실행형 AI 전환, 메모리 인프라 재설계 요구
핵심 요약
에이전틱 AI가 응답형 AI를 넘어 실제 업무를 수행하는 단계로 전환하고 있다. 계획 수립과 실행, 결과 모니터링, 피드백까지 담당하는 점이 기존 생성형 AI와 구별된다. 늘어나는 토큰 사용량을 감당하려면 메모리 중심의 새로운 인프라 구조가 필요하다.
질문에 답하는 생성형 인공지능(AI)을 넘어 계획 수립부터 실행, 점검, 피드백까지 맡는 에이전틱 AI가 확산하려면 메모리를 중심으로 인프라 구조를 새롭게 짜야 한다는 진단이 나왔다. 이동수 에이투시스(A2SYS) 대표는 에이전틱 AI가 처리 과정에서 더 많은 토큰을 사용하는 만큼 기존과 다른 기반 구조가 필요하다고 강조했다.
이 대표는 ‘에이전틱 AI 국회 조찬 포럼’에서 생성형 AI와 에이전트 AI의 역할을 ‘말하는 AI’와 ‘일하는 AI’로 구분했다. 챗GPT와 제미나이 같은 생성형 AI가 이용자의 질문에 답하는 토커(Talker)에 해당한다면, 에이전트 AI는 주어진 목표에 맞춰 실제 업무 절차를 수행하는 두어(Doer)라는 설명이다.
에이전트 AI가 수행하는 업무 범위에는 계획을 세우는 단계뿐 아니라 계획을 직접 실행하고, 그 결과를 지속해서 모니터링하며, 확인된 결과를 바탕으로 피드백을 수행하는 과정까지 포함된다. 단일 질문에 응답하는 방식에서 벗어나 여러 단계의 작업을 이어가는 구조라는 점이 기존 생성형 AI와 구별되는 핵심으로 제시됐다.
이 대표가 제시한 핵심 과제는 에이전틱 AI의 높은 토큰 사용량을 뒷받침할 수 있는 메모리 중심 인프라의 마련이다. AI의 역할이 대화형 응답에서 계획·실행·관리로 넓어지는 흐름에 맞춰 기반 구조도 함께 전환돼야 한다는 의미다. 관련 동영상 콘텐츠는 더존비즈온의 ‘원스튜디오’를 활용해 제작됐다.