자율적으로 작동하는 자동화를 실현하는 에이전틱 AI 기술

로버트 뎀프시(Robert Dempsey) AI 프로젝트 매니저 / ECS

인공지능(AI)의 능력은 예측과 대화의 수준을 넘어섰다. 이제 다음 단계는 AI의 명확한 한계 내에서 스스로 계획을 세우고 작업을 수행할 수 있는 AI 시스템으로 발전하는 것으로서, 이러한 시스템은 더 이상 인간의 명령을 기다리지 않고 변화하는 조건에 스스로 알아서 대응한다. 이러한 자율 시스템은 ‘에이전틱 AI(agentic AI)’라 불리며, 목표를 단계별 계획으로 전환하고 엔지니어들이 신뢰하는 도구와 하드웨어를 통해 실행한다. 에이전틱 AI를 도입하면 잠재적 문제를 더 빠르게 진단하고, 인계 과정을 줄이며, 조건이 변할 때도 보다 안정적인 운영을 가능하게 한다.

이 글에서는 에이전틱 AI가 시스템에 목표를 설정하고 계획하며 다단계 전략을 능동적으로 조정하고 인간의 개입을 최소화한 상태에서 작업을 수행할 수 있는 능력을 부여함으로써, 산업 전반의 자동화를 어떻게 새롭게 정의하고 있는지 살펴본다.

에이전틱 AI란?

에이전틱 AI는 시스템이 최소한의 감독만으로 작업을 추론하고 목표를 향해 동작할 수 있는 능력을 부여한다. 기존 AI 모델이 질문에 답하고 멈추는 데 그치는 데 반해, 에이전틱 AI 모델은 문제를 정의하고 적절한 입력을 수집하여 계획을 수립하고, 승인된 인터페이스를 통해 실행한 뒤, 결과를 검증한 다음 후속 단계로 넘어간다. 실제로, 에이전틱 AI는 여러 작업을 아우르면서 목표에 따라 우선순위를 정하고, 문제를 실행 가능한 단계로 나눈 뒤, 소프트웨어와 하드웨어 모두에서 안전하게 작업을 수행할 수 있다.

제조 공장에서의 작업 수행을 예로 들면, 에이전틱 AI는 센서를 실시간으로 모니터링하면서 이상을 감지하고, 정비 기록을 검토하며, 발생 가능성이 높은 고장을 예측한다. 이후 상황에 따라 정확한 경고를 발송하거나, 다음 정비 일정을 가능한 시간대에 자동으로 잡을 수 있다. 중요한 의사결정은 여전히 사람이 내리지만, 그 과정에서 에이전틱 AI가 계획 수립과 실행을 담당한다.

엔지니어들이 주목해야 하는 이유

임베디드, 자동화, 테스트 팀에게 있어서, 에이전틱 AI는 일상적인 시스템 운영 방식을 바꾼다. 엣지 디바이스는 실시간 신호를 기반으로 진단 시점을 스스로 결정할 수 있고, 생산 라인은 처리량과 품질을 보호하기 위해 매개변수를 자동으로 조정할 수 있다. 조달 담당 에이전트는 유통회사의 API를 조회해 가용성, 리드타임, 비용을 균형 있게 고려하여 소싱 전략을 실시간으로 조정할 수 있다.

목표는 AI가 감독자를 대체하게 하는 것이 아니라, 엔지니어들이 반복적인 조정 업무에서 벗어나 설계, 개선, 안전에 집중할 수 있도록 하는 것이다. 또한 이러한 에이전트는 익숙한 마이크로컨트롤러(MCU), 게이트웨이, 소프트웨어 상에서 실행되므로 전체 시스템을 재설계하지 않고 점진적으로 도입할 수 있다.

에이전트 간 협업으로 효율성 제고

여러 시스템이 저마다 다른 목표를 가지고 있을 경우, 단순히 데이터를 전달하는 것만으로는 충분하지 않다. 에이전트 간(agent-to-agent, A2A) 프로토콜은 소프트웨어 에이전트들이 협업할 수 있게 하여, 이들이 공동으로 계획을 세우고 결과를 검증하며 상황 변화에 맞춰 적응하도록 돕는다.

패키징 라인을 예로 들어보면, 한 에이전트가 진동 패턴을 모니터링하다가 이상 신호를 감지하면 경보를 울린다. 두 번째 에이전트는 컨트롤러에서 안전한 진단 루틴을 실행해 문제를 확인하고, 가능한 원인을 좁혀간다. 세 번째 에이전트는 예정된 정지 시간 동안 수리를 예약하고, 필요한 부품의 재고와 리드타임을 유통회사 API를 통해 확인한다. 만약 진단 결과가 확실하지 않으면 계획은 즉시 수정된다. 이 경우에는 진단 범위를 좀더 확대하고, 모니터링 임계값을 강화하며, 조달은 대기 상태로 전환하는 식이다.

이러한 협업 과정에서 에이전트들은 역할을 사전에 조율하고, 각 단계의 인계 과정을 검증하며, 환경 변화에 맞춰 계획을 갱신한다. 제조 현장에서는 이러한 협업이 종종 구조화된 단일 인터페이스를 통해 이루어진다. 예를 들어 제어에는 OPC UA(Open Platform Communications Unified Architecture)가 사용되고, 재고 확인에는 문서화된 웹 API가 활용된다.

진정한 인텔리전스를 가능케 하는 멀티 기능 플랫폼

멀티 기능 플랫폼은 다양한 요소를 하나로 연결해 에이전트가 감지하고, 기억하며, 판단하고, 행동할 수 있는 통합 시스템을 만든다. 이 플랫폼은 기계와 소프트웨어에서 발생하는 신호를 수집하고 이를 정규화하여 에이전트가 일관된 정보를 인식할 수 있도록 한다. 또한 단기적 컨텍스트뿐만 아니라 장기적인 기록을 남김으로써 현재 동작을 지난주의 동작과 비교할 수 있도록 한다.

이러한 멀티 기능 플랫폼은 목표와 관찰한 것들을 토대로 명확한 계획을 수립함으로써, 이를 다른 시스템이 검토할 수 있게 한다. 실행은 승인된 어댑터를 통해서만 이루어지고, 모든 과정은 감사와 롤백을 위해 기록된다. 플랫폼이 기계 근처에서 작동하든, 클라우드에서 실행되든, 혹은 두 환경을 함께 사용하든, 결과는 검증이 용이한 일관된 동작으로 나타난다.

왜 지금인가?

에이전틱 AI의 등장을 실질적으로 가능하게 한 배경에는 세 가지 기술적 변화가 있다. 첫째, 최신 언어 모델(LM)은 잘 구조화된 계획을 작성하고 정의된 도구 집합에서 적절한 것을 선택할 수 있다. 덕분에, 실행 전 모든 단계를 검증하고 검토를 위해 기록할 수 있다. 둘째, 오늘날의 자동화 환경은 문서화된 API를 통해 더 쉽게 접근할 수 있어, 에이전트가 불안정한 임시방편 없이 컨텍스트를 수집하고 행동할 수 있다. 셋째, 더 많은 컴퓨팅 능력이 게이트웨이나 소형 장치와 같은 기계 가까이에 배치됨에 따라, 네트워크가 불안정한 상황에서도 일상적인 의사결정을 빠르고 안정적으로 수행할 수 있다. 또한 경량화된 워크플로우 엔진은 계획, 실행, 검증을 하나의 추적 가능한 루프로 통합해 팀이 점진적이고 안전한 방식으로 자율성을 추가할 수 있도록 한다.

엔지니어링 활용 사례

에이전틱 AI의 초기 성과는 명확한 패턴을 따르고 있다. 테스트와 품질 보증(quality assurance, QA) 분야에서, 에이전트는 측정 추이를 모니터링하고 편차를 감지하며, 안전한 범위 내에서 소규모 실험을 제안한다. 이어 사전 승인된 절차에 따라 실험을 수행하고, 계측기·픽스처·로트(lot)와 연계된 보고서를 생성해 엔지니어들이 신속하게 대응할 수 있도록 돕는다.

유지보수 작업와 관련하여, 에이전트는 진동이나 전류와 같은 신호를 추적해 안전 범위를 벗어나지 않는 진단 계획을 수립한다. 충분한 증거가 확인되면 실제 고장이 발생하기 전에 미리 예정된 정지 시간에 맞춰 작업을 예약한다.

펌웨어 업데이트는 엣지 디바이스가 새로운 위협이나 프로토콜 변경이 감지될 때만 요청·검증·설치를 수행하며, 조건이 적절하지 않을 경우 업데이트를 지연하거나 롤백할 수 있다.

공급망 측면에서는 에이전트가 실제 사용 데이터를 기반으로 수요를 예측하고, 유통회사 정보를 확인해 재고, 대체품, 리드타임을 검토한다. 이를 토대로 위험이 낮은 주문을 진행하며, 만약 형태·호환성·기능에 영향을 주는 변경 사항이 필요한 경우에는 간단한 영향 분석과 함께 엔지니어 승인 절차로 전달한다.

스마트 시설에서는 다수의 에이전트가 A2A 프로토콜을 활용해 온도, 동작, 에너지 사용을 조율한다. 이들은 컨텍스트를 공유하고 계획에 합의하며, 결과를 시설의 목표와 비교 검증하여 단발적인 최적화를 도모하기보다 지속적인 개선 루프로 전환한다.

향후 기회와 과제

앞으로 에이전틱 AI는 두 가지 방향으로 확장될 전망이다. 첫째, 재사용 가능한 작업 특화형 에이전트가 애플리케이션처럼 공유되며, 더 가벼운 라이브러리를 통해 소형·저전력 장치에도 자율성을 부여해 엣지에서 더 많은 인텔리전스가 구현될 것이다. 둘째, 오케스트레이션 계층이 도입돼 운영팀은 공통 정책 아래에서 대규모 에이전트 그룹을 단일 플랫폼에서 배포, 모니터링, 승인할 수 있게 된다.

그러나 위험 요인 역시 분명히 존재한다. 자율성이 확대되면 공격 표면이 넓어지므로 접근은 최소 권한 원칙(principle of least privilege, PoLP)을 따라야 하며, 모든 변경 사항은 기록되고 검토 가능해야 한다. 검증이 약하면 추론 오류가 연쇄적으로 확산될 수 있어, 계획 검증, 신뢰도 기준, 안전한 대체 절차가 필수적이다. 규제가 적용되는 환경에서는 책임성이 중요하기 때문에 승인 절차, 출처 관리, 사람과 에이전트 간의 명확한 인계가 반드시 설계에 포함되어야 한다.

따라서 엔지니어링의 과제는 제어 로직을 둘러싼 협업과 거버넌스를 구축하여 에이전트가 속도와 유연성을 제공하면서도 안전성과 신뢰성을 해치지 않도록 하는 것이다.

결론

에이전틱 AI는 단순한 기술적 업그레이드가 아니라, 시스템이 학습하고 상호작용하며 계획하고 조정하고 복잡한 워크플로우를 실행하는 방식을 근본적으로 전환하는 개념이다. 이러한 자동화 변화는 제어권을 잃지 않으면서도 시스템이 더 빠르고 탄력적으로 작동할 수 있는 실질적인 방법을 제공한다. 시스템은 문제를 더 빨리 진단하고, 반복적인 작업을 스스로 조율하며, 조건이 변하면 즉각적으로 적응한다.

방식은 간단하다. 실행 단계를 명확하고 검증 가능한 계획들로 작성하고, 승인된 인터페이스를 통해서만 실행하며, 모든 과정을 기록하고, 영향이 큰 단계는 여전히 인간의 승인을 필요로 하도록 권한을 제한하는 것이다. 하나의 자산에 대해 하나의 작업부터 시작해, 신뢰할 수 있는 성과들이 쌓이면 적용 범위를 점차 확장해 나간다.

에이전트는 이미 개발자들이 사용하는 동일한 API와 하드웨어를 기반으로 하기 때문에 점진적인 도입이 가능하다. 부품이 필요할 경우, 에이전트는 유통회사 서비스를 조회해 재고, 대체품, 리드타임을 확인할 수 있다. 이러한 방식으로 활용하면, 자율성은 개발자가 이미 신뢰하는 시스템을 확장해주며, 신뢰성과 반응성을 높이고 추적 가능성과 안전한 복귀 경로를 보장한다.