도입1편 - Agentic AI의 정의와 기존 LLM과의 결정적 차이 분석

많은 기업이 LLM을 도입했지만, 여전히 "질문하면 답하는 챗봇" 수준에 머물러 있습니다. 하지만 Agentic AI는 근본적으로 다릅니다.

이는 단순히 답변을 생성하는 모델이 아니라, 목표를 해석하고, 계획을 수립한 뒤, 외부 도구를 사용해 실행하며, 그 결과를 기억해 다음 행동을 조정하는 시스템입니다. 기존 LLM이 "질문 → 응답"의 선형적 구조에 머무른다면, Agentic AI는 "목표 → 계획 → 실행 → 검증 → 반복"의 루프를 수행합니다. 이 구조적 차이는 엔터프라이즈 환경에서 자동화의 범위와 실패 리스크를 근본적으로 바꿉니다.

핵심 정의 요약: 의사결정 관점에서의 4가지 속성

Agentic AI를 판단할 때는 기술 명칭이나 구현 방식보다, 시스템이 다음 속성을 동시에 갖는지로 구분하는 것이 중요합니다.

• 목표 지향성 (Goal-Oriented): 단일 질문이 아니라, 달성해야 할 '목표'를 입력으로 받습니다.
• 계획 능력 (Planning): 목표를 하위 작업으로 분해하고 실행 순서를 결정합니다.
• 실행 능력 (Execution): API, 데이터베이스, 내부 업무 시스템 등 외부 도구를 실제로 호출합니다.
• 상태 유지 (Stateful): 작업 중간 결과와 과거 맥락을 기억해 다음 행동에 반영합니다.

이 네 가지가 동시에 존재할 때만 Agentic AI로 분류하는 것이 합리적입니다.

기존 LLM과 Agentic AI의 결정적 차이 (의사결정 기준)

이 차이는 PoC 이후 실제 운영이 가능한지를 가르는 핵심 기준입니다.

구분기존 LLMAgentic AI입력 단위질문(Query)목표(Goal)동작 방식단일 응답 생성다단계 계획·실행 루프외부 연동제한적 또는 없음API·툴·시스템 직접 호출상태 관리무상태(Stateless)상태 유지(Stateful)오류 대응응답 실패로 종료재시도·재계획 가능엔터프라이즈 적합성보조 도구업무 주체로 확장 가능

‍

‍

[Alli's Insight: 추상적인 계획을 시각적으로 구현하다]

Agentic AI의 핵심인 '계획-실행 루프'는 블랙박스처럼 숨겨져 있으면 안 됩니다. 기업 환경에서는 AI가 어떤 논리로 판단하는지 보여야 합니다.

Agentic AI의 복잡한 사고 과정(Flow)은 코드가 아닌 시각화된 도구로 관리되어야 합니다. 알리(Alli)는 노드(Node) 기반의 워크플로우를 통해 에이전트의 판단 로직을 직관적으로 설계하고 수정할 수 있는 환경을 제공합니다.

‍

‍

Agentic AI, 복잡한 시나리오일수록 전문가의 설계가 필요합니다.

우리 조직의 업무가 Agentic AI로 구현 가능한지 고민되시나요?

올거나이즈의 엔터프라이즈 전담 팀이 귀사의 업무 시나리오를 분석하고, 실제 구현 가능한 아키텍처를 진단해 드립니다. 단순 툴 체험이 아닌, 실제 비즈니스 적용을 고민하는 기업 담당자분들의 문의를 기다립니다.

[엔터프라이즈 구축 문의 및 구조 진단 신청하기]