AI 에이전트 대 에이전트 AI: 차이점 이해하기

인공지능의 급속한 발전으로 인해 혼동되거나 오용되거나 단순히 오해받기 쉬운 수많은 용어가 생겨났습니다. 여기에는 AI 에이전트와 에이전트 AI가 있습니다. 이러한 용어는 비슷하게 들릴 수 있지만 자동화와 인텔리전스에 대한 근본적으로 다른 접근 방식을 나타냅니다. 두 서비스 모두 사용자를 대신하여 작동하도록 설계되었지만, 그 차이점은 자율성, 적응성 및 운영 범위에 있습니다. 자세히 살펴보겠습니다.

AI 에이전트는 미리 정의된 입력과 목표에 따라 특정 작업을 실행하도록 설계된 규칙 기반 시스템입니다. 이러한 에이전트는 통제된 환경 내에서 작동하며, 종종 기존 소프트웨어나 워크플로의 확장 기능으로 기능합니다. 이를 자동화를 처리할 수 있지만 궁극적으로는 미리 정의된 규칙과 매개변수에 의해 제한되는 AI 기반 조수라고 생각해 보세요.

예를 들어:

• 스크립트화된 답변을 기반으로 고객 문의에 응답하는 챗봇입니다.
• 사전 설정된 규칙에 따라 비정상적인 동작을 표시하는 AI 기반 보안 시스템입니다.
• 미리 정의된 일정에 따라 보안 패치를 적용하는 네트워크 자동화 도구입니다.

AI 에이전트는 훈련 데이터를 넘어서 스스로 개선할 수 없으며 인코딩된 논리를 넘어 동적으로 행동을 조정할 수 없습니다. 그들은 효율성 측면에서는 뛰어나지만, 프로그래밍된 범위를 넘어서는 결정을 내리는 능력이 부족합니다.

Agentic AI는 자율성과 상황에 맞는 적응을 도입하여 자동화를 한 단계 더 발전시켰습니다. AI 에이전트와 달리 에이전트 AI는 독립적으로 인지하고, 추론하고, 행동하도록 설계되었습니다. 단순히 지시를 따르는 것이 아니라, 주변 환경에 따라 가장 좋은 행동 과정을 동적으로 결정할 수 있습니다.

에이전트 AI의 주요 특징은 다음과 같습니다.

• 자기 학습 능력이 있어 시간이 지남에 따라 개선이 가능합니다.
• 예상치 못한 상황에 대응할 수 있는 상황 인식 능력.
• 목표 추구 행동, 즉 결과를 최적화하기 위해 자신의 행동을 재정의할 수 있다는 의미입니다.

예를 들어:

• 사전 설정된 규칙을 따르기보다는 진화하는 공격 패턴에 따라 실시간으로 보안 규칙을 적극적으로 조정하는 사이버보안 AI입니다.
• 네트워크 구성의 비효율성을 감지하고 인간의 개입 없이 최적화를 적용하는 자율적인 IT 운영 AI입니다.
• 예측 성능 모델링을 기반으로 트래픽을 동적으로 재지정하는 AI 기반 애플리케이션 제공 시스템입니다.

기존의 AI 에이전트와 달리 에이전트 AI는 단순히 반응하는 데 그치지 않고 예상하고, 적응하고, 전략을 수립합니다. 기본 자동화를 넘어 더욱 역동적이고 문제를 해결하는 엔터티로 전환됩니다.

기업이 AI 기반 자동화 도입을 가속화함에 따라 AI 에이전트와 에이전트 AI의 차이점을 이해하는 것이 중요해졌습니다. AI 에이전트는 예측 가능성과 제어가 필요한 반복적이고 규칙 기반의 작업에 적합한 반면, 에이전트 AI는 적응성, 회복성 및 자율적인 의사 결정을 요구하는 환경에 더 적합합니다.

네트워크 보안, 애플리케이션 제공, IT 자동화에 중점을 두는 조직의 경우, 에이전트 AI로의 전환은 근본적인 도약을 의미합니다. AI 에이전트가 미리 정의된 작업을 처리하여 인간의 업무 부담을 줄이는 데 도움이 되는 반면, 에이전트 AI는 규모에 맞게 효율성, 보안, 성능을 향상시키는 적극적이고 실시간적인 의사 결정을 가능하게 합니다.