2023년이 생성적 AI의 해였다면, 2025년은 에이전트적 AI의 해로 빠르게 변하고 있습니다. 생성적 모델은 이메일을 작성하고, 코드 초안을 작성하고, 이미지를 생성할 수 있습니다. 에이전트적 시스템은 한 걸음 더 나아가, 계획하고, 실행하고, 적응하여 여러 단계의 작업을 더 적은 노력으로 완료합니다.
리더들에게 이제 질문은 "AI를 사용해야 할까?"가 아닙니다.
어떤 종류의 AI가 우리 스택의 어디에 속할까요? 생성형, 에이전트형, 아니면 둘 다일까요?
이 가이드에서는 에이전트형 AI와 생성형 AI를 쉽게 설명하고, 각 AI가 어떤 면에서 뛰어난지 보여주며, 적절한 데이터, 인간의 감독 및 평가를 통해 어떻게 비즈니스에 안전하고 효과적으로 적용할 수 있는지 설명합니다.
1. 에이전트 AI와 생성 AI가 지금 중요한 이유
생성적 AI는 콘텐츠 초안 작성, 질문에 대한 답변, 아이디어 탐색 방식을 변화시켰습니다. 하지만 대부분의 기업은 콘텐츠 생성만으로는 순환 구조를 완성할 수 없다는 것을 깨달았습니다. 누군가는 여전히 결과물을 확인하고, 다른 시스템의 버튼을 누르고, 정책이 준수되는지 확인해야 합니다.
한편, 에이전트형 AI가 다음 단계로 부상했습니다. 단순히 프롬프트에 응답하는 것이 아니라 여러 도구를 통해 작업을 수행할 수 있는 AI 에이전트입니다. 레코드를 업데이트하고, 워크플로를 트리거하고, 사람과 협업합니다.
분석가들은 비용, 복잡성, 또는 불분명한 가치로 인해 많은 초기 프로젝트가 중단되더라도, 향후 몇 년 동안 기업에서 에이전트 AI 도입이 빠르게 증가할 것으로 예상합니다. 따라서 단순한 유행과 실질적인 비즈니스 영향의 차이를 이해하는 것이 더욱 중요해집니다.
2. 생성 AI란 무엇인가요? (크리에이티브 엔진)
생성적 AI는 대규모 데이터 세트에서 학습한 후 프롬프트에 따라 텍스트, 코드, 이미지, 오디오 또는 비디오와 같은 새로운 콘텐츠를 생성하는 모델을 말합니다.
생성 AI를 매우 빠르고, 어느 정도 지식을 갖춘 작가이자 디자이너라고 생각해 보세요. 다음과 같은 것을 요구합니다.
- 제안서의 첫 번째 초안
- 20페이지 보고서 요약
- 몇 가지 요점으로 구성된 제품 설명
- 코드 조각이나 테스트 케이스
…그리고 이 모델은 사람이라면 훨씬 더 오랜 시간이 걸렸을 결과물을 만들어냈습니다.
일반적인 기업 사용 사례는 다음과 같습니다.
- 이메일, 회의록 및 문서를 초안하는 생산성 조종사
- 코드나 리팩토링 기능을 제안하는 개발자 도구
- 지식 기반 콘텐츠를 기반으로 답변을 제안하는 지원 지원자
생성 모델은 강력하지만, 여전히 사용자의 요청을 기다리며 전체 워크플로를 관리하지 않습니다. 생성 모델 자체로는 티켓을 마감하거나, 시스템을 업데이트하거나, 여러 단계로 구성된 프로세스를 안전하게 조율하지 못합니다.
3. 에이전트 AI란 무엇인가요? (자율 운영자)
에이전트형 AI는 AI 시스템이 제한된 감독 하에 목표를 달성하기 위해 계획, 행동, 적응할 수 있는 에이전트로 설계된 접근 방식입니다.
AI 에이전트는 단순히 콘텐츠를 생성하는 것뿐만 아니라,
- 목표를 이해합니다(예: "이 지원 사례를 해결합니다").
- 이를 단계별로 나눕니다(맥락 검색, 명확한 질문하기, 답변 초안 작성, 시스템 업데이트).
- 도구나 API(CRM, 티켓팅, 이메일, 내부 서비스)를 선택하고 호출합니다.
- 결과를 관찰하고 계획을 조정합니다.
유추:
- 생성적 AI는 재능 있는 작가나 디자이너와 같습니다.
- Agentic AI는 업무를 위임하고, 진행 상황을 추적하고, 업무가 완료되도록 보장하는 프로젝트 관리자와 같습니다.
실제 세계의 예: 대기 중인 신뢰성 담당자는 모니터링 알림을 감시하고, 관련 알림을 그룹화하고, 최근 배포를 확인하고, 가능성 있는 근본 원인을 제시하고, 엔지니어에게 상황을 알리는 동시에 사고를 개설하거나 업데이트합니다.
에이전트 시스템은 거의 항상 여러 모델과 도구를 사용하며, 특정 단계(예: 메시지 또는 질의 초안 작성)에 생성 AI를 내장하는 경우가 많습니다. 실제로 에이전트 AI는 하나의 "슈퍼 모델"보다는 여러 구성 요소를 강력하게 조율하는 데 더 중점을 둡니다.
4. 에이전트 AI vs 생성 AI: 주요 차이점
생성형 AI와 에이전트형 AI는 종종 함께 작동하지만, 동일하지는 않습니다. 목표, 입력, 출력, 데이터, 그리고 평가를 통해 그 차이를 확인하는 것이 도움이 될 수 있습니다.
| 아래 | 에이전트 AI | 생성형 AI |
|---|---|---|
| 주요 목표 | 여러 단계의 작업과 워크플로를 자율적으로 완료합니다. | 고품질 콘텐츠(텍스트, 코드, 미디어) 생성 |
| 일반적인 입력 | 목표 및 맥락(예: "계약 갱신 X") | 프롬프트(예: "Y에 대한 이메일을 작성하세요") |
| 일반적인 출력 | 시스템 전체에서 수행된 작업과 업데이트된 상태 | 새로운 콘텐츠(텍스트, 이미지, 코드 등) |
| 데이터 중심 | 실시간 상호작용 로그, 도구 추적, 이벤트 | 대규모 큐레이팅된 코퍼스 및 도메인별 미세 조정 |
| 평가 | 업무 완료, 효율성, 안전성, 정책 준수 | 일관성, 사실성, 스타일, 독성 |
| 정 자국이 나란히 나게하는 다듬질 | 오케스트레이션, 멀티 에이전트 프레임워크, 모니터링 | 신속한 엔지니어링, RAG, 미세 조정 |
: 짧은
- 생성 AI는 다음과 같이 질문합니다. "우리는 도움이 되고 안전한 결과물을 만들어냈는가?"
- Agentic AI는 다음과 같이 질문합니다. "우리가 작업을 올바르고 안전하게 완료했나요?"
5. 실제 사례: 각각의 강점
| 생성적 AI 예시 | 에이전트 AI 예시 |
|---|---|
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판매 내용 및 목록
생성 모델은 제품 설명을 더 명확하고 설득력 있게 다시 작성하여 클릭률과 전환율을 높입니다.
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고객 지원 워크플로 에이전트
지원 담당자 AI가 티켓을 읽고, CRM 기록을 조회하고, 정책을 확인하고, 답변 초안을 작성하고, 티켓을 업데이트하고, 해결 결과를 기록합니다. 전송 전에는 사람이 승인하지만, 대부분의 오케스트레이션은 AI가 처리합니다.
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개발자 생산성
코드 지원은 엔지니어가 보일러플레이트 대신 아키텍처와 예외 사례에 집중할 수 있도록 기능, 테스트, 리팩토링을 제안합니다.
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보안 사고 담당자
에이전트는 ID, 엔드포인트, 클라우드 전반에 걸쳐 알림을 상관시키고, 타임라인을 작성하고, 권장되는 수정 계획을 초안하고, 승인을 받아 시행 요청을 개시합니다.
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지식 요약
직원들은 긴 문서를 채팅 인터페이스에 붙여넣어 간결한 요약, 작업 항목 또는 고객에게 즉시 전달되는 설명을 얻습니다.
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운영 및 SRE 에이전트
SRE 에이전트는 대기 알림을 조사하고, 대시보드를 확인하고, 런북에서 안전한 자동화를 실행하고, 엔지니어가 검토할 수 있도록 채팅에 상태 요약을 게시합니다.
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각각의 경우에,
그래도 사람이 콘텐츠를 검토하고 다음에 무엇을 할지 결정합니다.
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이러한 시나리오에서는
상담원은 무엇을 해야 할지 설명하는 데 그치지 않고, 규정된 범위 내에서 업무를 수행합니다.
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[또한 읽기: AI 대 ML 대 LLM 대 생성 AI: 차이점은 무엇이고 왜 중요한가]
6. 에이전트 AI와 생성 AI가 함께 작동하는 방식
현대 아키텍처에서는 생성 AI와 에이전트 AI가 경쟁하는 경우가 거의 없습니다. 실제로는 서로 협력합니다.
효과적인 정신 모델:
- Agentic AI는 워크플로의 핵심입니다. 목표를 단계별로 나누고, 도구를 선택하고, API를 호출하고, 상태를 추적합니다.
- 생성적 AI는 창의력의 근력입니다. 에이전트가 필요로 할 때 이메일을 초안하고, 옵션을 설명하고, 코드 조각을 작성하고, 쿼리를 생성합니다.
일반적인 기업 흐름은 다음과 같습니다.
- 고객이 복잡한 요청을 제출합니다.
- 에이전트는 목표를 분석하고 CRM과 지식 기반에서 컨텍스트를 가져옵니다.
- 생성 모델에 응답 초안을 작성하거나 다음 작업을 제안하도록 요청합니다.
- 에이전트는 제안이 소스 시스템의 정책 및 데이터와 일치하는지 확인합니다.
- 기록을 업데이트하고, 단계를 기록하고, 위험한 작업을 승인하도록 사람에게 요청합니다.
이러한 하이브리드 루프는 고부가가치 자동화가 등장하는 곳이며, 데이터, 로깅, 평가가 중요해지는 곳입니다.
7. 주의해야 할 위험, 한계 및 과대 광고
모든 강력한 기술과 마찬가지로 생성적 AI와 에이전트적 AI는 모두 상충관계를 갖습니다.
| 생성적 AI 위험 | 에이전트 AI 위험 |
|---|---|
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모델이 신뢰할 수 있는 데이터에 기반하지 않으면 환각과 부정확성이 발생합니다.
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비용 및 복잡성: 여러 도구가 통합된 다중 에이전트 시스템은 구축 및 유지 관리 비용이 많이 들 수 있습니다.
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적절한 미세 조정과 평가 없이 일관성 없는 톤이나 스타일.
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"에이전트 워싱": 일부 도구는 마케팅으로 포장된 간단한 스크립트일지라도 "에이전트"라는 브랜드로 표시됩니다.
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민감한 데이터가 통제 없이 교육이나 프롬프트에 사용될 경우 규제 문제가 발생합니다.
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숨겨진 실패 모드: 에이전트가 제대로 평가받지 못하면 낮은 품질의 결정을 내리거나 비생산적인 방식으로 반복할 수 있습니다.
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가장 안전한 배포는 사람을 지속적으로 참여시키고, 모든 작업을 기록하며, 모델 점수만이 아니라 비즈니스 성과를 기반으로 성공을 측정하는 것입니다.
8. Shaip의 적합성: 데이터, 평가 및 인간 참여
생성적 AI, 에이전트적 AI 또는 두 가지를 혼합하여 배포하든 상관없이 한 가지 변함없는 사실은 시스템의 신뢰성은 이를 뒷받침하는 데이터, 평가 및 인간의 감독에 달려 있다는 것입니다.
Shaip은 에이전트형 및 생성형 AI 프로젝트에 세 가지 주요 강점을 제공합니다.
- 고품질의 도메인별 교육 데이터
Shaip은 텍스트, 오디오, 이미지, 비디오 등 다양한 포맷으로 큐레이션된 AI 학습 데이터 서비스를 제공하므로, 모델이 일반적인 인터넷 노이즈가 아닌 다양하고 대표적인 사례를 기반으로 학습할 수 있습니다. 예시: AI 훈련 데이터 서비스 - 콘텐츠 및 워크플로를 위한 생성형 AI 솔루션
Shaip은 생성형 AI 서비스 및 솔루션을 통해 팀이 모델을 설계하고 미세 조정하고, RAG 파이프라인을 구현하고, 생성형 모델과 에이전트 기반 워크플로우 모두에 필요한 합성 데이터를 생성하도록 지원합니다. 예시: 생성형 AI 서비스 및 솔루션 - 인간 참여 평가 및 안전
에이전트 시스템과 대규모 언어 모델은 단순한 실험실 벤치마크가 아닌 실제 환경의 평가가 필요합니다. 샤이프의 인간 참여형(Human-in-the-loop) 접근 방식은 안전성, 편향 감소, 그리고 지속적인 피드백 루프에 중점을 두는데, 이는 실제 행동을 취하는 에이전트 AI에 필수적입니다. 예: 생성 AI를 위한 인간 참여형
로드맵에서 에이전트 AI가 어디에 속하는지 알아보고 있다면, 실용적인 시작점은 다음과 같습니다.
- 영향력은 크지만 제한적인 워크플로를 파악합니다(예: 문제 해결 후 지원 후속 조치 또는 내부 사고 요약).
- 올바른 데이터 세트와 평가 프로세스가 있는지 확인하세요.
- Shaip의 데이터 서비스와 생성적 AI 제품을 사용하여 워크플로를 시범적으로 실행한 다음, 평가 결과에서 신뢰성이 입증되면 점차적으로 에이전트 자율성을 추가합니다.
에이전트 AI란 간단히 말해서 무엇인가요?
에이전트 AI는 AI 시스템이 제한된 감독 하에 여러 단계의 작업을 계획하고 실행할 수 있는 에이전트 역할을 하는 접근 방식입니다. 에이전트 AI 시스템은 단순히 프롬프트에 응답하는 것이 아니라, 목표를 이해하고 이를 단계별로 세분화하고, 도구나 API를 호출하고, 피드백을 기반으로 적응합니다.
에이전트형 AI는 생성형 AI와 어떻게 다른가요?
생성적 AI는 프롬프트에서 텍스트, 이미지 또는 코드와 같은 새로운 콘텐츠를 생성합니다. 에이전트적 AI는 워크플로우를 처음부터 끝까지 완료하는 데 중점을 둡니다. 도구, 데이터 소스, 그리고 때로는 생성적 모델을 사용하여 작업이 완료될 때까지 조치를 취하고 시스템을 업데이트합니다.
생성형 AI와 에이전트형 AI가 함께 작동할 수 있을까?
네. 많은 실제 배포 환경에서 AI 에이전트는 워크플로를 조율하고 특정 단계에서 생성 모델을 호출하여 이메일, 설명 또는 코드 초안을 작성합니다. 그런 다음 에이전트는 결과를 검증하고 정의된 가드레일 아래에서 프로세스를 진행합니다.
기업은 언제 에이전트형 AI와 생성형 AI를 사용해야 할까요?
사람이 검토할 수 있도록 콘텐츠를 초안 작성, 요약 또는 변환하는 것이 주된 필요 사항인 경우 생성형 AI를 사용하세요. 고객 지원 해결, 갱신 또는 인시던트 관리와 같은 다단계 프로세스를 자동화하는 동시에 고위험 의사 결정에 대한 정보를 사람이 계속 제공해야 하는 경우 에이전트형 AI를 사용하세요.
에이전트 AI의 가장 큰 위험은 무엇입니까?
에이전트 기반 AI 프로젝트는 복잡성, 비용, 그리고 불분명한 가치로 인해 실패할 수 있습니다. 또한, 간단한 스크립트를 고급 에이전트로 홍보하는 "에이전트 워싱(agent-washing)"의 위험도 있습니다. 양질의 데이터, 로깅, 평가, 그리고 인간의 감독 없이 에이전트는 품질이 낮거나 안전하지 않은 결정을 내릴 수 있습니다.
