“자동화를 넘어” 기업이 에이전틱 AI의 잠재력을 온전히 실현하는 방법

에이전트(Agent)라는 단어는 라틴어 agere 혹은 agens에서 유래한 것으로, 타인의 권한 아래에서 효과를 만들어내는 주체를 뜻한다. 소프트웨어에서 에이전트란 일반적으로 사용자나 다른 프로그램을 대신해 행동하는 프로그램을 의미하며, 그 개념은 1970년대 병행 연산(concurrent computation) 모델에서 출발했다. 이후 AI 기술이 등장하면서, 에이전트는 단순한 수행 이상의 기초적인 추론 능력, 자율성, 협업 능력 등의 특성을 갖추기 시작했다.

지난 수십 년간 소프트웨어 기반 자동화는 로보틱스 및 AI 기술과 함께 발전해 왔다. 기업은 간단한 스크립트와 봇부터 RPA(Robotic Process Automation), 클라우드 기반 자동화 플랫폼까지 새로운 자동화 패러다임을 점차적으로 도입해왔다.

이제 ‘에이전틱 AI(agentic AI)’는 자율성과 적응력, 추론 능력을 갖춘 소프트웨어 에이전트로서 자동화의 새로운 경계를 열고 있다. 그러나 실제 도입은 기업마다 다르다. 일부 기업은 소규모 AI 어시스턴트 프로토타입을 시험적으로 운영하는 수준에 머무르고 있으며, 어떤 기업은 복잡한 업무 프로세스 전반에 걸쳐 다수의 에이전트를 어떻게 조율할지 고민하고 있다. 최근에는 앤트로픽(Anthropic)의 MCP(model context protocol)이나 구글의 A2A(Agent to Agent) 같은 에이전트 프로토콜 프레임워크가 등장하며, 상호운용성과 통합 기능성 문제를 다루려는 시도도 이어지고 있다. 이는 또 다른 AI 스택의 층위를 형성한다.