AI 에이전트 (AI Agent)

1. AI 에이전트 (AI Agent)의 개요

(1) AI 에이전트의 개념

• 사용자 대신 환경을 인식하여 목표 수립 및 외부 도구와 상호작용하고 인공지능 기반 의사 결정 및 계획/실행/개선하는 소프트웨어

(2) AI 에이전트의 특징/기대효과

특징	목표 지향 자율 계획	특정 목적 달성을 위해 작업 계획, 시퀀스 지정
	환경 인식	멀티모달 기반 환경 정보를 인식/처리하여 상황 인식
	외부 도구 사용	코드 실행, 웹 검색, 계산 기능 등 다양한 외부 도구 사용
	과거 기억 및 학습	과거의 상호 작용과 동작을 기억하고 HITL 학습/개선
기대 효과	AI 기능성 확장	단순 대화 외 복잡한 작업 수행, AI의 실용성과 적용 범위 확대
	인간-AI 상호작용 변화	자연스럽고 효율적인 인간-AI 협업을 통해 업무에 활용 가능
	AI의 자율성 증대	인간 개입의 최소화로 생산성의 비약적 향상 가능
	문제 해결 능력 향상	조합 실행, 재귀 실행 기반 복잡한 문제를 다각도로 분석/해결
	신산업 및 서비스 창출	폭넓은 활용 범위로 인해 신규 비즈니스 모델과 서비스 창출

• LLM 기반 문서 처리 성능의 사례로, GPT-3.5는 기본 설정에서 48.1%의 정확도를 보였지만, AI Agent를 사용하여 95.1%까지 성능 향상 연구 결과 존재 (참고로 GPT-4는 67.0% 정확도)

 

2. AI 에이전트의 동작 과정 및 단계별 유형

(1) AI 에이전트의 동작 과정

(2) AI 에이전트의 단계별 유형

단계	유형	역할
1단계	단순 반응 에이전트	– 사전 정의된 규칙과 데이터로 작동, 간단한 작업에 적합 – 주어진 이벤트 조건에 벗어난 상황에는 대응하지 않음
2단계	모델 기반 반응 에이전트	– 특정 규칙이 아닌 가능성 있는 결과를 평가하여 결정 – 데이터와 내부 모델 기반 결과를 평가하여 의사 결정
3단계	목표 기반 에이전트	– 강력한 추론 기능으로 NLP 및 Robotics 작업 수행 – 환경 데이터 평가, 다양한 접근방식, 최적 경로 선택
4단계	유틸리티 기반 에이전트	– 복잡한 추론 알고리즘 기반 사용자 요구 결과 극대화 – 시나리오 및 가치 비교, 최적의 보상 제공 방안 선택
5단계	학습 에이전트	– 이전 경험을 통해 지속적으로 학습하여 결과 개선 – 멀티 모달/피드백 메커니즘 기반 과거 결과 학습
복합	계층형 에이전트	– 여러 계층 구성된 지능형 에이전트를 조직화하여 처리 – 복잡한 작업을 분해, 하위 에이전트에 할당 및 결과 통합

• AI 에이전트는 자율 계획/실행으로 사용자 개입 최소화, AI 페르소나 등 학습 통해 개인화 가능하나, 구현 복잡성, 대규모 컴퓨팅 인프라 필요, 오작동 및 편향/부정확한 결과 도출 문제점 존재

 

3. AI 에이전트 도입 시 문제점 및 대응 방안

구분	문제점	대응 방안
고비용	구현 복잡성으로 인한 대규모 투자 필요	AIaaS, 전이 학습 등 초기 투자비 절감
	대규모 컴퓨팅 인프라 투자 및 유지 필요	GPUaaS 등 Cloud 기반 투자비 최적화
오동작	다중 에이전트 프레임워크 오작동 위험	데이터 거버넌스 적용 및 철저한 테스트
	동일도구호출 무한 피드백루프 발생 가능	에이전트 동작 시간 제한 및 모니터링
보안	대량의 데이터 및 개인정보 유출 위험	개인정보 비식별화, DP, 망 분리 적용
윤리	딥러닝 모델 편향/부정확 결과 도출 가능	최종 결과 사람 검토, AI 윤리 원칙 적용

• AI 에이전트는 가트너(Gartner)에서 발표한 “2025년 10대 전략 기술 트렌드“에 포함되며, 모든 산업 분야에 응용 가능하므로 인공지능 기술의 핵심적인 발전 방향으로 전망됨

 
[참고]

• AWS, AI 에이전트란 무엇일까요
• IBM, AI 에이전트란 무엇인가요
• 윤성재, AI 에이전트, ‘자비스’가 온다 (LG경영연구원, 2024)
• 차지원, 차세대 AI에이전트 : 비즈니스 대화의 판도를 바꾸는 혁신 (SK(주) C&C, 2024)