AI 에이전트는 대부분의 사람들이 깨달은 것보다 더 빠르게 진화했습니다.

그러한 변화와 함께 모두가 이해해야 할 새로운 언어가 등장했습니다.

@Revix_AI가 정리한 반드시 알아야 할 20가지 에이전틱 AI (Agentic AI) 용어를 공유합니다.

1. MCP (Model Context Protocol)

AI의 USB-C라고 생각하면 됩니다.
에이전트를 도구, API, 데이터 소스에 연결하는 범용 표준입니다.

2. 에이전트 루프 (Agent Loop)

인지 (Perceive) → 계획 (Plan) → 행동 (Act) → 관찰 (Observe).
자율 에이전트(Autonomous agents) 뒤에 있는 기초적인 사이클입니다.

3. 도구 사용 (Tool Use)

단순히 텍스트를 생성하는 것이 아니라, 실제 함수 호출 (Function calls)을 통해 행동할 수 있는 능력을 에이전트에게 부여하는 것입니다.

4. 오케스트레이터 (Orchestrator)

목표를 세분화하고 적절한 전문가에게 작업을 할당하는 조정 계층입니다.

5. 서브에이전트 (Subagent)

더 큰 워크플로우 내에서 특정 책임을 처리하도록 설계된 집중된 전문가입니다.

6. 멀티 에이전트 시스템 (Multi-Agent System)

조정된 실행과 함께 여러 에이전트가 병렬로 함께 작동하는 시스템입니다.

7. 메모리 (Memory)

더 똑똑한 에이전트를 만드는 엔진입니다.
단기 메모리 (Short-term memory)는 세션 동안 존재하며, 장기 메모리 (Long-term memory)는 벡터 데이터베이스 (Vector databases)를 통해 세션 전반에 걸쳐 지속됩니다.
둘 다 필수적입니다.

8. RAG (Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성)

에이전트가 더 높은 정확도를 위해 응답하기 전 외부 지식을 검색합니다.

9. 그라운딩 (Grounding)

확신에 찬 부정확함을 피하기 위해 출력을 신뢰할 수 있는 실제 세계의 정보와 연결하는 것입니다.

10. 컨텍스트 윈도우 (Context Window)

에이전트의 작업 메모리입니다.
더 많은 컨텍스트는 종종 더 강력한 추론 능력을 의미합니다.

11. 프롬프트 체이닝 (Prompt Chaining)

하나의 프롬프트 출력이 다른 프롬프트의 입력이 되어 다단계 사고를 가능하게 합니다.

12. 가드레일 (Guardrails)

승인되지 않았거나 안전하지 않은 행동을 방지하는 경계와 규칙입니다.

13. 샌드박싱 (Sandboxing)

에이전트가 운영 시스템에 영향을 미치기 전에 테스트할 수 있는 안전한 환경입니다.

14. 휴먼 인 더 루프 (Human-in-the-Loop)

앞으로 나아가기 전에 의도적으로 인간의 승인이 필요한 중요한 순간입니다.

15. 리플렉션 (Reflection)

에이전트가 출력을 확정하기 전에 스스로의 출력을 검토하고 개선하는 능력입니다.

16. ReAct (Reason + Act)

에이전트가 실시간으로 생각하기와 행동하기를 지속적으로 교차합니다.

17. 에이전틱 파이프라인 (Agentic Pipeline)

프로덕션 에이전트 (Production Agents)의 프레임워크: 입력 (input) → 처리 (processing) → 도구 (tools) → 출력 (output).

18. LLM 라우터 (LLM Router)

복잡성과 효율성에 따라 작업을 가장 적합한 모델로 안내합니다.

19. 평가 (Evaluation (Evals))

에이전트가 의도한 대로 실제로 수행하는지 측정하는 과정입니다.

20. 에이전트 페르소나 (Agent Persona)

2026년에 AI로 무언가를 구축할 엔지니어, 설계자, 창업자, 그리고 제품 리더들에게는 이러한 어휘가 필요합니다.

이 용어들을 안다고 해서 하룻밤 사이에 AI 전문가가 되지는 않을 것입니다.

하지만 더 나은 질문을 던지는 데 도움이 될 것입니다.

더 현명한 결정을 내리게 해줄 것입니다.

그리고 더 큰 확신을 가지고 구축할 수 있게 해줄 것입니다.

미래는 기술과 그 언어를 모두 이해하는 사람들의 것입니다.

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