AI 에이전트 대 에이전트형 AI: 개념적 분류, 응용 및 과제

AI Agents vs. Agentic AI: A Conceptual Taxonomy, Applications and Challenge

May 15, 2025

저자: Ranjan Sapkota, Konstantinos I. Roumeliotis, Manoj Karkee

cs.AI

초록

본 연구는 AI 에이전트(AI Agents)와 에이전틱 AI(Agentic AI)를 명확히 구분하고, 이들의 상이한 설계 철학과 역량을 명료화하기 위해 구조화된 개념적 분류체계, 응용 분야 매핑, 그리고 도전 과제 분석을 제공한다. 먼저, 탐색 전략과 기초 정의를 개괄하며, AI 에이전트를 대규모 언어 모델(LLMs)과 대규모 이미지 모델(LIMs)에 의해 구동되는 특정 작업 자동화를 위한 모듈식 시스템으로 특징짓는다. 생성형 AI는 전단계로 위치시키며, AI 에이전트는 도구 통합, 프롬프트 엔지니어링, 그리고 추론 강화를 통해 발전한다. 반면, 에이전틱 AI 시스템은 다중 에이전트 협업, 동적 작업 분해, 지속적 메모리, 그리고 조율된 자율성을 특징으로 하는 패러다임 전환을 나타낸다. 아키텍처 진화, 운영 메커니즘, 상호작용 방식, 그리고 자율성 수준에 대한 순차적 평가를 통해 두 패러다임 간의 비교 분석을 제시한다. 고객 지원, 스케줄링, 데이터 요약과 같은 응용 분야는 연구 자동화, 로봇 조정, 의료 의사결정 지원과 같은 에이전틱 AI 배치와 대조된다. 또한, 환각, 취약성, 창발적 행동, 그리고 조정 실패와 같은 각 패러다임의 독특한 도전 과제를 검토하고, ReAct 루프, RAG, 조율 계층, 그리고 인과 모델링과 같은 표적 해결책을 제안한다. 본 연구는 견고하고 확장 가능하며 설명 가능한 AI 에이전트 및 에이전틱 AI 기반 시스템 개발을 위한 결정적인 로드맵을 제공하는 것을 목표로 한다. >AI 에이전트, 에이전트 주도, 비전-언어 모델, 에이전틱 AI 의사결정 지원 시스템, 에이전틱 AI 응용 분야

English

This study critically distinguishes between AI Agents and Agentic AI, offering a structured conceptual taxonomy, application mapping, and challenge analysis to clarify their divergent design philosophies and capabilities. We begin by outlining the search strategy and foundational definitions, characterizing AI Agents as modular systems driven by Large Language Models (LLMs) and Large Image Models (LIMs) for narrow, task-specific automation. Generative AI is positioned as a precursor, with AI Agents advancing through tool integration, prompt engineering, and reasoning enhancements. In contrast, Agentic AI systems represent a paradigmatic shift marked by multi-agent collaboration, dynamic task decomposition, persistent memory, and orchestrated autonomy. Through a sequential evaluation of architectural evolution, operational mechanisms, interaction styles, and autonomy levels, we present a comparative analysis across both paradigms. Application domains such as customer support, scheduling, and data summarization are contrasted with Agentic AI deployments in research automation, robotic coordination, and medical decision support. We further examine unique challenges in each paradigm including hallucination, brittleness, emergent behavior, and coordination failure and propose targeted solutions such as ReAct loops, RAG, orchestration layers, and causal modeling. This work aims to provide a definitive roadmap for developing robust, scalable, and explainable AI agent and Agentic AI-driven systems. >AI Agents, Agent-driven, Vision-Language-Models, Agentic AI Decision Support System, Agentic-AI Applications