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AI 기술의 발전 속도가 정말 놀라운 요즘, 'AI 에이전트'와 '에이전틱 AI'라는 용어가 혼용되면서 많은 분들이 혼란스러워하시는 것 같습니다.
이번 포스팅에서는 이 두 개념의 차이점을 실생활과 업무에서 쉽게 접할 수 있는 구체적인 예시를 통해 명확하게 정리해 드리겠습니다.

1. AI 에이전트: 단독으로 일하는 똑똑한 비서

AI 에이전트는 하나의 특정 목표를 달성하기 위해 설계된 시스템입니다.

마치 한 명의 전문 비서처럼, 정해진 임무를 자율적으로 수행합니다.

특정 작업에 특화된 AI라고 생각하시면 이해하기 쉽습니다.

대표적인 예시:

• 온라인 쇼핑몰의 챗봇: 
  고객이 "반품하고 싶어요"라고 입력하면, 챗봇은 주문 번호를 확인하고 반품 절차를 자동으로 안내합니다. 이 챗봇은 '고객 문의 응대'라는 하나의 목표만을 위해 작동합니다.
• 이메일 스팸 필터: 
  여러분이 사용하는 이메일 서비스의 스팸 필터는 메일의 내용과 발신자 정보를 분석하여 스팸 메일을 자동으로 분류합니다. '스팸 메일 차단'이라는 단일 임무를 수행하는 AI 에이전트입니다.
• 일정 관리 봇: 
  회의 시간을 제안하고, 참가자들의 일정을 확인하여 가장 적합한 시간을 찾아주는 봇 역시 AI 에이전트입니다. '일정 조율'이라는 특정 목표에 집중합니다.

2. 에이전틱 AI: 여러 전문가가 협력하는 프로젝트 팀

에이전틱 AI는 여러 개의 AI 에이전트가 협력하여 더 크고 복잡한 목표를 달성하는 시스템입니다.

단순히 하나의 일을 처리하는 것을 넘어, 여러 단계를 거쳐 종합적인 결과물을 만들어냅니다.

마치 여러 부서의 전문가들이 협업하여 하나의 프로젝트를 완성하는 것과 같습니다.

대표적인 예시:

• 신제품 출시를 위한 마케팅 전략 수립:
  • 시장 분석 에이전트: 최신 시장 동향과 경쟁사 데이터를 수집합니다.
  • 고객 분석 에이전트: SNS, 온라인 커뮤니티 등에서 고객 반응을 분석합니다.
  • 광고 전략 에이전트: 수집된 데이터를 바탕으로 최적의 광고 채널과 예산을 제안합니다.
  • 보고서 작성 에이전트: 이 모든 정보를 종합하여 최종 마케팅 전략 보고서를 작성합니다.
  • 이처럼 신제품 마케팅이라는 큰 목표를 위해 여러 에이전트가 유기적으로 협력하는 것이 바로 에이전틱 AI의 핵심입니다.
• 공급망 최적화 시스템:
  • 재고 관리 에이전트: 현재 재고 현황을 파악하고, 미래 수요를 예측합니다.
  • 물류 관리 에이전트: 재고 정보와 수요 예측을 바탕으로 가장 효율적인 운송 경로를 결정합니다.
  • 수요 예측 에이전트: 계절, 트렌드 데이터를 분석해 수요를 예측합니다.
  • 이 시스템은 전체 공급망의 효율성을 극대화하기 위해 여러 에이전트가 협업하는 에이전틱 AI의 좋은 예시입니다.

결론: 한눈에 보는 차이점

쉽게 말해, AI 에이전트는 특정 임무를 수행하는 '똑똑한 도구'이고,

에이전틱 AI는 이 도구들을 조합해 더 복잡하고 큰 문제를 해결하는 '유능한 팀'이라고 생각하시면 됩니다.

앞으로 AI 기술을 접할 때 이 차이점을 염두에 두시면 훨씬 더 명확하게 이해하실 수 있을 겁니다.