2026 에이전트 시대 입문서: AI 에이전트, 지금 왜 이렇게 뜨거운가?
“챗GPT는 써봤는데… 에이전트는 뭐가 다른 거지?” “에이전트 시대라는데, 지금 뭘 알아두면 뒤처지지 않을까?”
요즘 AI 관련 글을 조금만 읽어도 ‘에이전트(Agent)’ ‘Agentic AI’라는 말을 계속 보게 됩니다. 그런데 막상 설명을 들어보면 다들 조금씩 다르게 말하죠. 챗봇이랑 뭐가 다른지, 어디까지가 ‘에이전트’인지 헷갈리기 쉽습니다.
이 글은 Manning의 『AI Agents in Action』 1장을 바탕으로, AWS·IBM·위키피디아 등 최신 자료를 함께 엮어 “에이전트가 도대체 뭐고, 왜 지금 이렇게 주목받는지, 그리고 나와 내 일에는 어떤 의미가 있는지”를 한 번에 정리한 입문 가이드입니다.
개발자가 아니어도 이해할 수 있게
그렇다고 허당 개념이 아니라, 실전에서 바로 쓸 수 있게
노잼 이론 설명 대신, 현실적인 예시와 ‘바로 써먹는 포인트’ 위주로
정리해보겠습니다.
책으로 아래 도서를 이용하세요
1장 AI 에이전트 입문과 『AI Agents in Action』
에이전트 vs 챗GPT: 뭐가 그렇게 다른데?
먼저 핵심부터 짚고 가겠습니다.
챗GPT 같은 LLM:
질문 → 대답
내가 물어봐야만 움직입니다.
“내용 생성”에 초점 (텍스트, 코드, 요약 등)
AI 에이전트(Agentic AI):
목표를 받은 뒤,
스스로 계획을 세우고,
필요한 도구(API, DB, 외부 서비스)를 호출해서,
목표 달성까지 여러 단계를 연속적으로 수행
필요하면 다른 에이전트와 협업하기도 함
IBM 표현을 빌리면:
“에이전트는 사용자를 대신해 일을 ‘설계하고(계획)’ ‘실행’하는 시스템이다.”
예를 들어보죠.
기존 챗봇/LLM “3박 4일 도쿄 여행 일정 짜줘” → 일정표 텍스트를 생성해줍니다. 끝.
AI 여행 에이전트
내 일정·예산·취향을 질문해서 파악
항공권/호텔/현지 교통 API를 직접 호출
가격·이동 시간·후기 점수 비교
최적 조합을 찾아서 예매 직전까지 세팅
예약 내용·캘린더 연동까지 처리
즉, 에이전트는 “대답하는 AI”가 아니라 “일을 대신해주는 AI”입니다.
AI 에이전트, 공식 정의는 없지만 공통되는 것들
위키피디아도 “표준 정의가 없다”고 말하지만, AWS·IBM·연구 커뮤니티를 종합하면 대략 이런 공통점이 있습니다.
1. 환경과 상호작용한다
AWS 정의를 요약하면:
“환경과 상호작용하고, 데이터를 수집하고, 그 데이터를 이용해 목표 달성을 위해 스스로 작업을 수행하는 소프트웨어 프로그램”
여기서 환경은 다양합니다.
웹사이트, 내부 사내 시스템, 데이터베이스
센서(로봇, 자율주행차), 로그 시스템
다른 에이전트나 사람(슬랙, 이메일, 메신저)
핵심 포인트: 에이전트는 단순 텍스트 입출력이 아니라, 외부 세계와 연결된 존재입니다.
2. 자율성(Autonomy)
전통적인 소프트웨어:
“조건 A면 B를 실행한다” 사람이 미리 모든 규칙을 코딩해 둡니다.
AI 에이전트:
목표와 기본 규칙만 정해주면,
다음에 어떤 행동을 할지 스스로 결정합니다.
계속 사람한테 “다음에 뭐 할까요?” 묻지 않습니다.
예:
회계 에이전트: 영수증이 누락된 거래를 발견하면 알아서 담당자에게 메일을 보내고, 회신을 기다린 뒤 회계 시스템을 업데이트.
3. 목표 지향성(Goal Oriented)
에이전트를 이해하는 가장 좋은 방법은 “목표 기반 시스템”으로 보는 것입니다.
입력: “이번 분기 마케팅 리포트 작성”
에이전트 행동:
필요한 데이터 정의 (광고 채널별 성과, 랜딩 페이지 전환율 등)
GA·광고 플랫폼 API 호출해 데이터 수집
이상치·누락값 처리
분석·시각화
요약·해석 문장 작성
파워포인트 템플릿에 차트/텍스트 삽입
이 모든 과정의 방향성을 정해주는 것이 바로 “목표”입니다. 에이전트는 “지금 이 행동이 목표 달성에 도움이 되는가?”를 기준으로 판단합니다.
4. 지각(Perception)과 합리성(Rationality)
Perception (지각)
센서, API, DB, 로그, 사용자 입력 등에서 상황 정보를 수집
예: 보안 에이전트가 여러 보안 로그·위협 인텔리전스를 수집해 현재 위험도를 판단
Rationality (합리적 의사결정)
수집한 데이터 + 과거 경험(메모리) + 도메인 지식을 이용해
가능한 행동 중 “성공 가능성이 높은 것”을 선택
자율주행차를 떠올리면 이해하기 쉽습니다.
카메라/레이더/라이다(Perception) → 장애물·차선·신호등 정보를 인식 현재 속도·도로 상황을 고려해 어떤 조향·브레이크를 할지 결정(Rationality)
5. 프로액티브(Proactive)하고 학습한다(Learning)
반응형(reactive) 시스템은 요청이 와야 움직입니다. 프로액티브(proactive) 에이전트는 먼저 움직입니다.
예:
고객 행동 로그를 보고 “이탈 조짐이 큰 고객”에게 먼저 혜택 제안
설비 센서 데이터를 보고 고장 전에 정비 예약(예지 정비)
그리고 중요한 포인트:
에이전트는 과거의 성공·실패를 학습해 점점 더 나은 선택을 하도록 설계됩니다.
이게 없으면 그냥 "잘 만든 자동화 스크립트"에 가깝고, 있어야 비로소 “지능형 에이전트”에 가까워집니다.
6. 협업(Collaboration) – 다중 에이전트 시스템
요즘 핫한 개념이 멀티 에이전트 시스템(Multi-Agent System)입니다.
하나의 에이전트가 모든 걸 잘하는 ‘슈퍼맨’이 아니라,
여러 개의 전문 에이전트가 일을 나눠서 하는 구조입니다.
예: 헬스케어 자동화 시스템
진단 에이전트: 검사 결과·문진을 분석해 의심 질환 추려내기
예방 케어 에이전트: 생활 습관, 과거 기록 기반 맞춤형 가이드
약 복용 스케줄 에이전트: 약물 상호작용 체크, 알람 관리
각 에이전트는 서로 데이터를 주고받으면서, 하나의 “환자 케어” 목표를 위해 협업합니다. 이 전체를 조정하는 상위 오케스트레이터(Orchestrator) 에이전트가 있는 구조가 일반적입니다.
Agentic AI vs 일반 LLM: 왜 또 새로운 말을 만드는 거야?
‘Agentic AI’라는 용어는 2024년 이후 본격적으로 떠올랐습니다. IBM·AWS 등 대형 클라우드 기업들도 문서를 따로 두고 설명할 정도로요.
Agentic AI의 핵심 키워드 3개
Autonomy (자율성)
스스로 목표를 추적하고, 여러 단계를 거쳐 일을 수행
Action (행동)
LLM의 출력(텍스트)을 토대로
실제 행동(도구 호출, 시스템 변경, 예약/결제)으로 이어짐
Agency (능동성)
“질문에만 대답하는 AI”가 아니라
“상황을 보고 먼저 무엇을 할지 결정하는 AI”
한 문장 요약:
GenAI가 ‘똑똑한 입’이라면, Agentic AI는 ‘손과 발까지 가진 존재’입니다.
에이전트의 내부 구성: 머리·눈·손·기억
Manning 『AI Agents in Action』 1장과 IBM·AWS 자료를 섞어서, 에이전트의 내부를 사람에 비유해 정리해보겠습니다.
1. 인지 & 계획 – “머리(Brain)”
여기서 LLM이 크게 활약합니다.
Reasoning (추론)
ReAct 패턴: Reason + Act
생각 → 행동 → 결과 → 다시 생각… 을 반복하며 계획 세우기
Reflexion: 자신의 행동을 돌아보고 더 나은 전략을 학습
Planning (계획)
하나의 큰 목표를 여러 하위 태스크로 쪼갬
순서·우선순위를 정함
필요하다면 다른 에이전트에게 위임
예: “회사 위키를 기반으로 신입 교육 FAQ 챗봇 만들기”
자료 수집 계획
문서 분할 전략 (chunking)
벡터DB 인덱싱
QA 에이전트 설계
테스트 데이터로 성능 검증
이 전체 흐름을 에이전트가 스스로 잡을 수 있습니다.
2. 지각(Perception) – “눈과 귀”
에이전트가 세상을 이해하는 통로입니다.
웹 브라우징 (웹페이지 읽기, 정리)
데이터베이스 조회
파일 읽기(PDF, 엑셀, 코드 파일 등)
센서 데이터 (로봇·자율주행)
유저 입력(채팅, 음성, 이메일)
NVIDIA·AWS처럼 물리적 AI(Physical AI)까지 가면 카메라 영상, LiDAR, 센서 데이터까지 포함됩니다.
3. 행동(Action) & 도구 호출(Tool Calling) – “손”
여기가 에이전트 시대의 핵심 기술 포인트입니다.
도구 호출이란:
에이전트가 외부 API나 함수(도구)를 직접 호출해
정보를 가져오거나, 시스템 상태를 바꾸는 것
예:
CRM API를 호출해 “고객 A의 최신 주문 내역” 조회
구글 캘린더에 일정 생성
사내 Jira API로 티켓 생성/업데이트
코드 실행 샌드박스에서 파이썬 코드 돌려보기
IBM 표현대로라면:
“LLM이 ‘생각’을 담당하고, 도구 호출이 ‘행동’을 담당한다.”
그래서 요즘 LLM 프레임워크들은 모두 Tool Calling 기능을 최우선 기능으로 다룹니다.
4. 메모리(Memory) – “기억”
에이전트가 진짜 ‘동료 같아지는’ 지점입니다.
단기 메모리:
현재 대화/작업 세션에서의 맥락 유지
최근 몇 차례의 상호작용·중간 결과 저장
장기 메모리:
사용자 취향, 과거 대화, 프로젝트 히스토리
성능 평가 결과, 실패 사례 등
MemGPT, Mem0 같은 솔루션들이 바로 이 에이전트 메모리를 다루는 도구입니다. Manning 책에서도 초반부터 ‘메모리 시스템’을 중요한 구성 요소로 강조합니다.
5. 오케스트레이션(Orchestration) – “매니저”
여러 에이전트·도구·모델이 얽히기 시작하면, 이제 “누가 언제 뭘 할지” 조율하는 매니저가 필요해집니다.
LangGraph, LangChain, AutoGen, crewAI, Strands Agents, Amazon Bedrock AgentCore 같은 것이 바로 이런 에이전트 오케스트레이션 프레임워크입니다.
이들이 해주는 것:
에이전트 실행 순서·조건·루프 관리
에러 처리, 재시도, 롤백
장기간 실행되는 워크플로우 저장·재개
사람 개입(Human-in-the-loop) 지점 정의
로깅·모니터링·성능 평가
기업에서 “프로덕션급 에이전트”를 만들려면, LLM 성능보다 이 오케스트레이션 설계가 훨씬 더 중요해집니다.
왜 지금 ‘에이전트 시대’인가?
Manning의 『AI Agents in Action』 목차를 보면, 1장에서 ‘에이전트와 그 세계’를 소개하고 이후 챕터들이 다음 네 방향으로 뻗어나갑니다.
에이전트의 개념·구성 요소 (Perception, Memory, Planning, Action)
다중 에이전트 시스템과 협업
에이전트 아키텍처·오케스트레이션 패턴
실제 비즈니스 워크플로우 적용과 운영(AgentOps, 평가·모니터링)
이 흐름은 최근 AWS·IBM·NVIDIA, 그리고 각종 AI 프레임워크의 로드맵과 거의 일치합니다. 왜 다들 같은 방향으로 가고 있을까요?
1. “답변”에서 “업무 자동화”로의 패러다임 전환
회사 입장에서 LLM의 가치는 “답변 잘해주는 것”보다 “업무 시간을 실제로 얼마나 줄이느냐”에 있습니다.
에이전트는 반복 작업·다단계 프로세스를 맡습니다.
직원들은 “목표 설정·결정·검토”에 집중합니다.
Space-O AI 자료에 따르면:
Agentic AI 도입 기업의 평균 ROI는 171%
미국 기업은 192% 수준, 전통 자동화 대비 약 3배
챗봇을 하나 더 만드는 것보다, “전사 프로세스를 에이전트로 재설계”하는 게 훨씬 큰 임팩트를 준다는 이야기입니다.
2. 기술 스택이 성숙 단계에 진입했다
불과 1~2년 전만 해도:
LLM은 있었지만,
도구 호출·메모리·오케스트레이션·평가·보안 등
“프로덕션에 올릴 인프라”는 걸음마 수준이었습니다.
지금은 다릅니다.
AWS: Amazon Bedrock AgentCore
런타임, 메모리, 게이트웨이, 브라우저, 코드 인터프리터, Observability, Evaluation, Policy까지 통합 제공
IBM: watsonx 기반 에이전트·에이전트 거버넌스 솔루션
NVIDIA: NeMo Agent Toolkit으로 성능 프로파일링·최적화, Cosmos/Isaac 등 물리적 AI 지원
오픈소스: LangGraph, AutoGen, crewAI, Strands Agents 등
Manning 책이 지금 시점에 “AI 에이전트 실전 가이드”를 내는 것도, “이제는 책 한 권 분량으로 다룰 만큼 생태계가 채워졌다”는 의미이기도 합니다.
3. “하나의 에이전트”가 아니라 “에이전트 생태계”
앞으로의 트렌드는 크게 두 가지 키워드로 요약할 수 있습니다.
Multi-Agent Systems (다중 에이전트 시스템)
전문 에이전트들이 팀처럼 협업
예: “개발팀 에이전트 스쿼드” (PM 에이전트, 설계 에이전트, 코드 에이전트, QA 에이전트…)
Agent Networks / Agent Protocols
서로 다른 회사·플랫폼의 에이전트가
표준 프로토콜로 통신·협력 (LangChain의 Agent Protocol, Anthropic의 MCP, Google Agent2Agent 등)
에이전트를 이해한다는 건, “내 서비스 안에 똑똑한 AI 하나 넣기”를 넘어서 “미래의 소프트웨어 생태계가 어떻게 변할지”를 미리 보는 일입니다.
지금 당장 써먹을 수 있는 3가지 적용 아이디어
이제 이론은 충분합니다. 지금 당장 내가 할 수 있는 현실적인 액션을 정리해보겠습니다. (개발자/기획자/현업자 공통으로 적용 가능)
1. “에이전트 후보 업무” 리스트부터 만들어라
먼저 이런 질문을 스스로 던져보세요.
“우리 팀에서 사람이 하기엔 아깝지만 완전 자동화는 애매한 일은 뭐가 있을까?”
예시 체크리스트:
같은 형식으로 매주/매달 반복해서 만드는 리포트
여러 시스템에서 데이터를 모아 엑셀로 가공하는 일
문서 찾아보고 요약한 뒤, 상사/고객에게 정리해 보내는 일
지원·문의 메일을 분류하고, 템플릿 답장을 작성하는 일
회의록 정리 + TODO 추출 + 관련 티켓 생성
이 중 하나만 골라서,
“이걸 전담하는 에이전트 하나를 만든다면 어떤 도구를 써야 하고, 어떤 단계를 거칠까?”
를 글로 써보는 것만으로도 에이전트 사고방식이 몸에 배기 시작합니다.
2. “단일 에이전트 + 도구 호출”부터 실습해보라
여러 에이전트를 한 번에 만들 필요 없습니다. LLM + 2~3개 도구 + 간단한 메모리 정도만 있어도 충분히 “에이전트 맛보기”가 가능합니다.
예를 들어:
목표: “블로그 글 초안 → SEO 체크 → 워드프레스 업로드 직전까지 자동화”
필요한 도구:
웹 검색(API) or 내부 자료 검색(RAG)
SEO 분석 함수 (키워드 밀도, 제목 길이 등)
마크다운 → HTML 변환
단계:
LLM이 초안 생성
SEO 분석 도구 호출 → 결과 반영해 수정
최종 결과를 파일로 저장, 메타데이터까지 정리
이런 구조를 LangChain/LangGraph, OpenAI Agents, Strands Agents 중 하나로 구현해 보는 게 “실전 입문”으로 가장 좋습니다.
3. 에이전트 운영(AgentOps) 관점을 일찍부터 염두에 둬라
에이전트는 한 번 만들고 잊어버리는 스크립트가 아닙니다. 운영(Ops)가 전부입니다.
처음부터 이런 질문을 함께 준비해 두세요.
이 에이전트의 성공/실패는 어떻게 측정할까?
정확도, 응답 시간, 사용자의 수정 비율, CS 클레임 등
에이전트가 실수했을 때 롤백 전략은?
어떤 지점에서 사람의 최종 승인을 거치게 할까?
로그·토큰 사용량·비용을 어떻게 모니터링할까?
IBM·AWS·NVIDIA 문서에서도 공통으로 강조하는 부분이 바로 이 AgentOps입니다. Manning 책에서도 후반부로 갈수록 “에이전트의 세계”보다 “에이전트 운영·거버넌스” 이야기가 점점 비중을 늘려갑니다.
3줄 요약
AI 에이전트(Agentic AI)는 질문에 답하는 LLM을 넘어, 환경과 상호작용하며 목표를 향해 스스로 계획·행동하는 시스템입니다.
에이전트는 Perception(지각)–Reasoning/Planning(추론·계획)–Action(도구 호출)–Memory(기억)–Orchestration(오케스트레이션)으로 구성되며, 여러 전문 에이전트가 협업하는 멀티 에이전트 시스템이 빠르게 확산 중입니다.
지금 해야 할 일은 거창한 AGI 연구가 아니라, 내 업무에서 ‘에이전트 후보’ 업무를 찾고, 작은 단일 에이전트 + 도구 호출부터 실습해 보는 것입니다.
다음에 할 만한 액션 3가지
읽기
Manning 『AI Agents in Action』 1장(Introduction to agents and their world)을 “요소(Perception, Memory, Planning, Tools)” 관점으로 다시 읽어보세요.
정리하기
“우리 팀에서 에이전트로 자동화하면 임팩트가 클 것 같은 작업 5개”를 리스트업해 보세요. (반복·규칙·다단계·도구 사용 여부를 기준으로)
실습하기
LangGraph, OpenAI Agents, Strands Agents 중 하나를 골라, “단일 에이전트 + 하나의 외부 도구(API 또는 DB)”를 연결한 초미니 에이전트를 만들어 보세요.
읽으면서 “이 부분은 실제 코드 예제까지 보고 싶다”, 혹은 “우리 도메인(예: 금융/제조/교육)에 특화된 에이전트 사례가 궁금하다”는 생각이 드셨다면, 원하는 도메인·역할을 말씀해 주세요. 해당 분야에 맞는 에이전트 설계도(목표 → 도구 → 워크플로우 → 운영 포인트)까지 풀어서 정리해 드리겠습니다.
참고
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