도입5편 - Agentic AI의 핵심 구성 요소와 설계 고려사항

Agentic AI를 이해할 때 가장 흔한 오해는, 이를 하나의 고도화된 모델로 바라보는 것입니다. 엔터프라이즈 환경에서는 어떤 구성 요소를 갖추고, 어떻게 분리·연결했는지가 더 중요합니다.

Agentic AI의 핵심 구성 요소 5가지

이 구성 요소들이 하나로 뭉쳐 있으면, 원인 추적이 어렵고 통제 지점이 사라져 운영 복잡성이 폭발합니다.

1. 목표 해석 (Goal Interpretation): 사용자의 입력을 단순 요청이 아니라 달성해야 할 목표로 해석합니다. 성공·실패의 판단 기준이 됩니다.
2. 계획 수립 (Planning): 목표를 여러 하위 작업으로 분해하고 실행 순서를 정합니다. 단일 응답이 아닌 다단계 행동 경로를 만듭니다.
3. 실행 계층 (Execution & Tools): API, 데이터베이스, 내부 시스템 등 외부 자원을 실제로 호출합니다. "말하는 시스템"에서 "행동하는 시스템"이 되는 지점입니다.
4. 상태 및 기억 (State & Memory): 중간 결과와 과거 맥락을 유지해 다음 행동에 반영합니다. 단발성이 아닌 지속적 업무 수행을 가능하게 합니다.
5. 관찰과 통제 (Observation & Control): 계획·실행 과정을 추적하고, 필요 시 개입하거나 중단할 수 있게 합니다. 로그, 승인 지점 등이 여기에 포함됩니다.

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[Alli's Insight: 복잡한 구성을 하나의 화면에서]

이 모든 구성 요소를 기업이 처음부터 직접 개발할 필요는 없습니다. 기술적 복잡도는 도구가 해결해야 합니다.

알리의 '에이전트 빌더(Agent Builder)'는 모델 선택, 페르소나 부여, 도구(Tool) 연동까지 하나의 화면에서 설정할 수 있어, 기술적 복잡도를 낮추고 비즈니스 로직 설계에 집중할 수 있게 합니다.

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Agentic AI, 복잡한 시나리오일수록 전문가의 설계가 필요합니다.

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