AI 에이전트와 에이전틱 AI: 뜻부터 다른 '일 잘하는 AI'차이점 (AI Agent vs Agentic AI) )

AI Agent 뜻과 Agentic AI 뜻, 두 용어의 차이가 궁금하신가요? '전문가 셰프'와 '총괄 헤드 셰프'라는 쉬운 비유로 AI Agent와 Agentic AI의 핵심 차이를 명확히 설명합니다.

Nov 03, 2025

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AI Agent(에이전트)? Agentic AI(에이전틱 AI)?이게 무슨 차이인가요?

최근 비즈니스 현장에서 AI 관련 용어가 쏟아지면서, 이 두 용어의 차이를 궁금해하는 분들이 많습니다. 이름은 비슷하지만, 이 둘은 비즈니스에 적용되는 '자율성'의 레벨이 완전히 다른 개념입니다.

결론부터 말하면, 이 둘의 차이는 '지시받은 일만 하는 전문가'와 '스스로 목표를 짜는 관리자'의 차이입니다.

검색을 통해 이 글을 찾아오신 분들을 위해, 오늘 이 두 용어의 뜻과 핵심 차이를 '레스토랑 주방'의 비유를 들어 명확하게 설명해 드립니다.

AI agent(AI 에이전트)는 명확하게 '정의된 작업(Task)'을 수행하도록 설계된 시스템입니다.

[비유: 파스타 셰프]

레스토랑의 '파스타 전문 셰프'를 떠올려보세요.

하지만 이 셰프는 스스로 "오늘의 특별 메뉴로 까르보나라를 팔자"고 '계획'하지 않습니다. AI agent는 이처럼 '주어진 일'을 가장 빠르고 정확하게 처리하는 '지능형 실행 전문가'입니다.

Agentic AI(에이전틱 AI)는 추상적인 '목표(Goal)'를 달성하기 위해 스스로 계획하고, 실행하고, 수정하는 '자율적인 시스템' 또는 그 특성 자체를 의미합니다.

[비유: 총괄 헤드 셰프 (매니저)]

이번엔 주방 전체를 책임지는 '헤드 셰프'입니다.

도구 사용 및 위임: 목표 달성을 위해 '여러 도구'를 사용합니다. (예: "파스타 셰프(다른 Agent)에게 오더 전달", "오븐(툴) 예약")

문제 해결 및 전략 수정: 예상치 못한 문제가 생기면 '스스로 전략을 수정'합니다. (예: "A 재료가 떨어졌으니 즉시 B 메뉴로 대체", "주문이 밀리니 C 셰프를 지원 투입")

즉, 에이전틱 AI는 최종 목표를 위해 스스로 생각하고(Plan), 행동하며(Act), 문제를 해결(Solve)하는 '자율적인 지휘자'입니다.

예시: "경쟁사 동향을 분석해 신제품 기획안 초안을 작성해 줘"라는 목표를 받고, 스스로 웹 검색(Agent 1), 데이터 분석(Agent 2), 보고서 작성(Agent 3)을 조율하며 결과를 만드는 시스템.

"그럼 에이전틱 AI가 무조건 더 좋은 것 아닌가요?"라고 생각할 수 있지만, 그렇지 않습니다. '목적'이 다릅니다.

많은 분이 혼용하는 생성형 AI(Generative AI, 예: 챗GPT)는 이 둘과 또 다릅니다. 생성형 AI는 '두뇌'나 '엔진' 그 자체입니다. 비유하자면 셰프들이 사용하는 '불'이나 '요리 지식(레시피 북)'이죠.

AI agent 와 Agentic AI는 이 '두뇌(생성형 AI)'를 활용하여 실제 '요리(행동)'를 하는 '시스템'입니다.

AI agent와 Agentic AI 뜻을 살펴보았는데 이는 단순히 이름만 비슷한 유행어가 아닙니다. 이는 AI가 비즈니스와 결합하는 '방식'과 '레벨'의 차이를 보여줍니다.

AI agent가 업무의 '효율'을 높이는 단계라면 Agentic AI는 비즈니스 '전략' 자체에 자율성을 부여하는 다음 단계로 나아가고 있습니다.

이 두 가지 레벨을 명확히 구분하는 것이, 우리 비즈니스에 지금 당장 '어떤 AI'가 필요한지 판단하는 정확한 첫걸음이 될 것입니다.