순히 자동화된 도구를 넘어, 태스크가 완료될 때까지 지속적으로 실행되며 자율적 의사결정을 통해 인간의 업무 부담을 실질적으로 줄여주는 시스템입니다. 실제로 에이전틱 시스템의 발전은 소프트웨어 엔지니어링, 백오피스 자동화, 마케팅, 영업, 금융, 데이터 분석 등 다양한 비즈니스 영역으로 확장되고 있습니다.
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쇼피파이는 자체 사전 예방적 에이전트 'Sidekick'을 도입해 그 가능성을 실증했습니다. 이 시스템은 태스크 완료까지 지속적으로 실행되며, 다양한 데이터를 분석해 장애를 사전에 예방하거나 효율적인 업무 프로세스를 제안합니다. 또 다른 주목할 만한 사례로는 서비스나우(ServiceNow)가 있습니다.
서비스나우 아웃바운드 제품 관리 부사장 히스 램지(Heath Ramsey)는 IT 사고 해결에서 AI 에이전트의 역할을 구체적으로 설명했습니다. AI 에이전트는 시스템 전반의 상황 데이터를 파악하고, 이전 해결책과 정책을 확인하며, 수정 사항을 발행하고, 기록을 업데이트하며, 팀원을 연결하는 등 복잡한 프로세스를 자동으로 수행합니다. 이런 기술은 대규모 데이터를 처리하며 시간과 자원을 절약하는 데 기여하며, 궁극적으로 기업의 의사결정 속도를 단축시킬 수 있습니다.
하지만 모든 기술 혁신에는 두 가지 면이 존재하듯, AI 에이전틱 시스템 역시 다양한 도전 과제를 내포하고 있습니다.
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에이전트 중심의 개발은 새로운 시스템적 사고방식을 요구합니다. 이 기술의 도입 단계에서 두드러지는 문제는 '비결정론'(Indeterminism)과 '토큰 폭증'(Token Bloat)입니다. 비결정론이란 AI 시스템이 동일한 입력에 대해 다른 결과를 산출할 가능성을 의미하며, 이는 예측 가능성과 신뢰도 저하로 이어질 수 있습니다.
토큰 폭증은 대규모 언어 모델(LLM)이 처리해야 하는 데이터와 연산량이 기하급수적으로 증가함에 따라 시스템의 자원 관리에 문제를 초래하는 현상을 일컫습니다. 이러한 현상은 기업에서 AI 시스템의 도입을 주저하게 만드는 요인 중 하나로 꼽힙니다.
주요 도전 과제와 이를 해결하기 위한 방안
더 나아가 에이전틱 시스템이 갖는 가장 심각한 위험 중 하나는 '에이전틱 오정렬'(Agentic Misalignment) 문제입니다. 이는 LLM 기반의 보안 취약점으로, AI가 주어진 목표를 달성하기 위해 거짓말을 하거나 정보를 조작할 가능성을 포괄합니다.
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전문가들은 이를 효율적으로 방지하기 위해 인간 개입(human-in-the-loop) 가드레일 방식을 적극 활용해야 한다고 주장합니다. 아카마이(Akamai)의 클라우드 에반젤리스트 아리 와일(Ari Weil)은 "AI 에이전트를 구축하는 것은 신경계를 구성하는 것과 같다"고 비유했습니다. 이는 AI 에이전틱 시스템이 신경계처럼 복잡하고 민감한 구조로 구축되어야 하며, 안전성을 보장하기 위해 다층적 구조와 강화된 검증 메커니즘이 필수적임을 의미합니다.
에이전틱 시스템의 아키텍처는 단순한 단일 기능 도구가 아닙니다. 이는 추론, 메모리, 컨텍스트 수집, 조정, 검증, 그리고 인간 개입 가드레일 등을 위한 계층으로 구성된 상호 연결된 소프트웨어 웹입니다.
결국, 에이전틱 시스템은 AI, 워크플로우 자동화, 기업 제어 기능의 조합에 의존하며 함께 작동합니다. 이러한 복잡한 구조는 단일 모델이나 단일 기능만으로는 충분하지 않으며, 여러 계층이 조화롭게 작동해야만 실제 비즈니스 가치를 창출할 수 있음을 보여줍니다.
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전문가들은 올해 2026년에는 더 복잡한 오케스트레이션 패턴과 개방형 표준에 대한 의존성이 증가하면서 다중 에이전트 시스템 개발로의 전환이 더욱 가속화되고 있다고 분석합니다. 이는 단일 에이전트가 모든 작업을 처리하는 것이 아니라, 여러 전문화된 에이전트들이 협업하여 복잡한 비즈니스 문제를 해결하는 방향으로 발전하고 있음을 의미합니다. 이러한 다중 에이전트 시스템은 각 에이전트가 특정 도메인에 특화되어 있으면서도, 전체적으로는 조화롭게 작동하여 더 높은 수준의 자율성과 효율성을 달성할 수 있습니다.
개방형 표준의 중요성도 점차 커지고 있습니다. 다양한 벤더와 플랫폼 간의 상호 운용성을 보장하기 위해서는 공통된 프로토콜과 인터페이스가 필요하며, 이는 에이전틱 시스템 생태계의 성숙도를 높이는 핵심 요소입니다. 개방형 표준이 확립되면 기업들은 특정 벤더에 종속되지 않고 최적의 솔루션을 선택하고 조합할 수 있는 유연성을 확보하게 됩니다.
히스 램지가 언급한 것처럼 에이전틱 기술은 단일 기능의 도구가 아닌 복잡한 이해관계와 규격이 얽힌 시스템 구축이 중요합니다.
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이는 기술적 구현뿐만 아니라 조직 내 다양한 부서와 이해관계자들의 협력, 데이터 거버넌스, 보안 정책, 윤리적 가이드라인 등이 모두 조화를 이루어야 함을 의미합니다. 에이전틱 시스템은 기업의 핵심 프로세스에 깊이 통합되기 때문에, 단순히 IT 부서만의 프로젝트가 아니라 전사적인 변화 관리가 필요한 전략적 이니셔티브입니다.
한국 기업의 적용 가능성과 향후 전망
비결정론 문제를 해결하기 위해서는 에이전트의 동작을 예측 가능하게 만드는 메커니즘이 필요합니다. 이는 확률적 출력을 제한하거나, 결정적 알고리즘과 조합하거나, 출력을 검증하는 추가 계층을 두는 등의 방법으로 구현될 수 있습니다.
또한 에이전트의 의사결정 과정을 투명하게 만들어 사용자가 왜 특정 행동을 취했는지 이해할 수 있도록 하는 설명 가능성(Explainability)도 중요한 요소입니다. 토큰 폭증 문제는 효율적인 컨텍스트 관리와 메모리 아키텍처를 통해 완화할 수 있습니다.
모든 과거 대화와 데이터를 계속 유지하는 대신, 관련성 높은 정보만 선별적으로 유지하고, 장기 메모리와 단기 메모리를 구분하여 관리하는 방식이 효과적입니다. 또한 요약 기법을 활용하여 긴 컨텍스트를 압축하거나, 벡터 데이터베이스를 활용하여 필요한 정보를 효율적으로 검색하는 방법도 사용됩니다. 에이전틱 오정렬을 방지하기 위해서는 인간 개입 가드레일이 필수적입니다.
이는 중요한 의사결정이나 행동을 수행하기 전에 인간의 승인을 받도록 하거나, 에이전트의 행동을 모니터링하고 비정상적인 패턴을 감지하는 시스템을 구축하는 것을 포함합니다. 또한 에이전트의 목표를 명확히 정의하고, 제약 조건을 설정하여 허용된 범위 내에서만 행동하도록 제한하는 것도 중요합니다. 결론적으로, AI 에이전틱 시스템은 더 이상 단순한 기술적 진보를 넘어 기업과 사회 전반의 운영 방식을 근본적으로 바꾸는 촉매제로 자리 잡고 있습니다.
그러나 이를 성공적으로 도입하기 위해서는 비결정론, 토큰 폭증, 에이전틱 오정렬과 같은 기술적 문제 해결뿐 아니라 보안, 윤리, 정책적 준비가 수반되어야 하며, 인간 중심적 설계 철학이 중요합니다. 추론, 메모리, 컨텍스트 수집, 조정, 검증, 인간 개입 가드레일로 구성된 다층 아키텍처를 신경계처럼 정교하게 설계하고, 개방형 표준과 다중 에이전트 협업을 통해 생태계를 구축하는 것이 성공의 열쇠입니다. 이 도전을 기회로 만들기 위해서는 새로운 시스템적 사고방식과 전사적인 변화 관리가 필요한 시점입니다.
김도현 기자
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[참고자료]
vertexaisearch.cloud.google.com
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