최근 몇 년 사이 생성형 AI(GenAI)는 번역, 요약, 코드 작성 등을 돕는 ‘단순 도구’의 단계에서 빠르게 진화하고 있습니다.

특히 요즈음 등장한 에이전틱 AI(Agentic AI)는 목표를 이해하고 계획을 세우며 환경에 맞춰 행동하는 새로운 패러다임을 보여주고 있는 것 같습니다. 학계에서는 에이전틱 AI를 “환경과 도구를 활용해 다중 단계로 계획ㆍ반영하는 능력”으로 정의하기도 하는데요. 이는 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어, 스스로 문제를 분석하고 해결하기 위한 계획(planning)과 반성(reflection) 과정을 거친다는 의미입니다. 예를 들어 최신 AI 모델들은 스스로 생성한 프롬프트를 기반으로 검색과 계획을 수행하며, 중간 결과의 정확성을 확인하고 수정하는 ‘자기 반성’ 기법을 통해 문제 해결 능력을 높인다고 합니다.

한편, ‘AI 에이전트 행동과학(AI Agent Behavioral Science)’ 연구(arxiv.org)에서는 LLM을 기반으로 한 AI 에이전트들이 계획·적응·사회적 역동성과 같이 인간과 유사한 행동을 보인다고 지적하고 있습니다. 흥미로운 점은 이러한 행동은 단순히 모델 내부 설계 뿐 아니라 환경, 사회적 단서, 상호작용 피드백 등 외부 요인이 함께 작용할 때 나타나며, AI를 통제하려면 이러한 행동을 과학적으로 관찰하고 이해해야 한다고 제안하고 있습니다. 즉, 에이전틱 AI는 인간 팀원처럼 환경과 상호작용하며 학습하고 행동하는 존재로 진화하고 있습니다.