AI, AI Agent 구분하기.
읽어주셔서 고맙습니다. 원글은 지웁니다.
파일시스템 조작이 가능한 챗봇
AI는 ASK를 위한 기능이고,
AI Agent는 ASK + Doing something을 위한 것이다.
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### AI와 AI Agent: 챗봇에서 행동하는 지능으로의 진화
오랜 독자라면 알겠지만, 나는 초기 AI를 단순히 '챗봇'으로 폄하하곤 했다. 이는 복잡한 개념을 쉽게 설명하기 위한 선택이었으나, 후에 피드백을 받아 '인공지능'으로 격상시켰다. 이제 AI Agent를 강의하거나 설명할 때, 그 변화를 활용해 다시 '챗봇 → 인공지능'으로 되돌아가 설명하는 게 효과적이다. 왜냐하면 AI와 AI Agent의 차이를 명확히 드러내기 때문이다.
#### AI와 AI Agent의 본질적 차이
- **AI는 챗봇이다**: 질문에 답하거나, 그림을 생성하는 등의 반응만 한다. 입력(ASK)에 대한 출력만 존재할 뿐, 실제 행동은 없다.
- **AI Agent는 파일 시스템 조작이 가능한 챗봇이다**: 여기서 '파일 시스템'은 운영체제 관점에서 데이터베이스(DB)까지 포함하는 광의적 개념이다. 이는 단순한 응답을 넘어 '일을 시킬 수 있는' 능력을 의미한다.
이 정의가 전부다. 기존 AI는 대화나 생성에 그쳤지만, AI Agent는 파일을 읽고 쓰며, 코드를 수정하거나 외부 시스템과 상호작용한다. 예를 들어:
- Anthropic의 Claude가 개발한 MCP(Model-Controlled Protocol)는 Node.js와 연결되어 파일 시스템을 조작한다. 이를 통해 자체 프로그램으로 파일을 다룰 수 있다.
- Perplexity의 Comet(자체 브라우저)은 Google 서비스 로그인까지 가능해, 이메일 요약이나 검색을 자동화한다.
이 모든 게 파일 시스템 조작 덕분이다. 컴퓨터를 껐을 때 RAM에 남지 않는 프로토콜(SSO, OAuth, HTTP 등)은 일시적일 뿐, 진짜 '행동'은 영속적 저장과 조작에서 나온다. ETRI 연구자들과 함께라면 이런 기능을 하드웨어로 구현할 수도 있지만, 기술이 아닌 예산이 문제다.
#### 왜 개발자들이 AI Agent를 선호하나?
파일 시스템 접근으로 AI Agent는 '일을 한다'. 특히 개발자들에게 유용한데, 소스 코드를 자동 수정해주기 때문이다. 초기 프롬프트 엔지니어링을 비판하던 사람들이 태도를 바꾼 이유도 여기에 있다. 이제 프롬프트가 다시 유행하며, 코드 수정이나 자동화에 필수적이다.
국내에서 프롬프트 엔지니어링을 개척한 한 여성 박사님처럼, 나는 초기부터 기법을 공개하고 프로그램을 배포했다. 그러나 학계 논문들은 실무 관점에서 부족했다. 수백 편의 논문을 검토해도 인용 수가 낮은 '쓰레기'가 많았고, 이론만 고집하는 태도가 아쉬웠다. 모르페우스 시절, 세계수학올림피아드 금메달리스트나 노벨상 수상자 랩실 출신 동료들과 함께 실무를 강조했지만, 시장은 더 냉혹하다. 카지노 브레인 출신 동료들은 이제 엔터프라이즈나 대기업에서 AI를 다루고, 나는 CTO로 이동하며 학계 진학을 포기했다. 시장은 '독사'처럼 피해야 할 위험이지만, 학계는 상아탑처럼 안정적이다. 그럼에도 학계로 돌아가고 싶은 건, 실무 경험이 학계 지식을 먹여 살리기 때문이다. 전쟁 후 폐허에서 학교를 먼저 짓는 이유와 같다.
#### 미래 전망: AGI와 아날로그의 균형
내 통찰은 경험에서 나온다. AI는 ASK를 위한 도구, AI Agent는 ASK + Doing을 위한 것이다. 여기에 Physical AI(물리적 로봇)가 결합되면 '알리타' 같은 존재가 된다. AGI(범용 인공지능)는 학계 논리로 어렵지만, Workflow 자동화와 Physical AI의 무모한 결합으로 인류 종말 시나리오가 가능하다. 다행히 아날로그를 사랑하는 사람들이 많아 그 확률은 낮다. "측정할 수 없는 것은 관리할 수 없다"는 말처럼, 종이와 연필의 가치는 여전하다.
개발자들은 새 기술을 써보니 '대단함'이 과장된 경우가 많다. AI Agent를 넘어 Agentic AI(에이전트 관리 AI)가 대세지만, 고객 행동 패턴 분석과 직관적 인터페이스는 필수다. 데이비드 색스의 《아날로그의 반격》처럼, 실리콘밸리조차 몰스킨 노트와 오프라인 서점을 추구한다. AGI 전까지 LLM의 한계와 비용을 고려하면, 아날로그 기반 전략이 더 현명하다. 나 역시 AI 개발자지만, 오십견이 대중교통으로 나은 경험처럼 아날로그 생활을 선호한다.
결국, AI Agent는 도구일 뿐. 명확한 정의로 공감을 유도하고, 베껴가는 이들까지 포용하는 게 내 역할이다. 이 균형이 미래를 안전하게 만든다.