사람들은 이 두 용어가 같은 의미인 것처럼 사용합니다. 하지만 그렇지 않습니다. 그리고 일단 그 차이를 알고 나면, 다시 이전으로 돌아가기 어렵습니다.

가장 간단하게 생각하는 방법은 다음과 같습니다. Agentic AI (에이전틱 AI)는 기술, 즉 스스로 행동할 수 있는 능력을 의미합니다. AI Agent (AI 에이전트)는 그 기술을 가지고 특정 업무를 부여받은 시스템, 즉 작업자입니다. 이것이 핵심이지만, 조금 더 깊이 들어가 보겠습니다.

Agentic AI란 무엇인가?

일반적인 AI는 당신을 기다립니다. 당신이 질문하면 답변하고, 끝납니다. 다시 질문하면 다시 답변합니다. 모든 상호작용은 개별적입니다.

Agentic AI는 그런 방식으로 작동하지 않습니다. 당신이 목표를 주면, 그것은 단계를 파악하고, 행동을 취하며, 제대로 작동했는지 확인하고, 완료될 때까지 계속 진행합니다. 일일이 가이드해 줄 필요가 없습니다.

신입 사원의 온보딩(onboarding)을 처리해 달라고 동료에게 부탁하는 것을 생각해 보세요. 모든 단계를 하나하나 같이 걷지는 않습니다. 그냥 "처리해 주세요"라고 말하면 그들이 알아서 합니다.

실제 사례: GitHub Copilot Workspace

당신이 앱에 로그인 기능을 추가하라고 명령합니다. 그러면 이 시스템은 전체 코드베이스를 읽고, 여러 파일에 걸쳐 코드를 작성하며, 테스트를 실행하고, 무엇이 깨졌는지 확인한 뒤 이를 수정합니다. 당신은 중간에 아무것도 하지 않았습니다. 이것이 agentic (에이전틱)한 행동입니다.

AI Agent란 무엇인가?

AI Agent는 실제로 배포된 시스템입니다. 이름과 직무, 그리고 그 직무를 수행하기 위한 도구를 갖춘 무언가입니다. 이는 단순한 행동 양식이 아니라, "저것은 우리의 고객 지원 에이전트다" 또는 "저것은 우리의 리서치 에이전트다"라고 지칭할 수 있는 실체입니다.

모든 AI Agent는 agentic 합니다. 하지만 모든 agentic한 것이 에이전트인 것은 아닙니다. 차이점은 그 일을 수행하는 구체적이고 배포된 시스템이 존재하는지 여부입니다.

실제 사례: Klarna의 고객 지원 에이전트

Klarna는 고객 지원을 처리하는 것이 전체 업무인 AI 에이전트를 구축했습니다. 이 에이전트는 한 번의 대화 속에서 주문 내역을 조회하고, 환불을 처리하며, 주소를 업데이트할 수 있습니다. 정의된 역할이 있으며 Klarna의 시스템에 실제로 접근할 수 있습니다. 이것이 에이전트입니다.

각각의 추가 사례

Agentic AI: Salesforce Einstein

Einstein은 당신의 영업 파이프라인 (sales pipeline)을 모니터링하고, 위험해 보이는 거래를 포착하며, 후속 이메일을 작성하고, 이를 예약합니다. 아무도 이메일을 쓰라고 지시하지 않습니다. 그것은 그냥 시작부터 끝까지 전체 과정을 수행합니다. 이것이 제품에 내장된 에이전트적 행동 (agentic behaviour)입니다.

AI Agent: Amazon Rufus

Rufus는 Amazon의 쇼핑 에이전트 (shopping agent)입니다. 여행용으로 좋은 카메라가 무엇인지 물어보면, Rufus는 당신의 과거 구매 내역을 확인하고, 현재 상품 목록을 비교하며, 재고 여부를 살펴본 뒤 개인화된 답변을 제공합니다. Rufus는 쇼핑을 돕는다는 단 하나의 임무를 가지고 있습니다.

단순 버전

어떤 용어를 사용해야 할까

시스템이 어떻게 행동하는지, 즉 누군가가 모든 단계를 안내하지 않아도 스스로 계획하고, 행동하며, 스스로를 수정할 수 있는 능력이 있다는 점을 설명할 때는 "Agentic AI"라고 말하세요.

고객 지원 에이전트 (support agent), 코딩 에이전트 (coding agent), 또는 리서치 에이전트 (research agent)와 같이 특정 역할, 도구, 범위를 가진 구체적인 시스템을 이야기할 때는 "AI Agent"라고 말하세요.

이것이 왜 중요할까요?

AI로 무언가를 구축할 때, 이 두 가지 개념은 매우 다른 질문으로 이어지기 때문입니다.

Agentic AI는 시스템에 어느 정도의 자율성 (autonomy)을 부여하고 싶은지 묻게 만듭니다.

AI Agent는 그것이 무엇에 접근할 수 있는지, 어떤 행동을 취할 수 있는지, 그리고 잘못된 일을 했을 때 누가 책임을 지는지 묻게 만듭니다.

실제 환불을 처리하거나 프로덕션 (production)에 코드를 푸시하는 에이전트는 현실 세계에서 작동하고 있는 것입니다. 이는 스마트한 자동 완성 (autocomplete)보다 훨씬 더 중대한 문제입니다.

이 개념들을 초기에 정확히 파악하면, AI 시스템이 설계되는 방식에 관한 다른 많은 것들이 매우 빠르게 이해되기 시작할 것입니다.