최근 인공지능(AI) 기술이 무섭게 발전하면서 'LLM', 'AI 에이전트' 같은 용어들을 자주 접하게 됩니다. 그런데 최근에는 '에이전틱(Agentic) AI'라는 조금 더 생소한 개념까지 등장했죠. 비슷해 보이면서도 다른 이 세 가지 기술, 정확히 어떤 차이가 있는지 궁금하지 않으셨나요?
오늘 이 글에서는 IT 전문가가 아니더라도 누구나 쉽게 이해할 수 있도록 LLM, AI 에이전트, 그리고 에이전틱 AI의 핵심 개념과 차이점을 명확하게 비교하고, 실제 활용 사례까지 알기 쉽게 설명해 드리겠습니다.
✨ 오늘 알아볼 내용 (목차)
1. LLM (거대 언어 모델): 똑똑한 '언어 전문가'
LLM(Large Language Model)은 말 그대로 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습한 거대한 언어 모델입니다. 인간의 언어를 이해하고, 요약하고, 번역하고, 또 새로운 글을 창작하는 능력이 매우 뛰어납니다.
우리가 흔히 사용하는 챗GPT(ChatGPT)나 제미나이(Gemini)가 바로 이 LLM을 기반으로 한 서비스입니다. LLM은 마치 세상의 모든 책을 읽은 도서관 사서처럼, 질문에 대한 답을 텍스트로 생성해주는 '언어 전문가'라고 할 수 있습니다.
- 핵심 기능: 텍스트 생성, 요약, 번역, 질문 답변 등 언어 관련 작업
- 한계: 스스로 외부 도구를 사용하거나 실제 행동을 취하지는 못합니다. 주어진 정보 내에서 언어적인 결과물을 만들어낼 뿐입니다.
2. AI 에이전트: 목표를 수행하는 '행동가'
AI 에이전트(AI Agent)는 LLM에서 한 단계 더 나아간 개념입니다. 단순히 말만 하는 것이 아니라, 주어진 목표를 달성하기 위해 실제로 행동하는 '수행자' 역할을 합니다.
AI 에이전트는 LLM을 '두뇌'처럼 활용하여 상황을 이해하고 계획을 세웁니다. 그리고 그 계획을 실행하기 위해 인터넷 검색, 앱 사용, 데이터 분석 등 다양한 도구를 사용합니다.
- 핵심 기능: 목표 설정, 계획 수립, 도구 사용, 과제 수행
- 작동 방식: (1)목표 인식 → (2)LLM으로 계획 수립 → (3)필요한 도구(API, 앱 등) 사용 → (4)과제 실행 → (5)결과 보고
- 예시: "제주도 2박 3일 여행 계획 짜주고, 가장 저렴한 항공권 예약해줘" 라고 명령하면, 여행 계획을 세우고(LLM 활용), 항공권 예약 사이트에 접속해(도구 사용) 실제 예약을 시도하는 AI 비서
3. 에이전틱 AI: 스스로 생각하고 행동하는 '자율적인 존재'
에이전틱 AI(Agentic AI)는 AI 에이전트의 가장 진화한 형태로, 스스로 목표를 설정하고, 계획을 수정하며, 경험을 통해 학습하는 '자율성'이 극대화된 개념입니다.
인간의 구체적인 지시 없이도 "우리 회사 2분기 매출을 10% 상승시켜봐" 와 같은 추상적인 목표를 주면, 스스로 문제점을 분석하고, 데이터를 검토하며, 마케팅 캠페인 실행과 같은 복합적인 작업을 자율적으로 수행하고 결과를 만들어냅니다. 아직 연구 개발 단계에 가깝지만, AI 기술이 나아갈 궁극적인 방향이라고 할 수 있습니다.
- 핵심 기능: 자율적인 목표 설정, 복잡한 문제 해결, 다단계 추론, 경험 기반 학습
- 특징: 인간의 개입을 최소화하고, 장기적이고 복잡한 목표를 스스로 해결해 나가는 능력을 갖춤
- 미래 전망: 자율적인 연구원, 복잡한 프로젝트 매니저, 개인화된 맞춤형 교사 등 다양한 분야에서 활약할 것으로 기대됩니다.
4. 한눈에 보는 핵심 비교: LLM vs AI 에이전트 vs 에이전틱 AI
세 가지 개념이 아직 헷갈리신다면, 아래 표를 통해 한눈에 비교해 보세요!
| 구분 | 🧠 LLM (언어 전문가) | 💪 AI 에이전트 (행동가) | 🚀 에이전틱 AI (자율적 존재) |
|---|---|---|---|
| 핵심 역할 | 언어 이해 및 생성 | 목표 기반 과제 수행 | 자율적 문제 해결 및 학습 |
| 주요 능력 | 대화, 작문, 요약 | 계획 수립, 도구 사용 | 자기 주도적 계획, 실행, 수정 |
| 자율성 | 없음 (수동적 응답) | 제한적 (주어진 목표 내) | 높음 (스스로 목표 설정 가능) |
| 비유 | 세상의 모든 책을 읽은 사서 | 똑똑한 비서 | 스스로 성장하는 프로젝트 리더 |
| 대표 사례 | 챗GPT, 제미나이 | AI 여행 플래너, 자동화된 고객 응대 봇 | (연구 단계) 자율 리서치 AI |
5. 마무리: 왜 이 차이를 알아야 할까요?
지금까지 LLM, AI 에이전트, 에이전틱 AI의 차이점에 대해 알아보았습니다. 간단히 요약하자면, LLM이 '지식의 뇌'라면, AI 에이전트는 그 뇌를 이용해 '일을 처리하는 손발'이며, 에이전틱 AI는 스스로 '판단하고 성장하는 완전한 개체'에 가깝습니다.
이러한 차이를 이해하는 것은 단순히 기술 상식을 넓히는 것을 넘어, 앞으로 AI가 우리 일과 삶을 어떻게 변화시킬지 예측하는 중요한 열쇠가 됩니다. AI를 단순한 검색 도구로 볼 것인지, 업무를 대신해 줄 비서로 활용할 것인지, 혹은 새로운 사업 기회를 만들어낼 파트너로 삼을 것인지 결정하는 데 큰 도움이 될 것입니다.
AI 기술의 발전에 계속해서 관심을 갖고, 여러분의 삶에 긍정적으로 활용할 수 있는 방법을 찾아보시길 바랍니다!