Agentic AI (에이전틱 AI)

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답안.

Ⅰ. 개요

Agentic AI란 LLM을 두뇌로 삼아 외부 도구(API, DB, 코드 실행기)를 자율적으로 호출하고, 다단계 추론과 행동을 반복하여 복잡한 작업을 수행하는 자율형 AI 시스템이다. 기존 단순 챗봇이 1회성 응답에 그쳤다면, Agentic AI는 계획(Plan)→실행(Act)→관찰(Observe)→재계획의 루프를 통해 목표 지향적 문제 해결을 수행한다.

Ⅱ. ReAct 프레임워크

사용자 질문
    ↓
┌──────────────────────────────────┐
│  Thought: 문제 분석·계획 수립     │
│      ↓                           │
│  Action: 도구 호출 (검색/코드/API)│
│      ↓                           │
│  Observation: 결과 수집           │
│      ↓                           │
│  Thought: 결과 평가, 추가 필요?   │
│      ↓                           │
│  [반복 또는 최종 답변]             │
└──────────────────────────────────┘

ReAct(Reasoning + Acting)는 추론과 행동을 교차 실행하는 프롬프트 기법으로, 단순 CoT(Chain of Thought)보다 외부 도구 활용이 가능하여 정확도가 높다.

Ⅲ. MCP (Model Context Protocol)

MCP는 Anthropic이 제안한 AI 에이전트와 외부 시스템 간의 표준 연결 프로토콜이다. Tool, Resource, Prompt를 표준화하여 에이전트가 다양한 서비스에 플러그앤플레이 방식으로 연결할 수 있게 한다.

구성	역할
MCP Host	AI 애플리케이션 (Claude, IDE 등)
MCP Client	호스트 내 프로토콜 클라이언트
MCP Server	외부 서비스 연결기 (DB, API, 파일시스템)

Ⅳ. 멀티 에이전트 시스템

복잡한 업무를 여러 전문 에이전트가 협업하여 수행하는 구조이다. 오케스트레이터 에이전트가 작업을 분배하고, 각 전문 에이전트(코딩, 분석, 검색)가 결과를 반환하여 종합한다. AutoGen, CrewAI 등이 대표 프레임워크이다.

Ⅴ. 과제와 전망

안전성(도구 호출의 권한 관리), 비용(다단계 LLM 호출), 평가 방법(자율 행동의 정확성 측정)이 해결해야 할 핵심 과제이다. 엔터프라이즈에서는 RPA를 대체하여 비정형 업무 자동화에 적용이 확대되고 있다.

관련: LLM(02번) · RAG(03번) · AI 보안(07번) · MLOps(04번)