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에이전틱 AI - 행동하는 인공지능의 탄생
파스칼 보넷 외 지음, 정미진 옮김, 김재필 감수 / 한즈미디어(한스미디어) / 2026년 1월
평점 :



이 글은 리뷰어스클럽을 통해 출판사에서 도서를 제공 받아, 직접 읽고 작성한 리뷰입니다.
1. 생성형 AI가 직면한 문제는 무엇일까? 그들은 똑똑할 수 있어도 실제 행동은 하지 못한다. 저자들에 따르면 세가지 격차가 있다고 한다. 첫 번째는 실행 격차(Execution Gap), 챗지피티가 완벽한 여행 일정을 짜주지만 호텔 예약이나 항공권 가격 비교 같은 실질적인 행동을 우리가 해야 한다. 두 번째는 학습 격차(Learning Gap), AI는 과거의 상호작용을 기억하고 일관성을 유지하지 못해 존재하지 않는 논문과 분석을 인용하여 재앙을 초래할 수 있다. 마지막으로는 협력 격차(Coordination Gap), AI가 서로 소통하고 협력할 수 있는 시스템을 구축하지 않아 위급한 환자의 골든 타임을 놓친다. 우리는 이것을 간과하고 있었다. 막대한 화제성에도 불구하고 비즈니스에 성공적으로 AI를 이식한 기업은 많지 않다. 이전에 읽었던 <AI 버블이 온다>가 떠오른다. 그래서 그들은 인간의 개입 없이 복잡한 워크플로우를 수행할 수 있는 새로운 AI 패러다임을 제시한다. 그것이 '에이전틱 AI'다.
2. AI 에이전트라는 분야는 이제 막 부상하여 용어조차 정립되지 않았다고 한다. 나 뿐만이 아니라 많은 분들에게는 생소한 개념일 것이다. 기술의 수준마저 어느정도인지 가늠하기 힘든 혼돈의 상태다. 하지만 걱정마시라. 저자들은 직관적으로 파악할 수 있는 두가지 프레임워크를 제시한다. 첫번째로 SPAR 프레임워크는 AI 에이전트의 작동 방식을 '감지, 계획, 행동, 성찰'로 설명한다. 하지만 이는 AI 에이전트가 무엇을 할 수 있는지는 알려주지만 그 일을 얼마나 잘할 수 있는지는 알려주지 않는다. 그럴 때는 에이전틱 AI 발전 프레임워크가 필요하다. 이는 1단계 '규칙 기반 자동화'부터 5단계 '완전 자율 에이전틱 시스템'으로 나눌 수 있다. 책에서는 그림으로 표현하여 쉽게 이해할 수 있다. 레벨 2는 고속도로 주행 보조 기능과 같고, 레벨 4는 특정 지역 내 완전 자율주행과 같다는 식. 일반적인 상식으로 비유해줘서 전혀 추상적으로 느껴지지 않는다. 이러한 과정을 이해하고, 지금 기술이 어느 수준에 해당하는지 객관적으로 평가할 수 있다면 AI라는 과장된 마케팅에 현혹되지 않을 수 있지 않을까.
3. AI 에이전트가 혁명적인 미래를 가져올 수 있겠지만, 현재 기술이 가진 명백한 한계도 가감없이 드러낸다. 저자들의 균형 잡인 시각이 돋보이는 지점이다. 즉각적 자율성이란 아직 신기루라 말한다. 미디어에서 보던 완전 자율 에이전트는 아직 요원한 것이다. 전문가들이 수년간의 현장 경험에 나온 교훈은 무엇일까? "엄격한 인간의 감독이 필수적이다.", "개발보다 배포가 더 어렵다."와 같은 목소리가 들린다. 기업을 대상으로 자체 연구를 해보니 시스템 통합이나 데이터 품질이 가장 큰 장애물이라고 답했다. AI 프로젝트를 실제로 적용하기에는 아직 복잡한 현실이 존재하는 것이다. LLM 기반 에이전트에도 한가지 딜레마를 발견할 수 있다. 이 기술은 확률적인 특성 때문에 똑같은 입력에도 다른 결과가 나올 수 있다. 우리가 챗지피티를 이용할 때도 매번 다른 답변을 얻지 않나. 그렇다면 세금 계산처럼 완벽한 정확성이 요구되는 업무에 이것을 적용할 수 있을까? 마치 셰익스피어 같은 창의적인 시인을 고용하는 꼴이 아닌가. 우리는 뜬구름을 조심해야 한다. 현실에 발을 딛고 실행할 수 있는 전략이 큰 힘을 발휘할 테다.
4. 이 책은 비즈니스, 학계, 프로그래밍, 연구 분야를 포괄하는 27명의 다양한 전문가로 구성된 팀에 의해 쓰였다. 그래서인지 내용이 무척 풍부하고 방대하다. 그들이 밝히는 공통된 신념은 무엇일까? 기술이 인간의 잠재력을 대체하기보다 강화해야 한다는 것이다. 그들은 어떻게 AI를 쓸 것인가를 넘어 어떻게 일할 것인지에 집중한다. 우리는 수동적으로 바라볼 것이 아니라, 이 기술의 가능성을 이해하기 위해 적극적으로 학습해야 하지 않을까. 겁낼 필요 없이 이 책이 AI에 대해 알기 쉽게 설명해준다. AI 에이전트가 송장 테스트와 종이 클립 과제를 수행하는 방식을 차근차근 따라가면서 그들이 어떻게 일을 수행하는지 구체적으로 이해할 수 있다. 우리가 두 개의 챗봇 창을 열어 다중 에이전트 대화를 시뮬레이션 해보거나, 존재하지 않는 행사에 대해 질문하여 AI의 환각을 직접 체험해볼 수 있다. 그들은 우리에게 직접 해보시라 권한다.
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