사람마다 다른 Agentic AI 정의를 한번에 요약해보자 | 매거진에 참여하세요

2026년, “Agentic AI”라는 단어는 거의 모든 기술 보고서와 스타트업 피치덱에 등장한다.

그러나 흥미롭게도,
이 용어는 아직 합의된 단일 정의가 존재하지 않는다.

어떤 기업은 이를 “자동화된 워크플로우”라고 부르고,
어떤 연구자는 “목표 지향적 인공지능 시스템”이라 하며,
또 다른 쪽에서는 “도구를 사용하는 LLM” 정도로 축소한다.

그렇다면 질문은 이것이다.

Agentic AI는 단순한 자동화의 확장인가?
아니면 AI 패러다임의 전환인가?

이 글은 그 정의를 하나씩 해부해보려 한다.

정의 1: “목표 지향적 AI” (Goal-Oriented AI)

가장 많이 인용되는 정의는 이것이다.

Agentic AI = 목표를 이해하고, 그 목표를 달성하기 위해 행동하는 AI

기존 LLM은 “질문에 답하는 시스템”이다. 반면 Agentic AI는 “목표를 달성하는 시스템”이다.

예를 들어보자.

• 전통적 AI:
  “마케팅 전략을 써줘” → 전략 텍스트 생성

• Agentic AI:
  “이번 분기 매출을 20% 올려줘”
  → 시장 분석
  → 경쟁사 조사
  → 캠페인 설계
  → 광고 예산 배분
  → 성과 추적
  → 수정 제안

이 차이는 단순히 출력 길이의 문제가 아니다.

행위 구조가 다르다.

그러나 여기서 문제가 발생한다.

목표 지향성은 이미 1980년대 AI에서도 존재했다. 강화학습도 목표를 가진다. 자동화 스크립트도 목표를 가진다.

그렇다면 이것만으로는 충분하지 않다.

정의 2: “계획 수립과 도구 사용이 가능한 AI”

두 번째 정의는 더 기술적이다.

Agentic AI는 계획(planning)과 도구 사용(tool use)이 가능한 시스템이다.

최근 모델들은:

• 웹 브라우저를 조작하고 API를 호출하며 코드를 실행하고 파일을 생성한다

즉, AI가 텍스트를 넘어 외부 세계와 상호작용한다.

여기서 핵심은:

• - AI가 “응답”하는 것이 아니라
  - AI가 “환경에 개입”한다는 점이다.

그러나 이 정의도 완전하지 않다.

왜냐하면:

• RPA(로봇 프로세스 자동화)도 도구를 사용한다.

• 자동화 봇도 API를 호출한다.

그렇다면 Agentic AI는 단순한 RPA의 고도화인가?

아니다.

정의 3: “자율성을 가진 시스템” (Autonomy)

세 번째 정의는 철학적이다.

Agentic AI는 인간의 지속적 지시 없이도
일정 수준의 의사결정을 스스로 수행하는 시스템이다.

여기서 등장하는 개념이 Autonomy (자율성) 이다.

자율성은 세 단계로 나눌 수 있다.

1. - 반응적 시스템 (Reactive)

2. - 조건부 자동화 (Conditional Automation)

3. - 자율적 의사결정 시스템 (Autonomous Decision-Making)

Agentic AI는 3번에 가깝다.

하지만 완전한 자율성은 아니다.
여전히 인간의 목표 설정과 감독이 필요하다.

즉, Agentic AI는 완전 자율 AI도 아니고, 단순 도구도 아니다.

그 중간 지점에 있다.

정의 4: “연속적 추론을 수행하는 시스템”

기존 LLM은 단일 추론(single-pass reasoning) 중심이다.

Agentic AI는 다음과 같은 구조를 가진다:

1. - 문제 분해

2. - 하위 목표 설정

3. - 반복적 추론

4. - 자기 평가

5. - 수정 및 재시도

이 과정을 우리는 “Agent Loop”라고 부른다.

이 루프가 존재하는 순간, AI는 단순 생성 모델이 아니라 행위 구조를 가진 시스템이 된다.

여기서 핵심은 반복성(iteration)이다.

정의를 비교해보면

각 정의는 일부를 설명하지만 완전하지 않다.

그래서 이것을 포괄한 Agentic AI의 정의는 무엇인가?

여러 정의를 종합하면 공통적으로 드러나는 구조가 있다.

Agentic AI는 다음 5요소를 동시에 가진 시스템이다:

1. 1. 목표 해석 능력

2. 2. 계획 수립 능력

3. 3. 도구 사용 능력

4. 4. 반복적 자기 수정 능력

5. 5. 환경과의 상호작용

즉,

Agentic AI란 목표를 이해하고, 계획을 세우고,
외부 세계에 개입하며, 반복적으로 자신을 수정하는 행위 구조를 가진 AI 시스템이다.

핵심은 “행위성(Agency)”이다.

왜 이것이 중요한가

이 정의가 중요한 이유는 단순하다.

AI가 이제 “답변 기계”에서 “업무 수행자”로 이동했기 때문이다.

• - 문서를 작성하는 AI → 프로젝트를 관리하는 AI

• - 코드를 생성하는 AI → 배포까지 수행하는 AI

• - 추천을 하는 AI → 구매를 실행하는 AI

우리는 도구를 쓰는 시대에서 디지털 행위자를 관리하는 시대로 이동 중이다.

결론: Agentic AI는 기능이 아니라 구조다

많은 기업이 Agentic AI를 “기능 추가” 정도로 홍보한다.

그러나 본질은 다르다.

Agentic AI는:

• 모델 업그레이드가 아니라, 인터페이스 개선이 아니라 , 자동화 확장이 아니라

AI의 존재 방식 자체의 변화다. 이는 “생성”에서 “행위”로의 이동이다.