“자동화를 넘어” 기업이 에이전틱 AI의 잠재력을 온전히 실현하는 방법

에이전트(Agent)라는 단어는 라틴어 agere 혹은 agens에서 유래한 것으로, 타인의 권한 아래에서 효과를 만들어내는 주체를 뜻한다. 소프트웨어에서 에이전트란 일반적으로 사용자나 다른 프로그램을 대신해 행동하는 프로그램을 의미하며, 그 개념은 1970년대 병행 연산(concurrent computation) 모델에서 출발했다. 이후 AI 기술이 등장하면서, 에이전트는 단순한 수행 이상의 기초적인 추론 능력, 자율성, 협업 능력 등의 특성을 갖추기 시작했다.

지난 수십 년간 소프트웨어 기반 자동화는 로보틱스 및 AI 기술과 함께 발전해 왔다. 기업은 간단한 스크립트와 봇부터 RPA(Robotic Process Automation), 클라우드 기반 자동화 플랫폼까지 새로운 자동화 패러다임을 점차적으로 도입해왔다.

이제 ‘에이전틱 AI(agentic AI)’는 자율성과 적응력, 추론 능력을 갖춘 소프트웨어 에이전트로서 자동화의 새로운 경계를 열고 있다. 그러나 실제 도입은 기업마다 다르다. 일부 기업은 소규모 AI 어시스턴트 프로토타입을 시험적으로 운영하는 수준에 머무르고 있으며, 어떤 기업은 복잡한 업무 프로세스 전반에 걸쳐 다수의 에이전트를 어떻게 조율할지 고민하고 있다. 최근에는 앤트로픽(Anthropic)의 MCP(model context protocol)이나 구글의 A2A(Agent to Agent) 같은 에이전트 프로토콜 프레임워크가 등장하며, 상호운용성과 통합 기능성 문제를 다루려는 시도도 이어지고 있다. 이는 또 다른 AI 스택의 층위를 형성한다.

여기서는 엔터프라이즈 환경에서의 에이전틱 AI의 등장을 다음 3가지 주요 주제를 통해 살펴본다.

• 진정한 에이전트 시스템의 핵심 특성
• 반자율적이면서도 견고한 AI 에이전트를 설계하기 위한 과제와 해법
• 컴플라이언스나 레거시 시스템으로 제약받는 기업 환경에 이를 통합할 수 있는 실용적 접근법

우선 카네기멜론대학교 연구팀이 제시한 지능형 에이전트의 특성을 포함해, 에이전틱 AI의 본질적인 속성부터 정리한다. 이어 설계 및 오케스트레이션 전략, 인간의 감독과 거버넌스, 구체적인 도입 및 확산 사례를 통해 이 기술이 실현되는 방식을 살펴본다.

에이전틱 AI의 정의

에이전틱 AI는 단순히 프롬프트를 입력하거나 챗봇을 사용하는 것 이상의 개념이다. LLM과 최근 부상한 대규모 추론 모델(Large Reasoning Models, LRM)의 등장으로, AI 에이전트는 더욱 광범위한 의미와 응용 가능성을 갖게 됐다. 기존의 프로그래밍된 명령어만 실행하던 소프트웨어와는 달리, 에이전틱 시스템은 추론을 기반으로 상황에 맞춰 자율적으로 의사결정을 할 수 있다. 단지 특정 목표를 수행하기 위한 소프트웨어 실행체에 그치지 않는다.

이전 세대 솔루션과 에이전틱 AI의 본질적인 차이는 기본적인 추론과 자율성 위에 적응성과 자율적 의사결정 능력이 더해졌다는 점이다. 이는 엄격한 규칙을 기반으로 혹은 사람의 지시로 움직이던 과거의 AI 시스템과 구별되는 핵심 요소다.

에이전틱 AI의 8가지 핵심 속성

카네기멜론대학교 연구진은 에이전트가 복잡한 환경을 효과적으로 탐색하고 의사결정을 지원하기 위해 필요한 8가지 특성을 다음과 같이 정의했다.

• 작업 중심(Task-driven). 에이전트는 “재고 수준 최적화”나 “월간 재무 보고 자동 조정”처럼 인간이 지시한 명확한 목적을 중심에 놓는다.
• 네트워크 기반(Network-enabled). 데이터베이스, API, 다른 에이전트와 연결되며, 분산 시스템의 일부로서 기능한다.
• 반자율성(Semi-autonomous). 에이전트는 독자적으로 행동을 시작할 수 있지만, 규제 환경이나 고위험 업무 흐름에서는 인간이 정한 제약과 감독 승인이 필요하다.
• 지속성(Persistent). 단일 요청에만 반응하는 일회성 존재가 아니라 오랜 시간 지속된다. 이런 지속성은 변화를 모니터링하고 반복적인 개입 없이 기능을 계속 수행할 수 있다.
• 신뢰성(Reliable). 사용자의 요구에 부합하는 안정적 성능을 제공해야 하며, 이는 신뢰 형성의 기반이 된다.
• 능동성(Active). 수동적으로 사용자의 질의 처리만 하는 것이 아니라, 환경을 감시하고 자율적으로 행동을 개시하거나 다음 행동을 제안할 수 있어야 한다.
• 협업성(Collaborative). 다른 에이전트나 인간과 함께 작업하며, 데이터 공유, 갈등 해결, 프로세스 이양, 합의 기반 의사결정 등을 조율할 수 있어야 한다.
• 적응력 및 예측력(Adaptive and anticipatory). 새로운 데이터나 정보를 통해 전략과 모델을 지속적으로 조정하며, 정확성과 효율성, 그리고 명시되지 않은 사용자 목표 달성까지 지원할 수 있어야 한다.

기업의 에이전틱 AI 설계와 배치

기업 환경에 에이전틱 AI를 도입하려면 처음부터 아키텍처와 운영 측면의 과제를 해결해야 한다. 에이전틱 AI는 혁신적인 가치를 약속하지만, 신중한 설계를 통해 완화해야만 하는 복잡성과 위험도 수반하기 때문이다.

이는 클라우드 환경의 마이크로서비스나 RPA의 봇이 과도하게 늘어날 때 나타나는 문제와 유사하다. 에이전틱 AI는 이보다 더 복잡한 인터랙션과 조정 계층을 만들어낸다. 기업 환경에서는 범용 사용자용 에이전트, 전문화된 업무 에이전트, 그리고 나아가 개발자 대상의 서비스형 에이전트(Agent-as-a-Service)까지 다양한 유형이 공존하게 된다.

이런 기능은 MCP나 A2A 같은 에이전틱 프로토콜 프레임워크를 통해 등장했다. 이들 프레임워크는 워크플로우 통합을 위한 표준화된 통신 및 재사용 가능한 구성 요소를 제공한다는 점에서 미들웨어와 유사하다.

엔터프라이즈 소프트웨어는 수십 년에 걸쳐 분산 컴퓨팅의 진화를 통해 소프트웨어 추상화 계층의 혜택을 누려왔다. 그러나 이런 프레임워크 역시 미들웨어처럼 레거시 시스템과의 통합 및 호환성 문제라는 복잡성을 수반한다. 여기에 위험성과 보안이라는 과제까지 더해지면, 신중한 접근과 여러 측면에 걸친 안정 장치가 필요하다.

에이전틱 AI 인프라

에이전트 도입에 대한 관심이 급증하면서, 이제는 에이전트 인프라의 설계 방식 자체를 재고할 필요가 있다. AI 기술이 본격화된 초기에는 DIY 기반의 에이전틱 애플리케이션이 주류였지만, 엔터프라이즈 수준의 요구사항을 충족하려면 안정적인 배포와 운영을 위한 다계층 인프라가 필요하다.

일반적인 에이전트 인프라는 다음과 같은 계층형 구조로 구성된다.

• 기초 플랫폼 계층. 파운데이션 모델, 다중 에이전트 프레임워크, 관찰 가능성 계층 등
• 오케스트레이션 계층. 라우팅, 에이전트 간 조율, 상태 유지, 업무 관리를 위한 시스템
• 데이터 서비스 계층. 모델 메모리, 스토리지, 데이터 추출 및 변환(ETL) 등
• 도구 계층. 브라우저 자동화, UI 통합, 서비스 탐색, 보안 모듈 등
• 에이전트 프로토콜 사용. 명명 방식, 탐색, 표준화된 상호작용 규칙이 정의되어야 함

이 가운데 특히 중요한 오케스트레이션 개념을 간략히 설명하고, 이후에는 보안과 위험 관리 장치를 자세하게 살펴본다.

에이전트 오케스트레이션 구조

다수의 에이전트 간 효율적인 조율을 위해서는 오케스트레이션이 필수적이다. 대표적인 아키텍처는 다음과 같다.

• 계층형 구조(hub-and-spoke). 마스터 에이전트 또는 감독 에이전트가 중앙에서 전체를 제어한다.
• 탈중앙형 구조(peer-to-peer). 공유 프로토콜을 통해 에이전트가 상호 탐색하고 조율한다.
• 하이브리드 구조. 대부분 기업은 두 구조를 혼합한 방식이 필요하다.

위험과 보안

AI 기반 자동화는 필연적으로 많은 위험에 노출된다. 데이터 오해석, 편향, 불완전한 로직, 과도한 확신의 추론(이른바 ‘환각’), 그리고 시간적 맥락적 오류, 모델 또는 프롬프트 오염과 같은 악의적 공격이 대표적이다. 여기에 사이버 공격 위협도 존재한다.

특히 의료 분야(HIPAA), 금융 분야(SOX) 등 규제 산업군에서는 감사 추적 기능을 갖춘 의사결정 이력이 필수다. 데이터를 자율적으로 수집하고 행동하는 에이전트는 각 의사결정마다 디지털 흔적을 남겨야 한다.

이를 위해 다음과 같은 안전장치가 필요하다.

• 의사결정 이력 기록(traceable decision logs). 예를 들어 송장을 반려하거나 의심 청구를 감지했을 때, 그 근거가 명확히 기록되어야 한다.
• 통제된 위임(controlled delegation). 고위험 의사결정에는 인간의 통제를 유지하되, 저위험 업무는 에이전트가 맡도록 분산한다.
• 서킷 브레이커. 에이전트가 검증 없이 중요한 결정을 내리지 않도록 차단한다.
• 지속적 모니터링 및 오류 복구. 인간의 감독 또는 시스템 조정으로 오류를 감지하고 복구하는 절차
• 데이터 거버넌스. 접근 통제, 익명화 전략, 세이프 하버(Safe Harbor) 접근법을 통해 다중 데이터 소스를 참조하는 경우에도 규제 준수 가능

에이전트 감독과 인간의 개입

AI의 자율성이 높아질수록 수작업이 줄어드는 장점이 있는 반면, 안전성, 신뢰성, 윤리적 감시 등의 문제가 새롭게 부각된다. 특히 인간이 예외 상황에만 개입하게 되면, 해당 경고가 도착했을 때 이미 맥락 이해가 부족한 상태일 수 있다. 또한, 중요한 인프라의 경우 마지막에 사람의 개입으로 맥락이 바뀌면 위험이 커진다.

이 문제에 대응하기 위한 전략은 다음과 같다.

• 주기적인 체크포인트와 마찰 삽입. 에이전트는 특히 금융이나 의료와 같은 위험에 민감한 분야에서 특정 단계에 도달하면 인간이 검토할 수 있도록 일시 정지한다. 이런한 위험성 높은 사용례에는 추가적인 검증 단계가 삽입될 수 있다.

• 운영자의 참여 유지. 흐름의 상태를 파악하는 것은 인간의 참여에 필수적이다. 개입이 요청되지 않은 경우에도 운영자가 진행 중인 작업을 인식할 수 있도록 하는 대시보드나 알림만으로는 충분하지 않다. 기계와 인간이 함께 일하는 하이브리드 워크플로우에서 기술력, 관심 및 집중력을 유지하기 위해서는 교육 및 게임 시나리오를 통해 보강해야 합니다.

• 교육 및 문화적 인식. 운영자의 AI에 대한 인식과 기술을 최신 상태로 유지하고, 오류 처리에 피드백을 반영하며, 시스템의 한계에 대한 명확한 인식으로 운영자가 자신의 권한을 과도하게 포기하지 않도록 인간 운영자의 정기적인 교육을 위한 프로토콜이 필요하다.

사용례와 초기 사례의 교훈

에이전틱 AI는 실제로 여러 업무 흐름을 자동화하고 인간의 노력을 보완할 수 있다. 몇 가지 사용례를 보자.

전력망 부하 분산

시나리오. 다수의 에이전트가 전력 수요, 신재생 에너지 투입, 전력망 안정성을 실시간으로 모니터링한다.

결과. 전력망 효율성 향상, 정전 감소, 자동화된 부하 분산 및 예측 유지보수를 통한 비용 절감

문서 대조 및 처리

시나리오. 에이전트가 복수의 ERP 시스템에서 데이터를 수집하고, 불일치를 사전에 감지한 뒤, 양식 작성 및 오류 수정을 자동으로 처리한다. 단, RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기반 리뷰로 해결할 수 없는 오류에만 인간이 개입한다.

결과. 전반적인 업무 마감 속도가 빨라지고 수작업 오류가 줄어드는 경향이 있지만, 다양한 데이터 플랫폼과의 통합은 여전히 필수 과제다.

고객 지원 및 티켓 처리

시나리오. 에이전트가 수신된 문의를 분류하고, 이를 지식 베이스와 대조해 처리 가능 여부를 판단한 뒤, 복잡한 문의는 전문 상담사에게 이관한다. 시간이 지날수록 에이전트는 처리된 티켓을 학습해 이관 정확도를 높인다.

결과. 응답 시간 단축, 해결률 향상, 고객 만족도 개선. 단, 불확실한 질문에 대한 견고한 예외 처리 시스템이 전제되어야 한다.

공급망 운영 모니터링

시나리오. 에이전트가 운송 데이터를 모니터링하며, 기상 상황, 공급업체 지연 등의 잠재적 차질을 예측하고, 관리자에게 사전 알림을 보낸다.

결과. 운영 중단 감소, 민첩한 재일정 조정, 최종 결정에는 인간이 개입해 재경로 설정 또는 공급업체 변경 등의 조치를 수행한다.

인간의 판단과 감독은 여전히 중요하다

이상의 사용례에서 공통적으로 드러나는 점은 안전장치(guardrails), 감독 체계, 그리고 인간의 판단력이 여전히 필수적이라는 사실이다. 에이전트 간 오케스트레이션이 미흡하면, 상충되거나 잘못된 결과가 발생할 수 있다. 모델의 작은 오류라도 여러 단계에 걸쳐 여러 에이전트가 상호작용하는 과정에서 급속히 누적될 수 있다.

구글 딥마인드의 데미스 하사비스는 최근 이 같은 복잡한 시스템의 위험성에 대해 경고한 바 있다. 인간이 개입하되, 충분한 맥락을 이해하지 못한 채 나중에야 호출된다면 인지 과부하로 인해 AI-인간 하이브리드의 오류 가능성은 더욱 커진다.

마지막으로, 조직 문화적 수용성은 자동화 도입의 핵심이며, 이는 에이전틱 AI에서도 예외가 아니다. 직무 상실에 대한 불안을 해결하지 못하고 구성원의 동의를 얻지 못하면, 조직 차원의 거부 반응도 충분히 발생할 수 있다.

과제와 향후 방향

소규모 PoC에서는 긍정적인 신호가 나타나고 있지만, 전사적 도입을 위해서는 강력한 인프라, 표준화된 툴킷, 사용자 교육이 필요하다. 특히 에이전트는 결정 경로가 고정되지 않는 비결정적(non-deterministic) 존재임을 인식해야 한다. 전통적인 규칙 기반 소프트웨어와는 완전히 다르다.

에이전트의 행동을 교정하고 개선하려면 반복적인 데이터 개선과 학습이 필수다. 동시에, 에이전트 인프라는 라이프사이클 관리, 버전 관리, 내재된 학습 시스템, 그리고 특히 규제 산업에서 필요한 거버넌스 및 컴플라이언스 규칙을 포함해야 한다.

현재의 LLM 및 LRM은 패턴 인식에는 강하지만, 논리적 판단이나 도메인 제약을 처리하는 데는 약하다. 이에 대한 해법으로는 뉴로-심볼릭 하이브리드(neuro-symbolic hybrid) 방식이 있다. 이 방식은 기호 추론(symbolic reasoning) 모듈이 규칙과 지식 그래프를 통해 신뢰성을 보완하고, 신경망 기반의 적응력을 유지하는 방식이다. 진정한 추론 능력이 강화될수록 LLM/LRM 기반 에이전트 시스템도 더 나은 성능을 보일 것이다.

이미 여러 산업에서 “신뢰할 수 있는 AI(trustworthy AI)”를 위한 감독위원회와 가이드라인이 요구되고 있으며, 의료, 금융 분야에서는 다음과 같은 수준의 대응이 필수다.

• 모델의 투명성, 추적 가능성, 설명 가능성. 에이전트가 특정 판단을 내린 이유를 문서화하고, 이를 규제 환경에서 테스트할 수 있어야 한다.
• 컴플라이언스 기반 안전장치. 이상치가 사전 정의된 임계값을 초과할 경우 즉시 인간 검토 절차를 가동한다.
• 정기 감사 체계 마련. 통제 기준 설정, 지속적인 테스트 수행
• 에이전트 책임 구조 정의. 에이전트의 결정에 대해 책임 주체를 명시하고, 경우에 따라 보험 체계를 도입한다.
• 에이전트 프레임워크 윤리강령 및 준수 지침. 품질 기준, 스트레스 테스트를 포함한 산업 수준의 시나리오 기반 점검 체계

조직 문화와 ‘준비된 수용’의 힘

에이전틱 AI는 기존 RPA와 같은 규칙 기반 시스템을 넘어서는 획기적 자동화 도구다. 단순 규칙 기반 업무와 완전한 자율 지능형 애플리케이션 사이에는 광범위한 응용 가능성이 존재한다. 하지만 성공적인 배포는 정교한 AI 모델과 에이전트 프레임워크 그 이상을 필요로 한다. 기업은 조직은 변화에 대한 개방성, 강력한 프로세스, 위험 관리에 대한 균형 잡힌 접근 방식을 특징으로 하는 준비된 문화를 조성해야 한다. 에이전트 AI를 신중하게 통합함으로써 기업은 윤리적이고 책임감 있는 거버넌스를 유지하면서 새로운 효율성과 혁신을 실현할 수 있다.

다음 사항을 주의 깊게 살펴보고 통합할 것을 권장한다.

• 강력한 오케스트레이션. 상호작용을 관리하기 위한 포괄적인 오케스트레이션 계층을 구축해 이른바 “에이전트 스프롤(Agent Sprawl)”을 방지한다. ‘감독자’ 에이전트를 구현해 원활한 조정을 보장하고 사람의 감독을 유지해 자율적 의사 결정과 관련된 위험을 완화한다.
• 적응형 보안 및 데이터 거버넌스. 에이전트가 민감한 데이터에 대해 더 많은 자율성을 갖게 되면서 강력한 감사 추적, 보안 액세스 제어, 지속적인 규정 준수 점검과 같은 엄격한 조치가 규정 준수를 보장하는 데 필수적이다.
• 인적 감독 및 참여. 윤리적/규제적 이유뿐만 아니라 기술 위축을 방지하고 책임감을 보장하기 위해서도 사람이 프로세스의 필수적인 부분으로 남아 있어야 한다.
• 반복적 확장. 제한된 파일럿으로 시작해 신중하게 결과를 측정하고 확장한다. 이런 접근 방식은 위험을 완화하고 이해관계자의 동의를 이끌어낸다.
• 명확한 가이드라인이 있는 윤리 및 규정 준수 프레임워크.
• 업계 표준. 데이터 거버넌스 및 보안뿐만 아니라 에이전트 기능 및 통합을 위한 프로토콜에도 적용된다.

궁극적으로 에이전트 AI의 성공은 문화, 프로세스, 위험 허용 범위 등 조직의 준비 상태와 함께 에이전트 AI의 혁신 및 민첩성을 통합하는 균형 잡힌 접근 방식에 달려 있다. 이런 기본 요건을 준수함으로써 기업은 강력하면서도 책임감 있게 관리되는 새로운 자동화 시대의 혁신적 잠재력을 활용할 수 있다.
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