Abstract
현재 AI Agent와 Agentic AI는 모두 LLMs 및 LIMs 기반의 생성형 AI 시스템이지만, 아키텍처, 상호작용 방식, 자율성 수준에서 근본적인 차이를 보입니다.
<Agent AI 와 Agentic AI 구조도>
AI 에이전트
- 제한된 환경에서 특정 작업을 자율적으로 수행하도록 설계된 소프트웨어입니다.
- 주요 특성:
- 자율성: 배포 후 인간 개입 없이 작동
- 작업 특화성: 고정된 도메인 내 반복 작업 최적화
- 반응성 및 적응성: 사용자 요청, API 등에 실시간 반응하고 피드백 기반 개선 가능
Agentic AI
- 고차원 목표 달성을 위해 여러 전문 에이전트가 협력하는 멀티 에이전트 시스템(MAS)입니다.
- 특징:
- 역할 분담: 각 에이전트가 특화된 역할을 수행
- 협업 처리: 복잡한 워크플로를 다단계로 나누어 해결
- 에이전트 간 통신: 최적의 솔루션 도출을 위한 실시간 협의 구조
Result
- 위 표를 보면 기존 생성형 AI는 주로 입력에 대한 결과를 반환하였다고, AI Agent는 tool-call 기능을 통해 단일 외부 도구와 연계하여 복잡한 작업을 수행하고, Agentic AI는 오케스트레이션으로 구축하여 Multi Agent 구조를 통해 복잡한 문제를 에이전트 간 협업을 통해 해결하는 것에 중점을 둔다고 볼 수 있습니다.
Reference
- 아래 Paper를 통해서 참고한 내용을 토대로 작성이 되었습니다.
- https://arxiv.org/html/2505.10468v1
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