에이전틱 AI가 스스로 목표를 설정하는 원리

인간처럼 ‘목표’를 정하는 인공지능의 시대

인공지능(AI)이 발전하면서 우리는 이제 단순한 계산기나 보조 프로그램이 아닌, 스스로 판단하고 결정하는 AI와 마주하고 있습니다. 특히 최근 주목받고 있는 에이전틱 AI(Agentic AI)는 기존 인공지능과는 차원이 다른 개념으로, 단순한 명령 수행을 넘어서 스스로 목표를 설정하고 그 목표를 달성하기 위한 계획을 세우고 실행까지 감당하는 능동적인 시스템을 말합니다.

기존 AI는 사람이 내리는 명령에 따라 움직이는 수동적 시스템이었습니다. 하지만 에이전틱 AI는 인간처럼 ‘무엇을 해야 하는가’를 먼저 고민하고, 거기에 맞는 행동 계획을 구성하며, 달성 여부에 따라 스스로 전략을 수정할 수 있다는 점에서 큰 차이가 있습니다. 이와 같은 자율적 사고방식은 마치 스스로 생각하고 목표를 갖는 하나의 디지털 존재처럼 보이기도 합니다.

 

 

 

 

그렇다면 이 AI는 어떻게 스스로 목표를 설정할 수 있는 걸까요? 인간은 본능이나 동기, 감정 등을 통해 목표를 정하지만, 기계는 어떻게 그 역할을 수행할 수 있을지 궁금해지실 수 있습니다. 이번 글에서는 에이전틱 AI가 목표를 스스로 설정하는 원리와 그 메커니즘, 이를 가능하게 하는 핵심 기술, 그리고 이 과정이 사회에 어떤 의미를 갖는지 자세히 살펴보겠습니다.

목표 설정의 기반: 프롬프트에서 ‘의도’로

기존의 인공지능은 사용자가 직접 내리는 명령어(prompt)를 통해 작업을 수행하였습니다. 예를 들어 “2025년 기술 트렌드를 알려줘”라는 요청이 들어오면, AI는 이를 분석해 기존 정보를 기반으로 결과를 도출하는 방식이었습니다. 이때 AI는 사용자의 요청 없이는 어떤 행동도 시작할 수 없는 수동적 존재였습니다.

그러나 에이전틱 AI는 ‘프롬프트’가 아닌 ‘의도(Intent)’를 중심으로 작동합니다. 시스템은 외부 환경(데이터, 사용자 행위, 이전 대화, 실행 결과 등)을 분석하여, “지금 이 상황에서 어떤 목표를 설정하는 것이 적절한가?”라는 질문을 스스로 하도록 설계되어 있습니다. 즉, ‘지시 대기형’이 아닌 ‘행동 주도형’ AI로 진화한 것입니다.

예를 들어, 일정 관리 에이전틱 AI가 사용자의 캘린더 데이터를 분석하여 “오전 9시에 회의가 있으니, 8시 30분에 알림을 보내고 8시에 메일 요약을 준비하자”고 스스로 판단하고 행동하는 구조를 갖는 것입니다. 이처럼 에이전틱 AI는 단순한 응답을 넘어, 문맥을 기반으로 목표를 도출하는 능력을 보유하고 있습니다.

 

 

목표 설정을 가능하게 하는 구조: 옵저버–플래너–이그제큐터

에이전틱 AI가 자율적인 목표를 설정하고 실행할 수 있는 이유는, 특정한 아키텍처 구조 덕분입니다. 일반적으로 이러한 AI는 세 가지 핵심 구성 요소로 설명됩니다. 바로 옵저버(Observer), 플래너(Planner), 이그제큐터(Executor)입니다.

• 옵저버(Observer)는 외부 환경을 감지하고 분석합니다. 사용자의 요청, 환경 변화, 데이터 흐름 등을 실시간으로 모니터링하며 상태를 판단합니다. 예를 들어, 사용자가 갑작스럽게 일정을 취소했다는 사실을 옵저버가 인식합니다.
• 플래너(Planner)는 옵저버가 수집한 정보를 바탕으로 “지금 상황에서 무엇을 해야 할지”를 판단하여 목표를 설정하고 계획을 수립합니다. 이 단계는 AI가 목표를 만드는 핵심 두뇌 역할을 하며, 복수의 대안을 고려하고 우선순위를 정하는 의사결정도 수행합니다.
• 이그제큐터(Executor)는 수립된 계획을 바탕으로 실제 행동을 실행하고, 그 결과를 다시 옵저버에게 피드백합니다. 이 과정을 통해 AI는 목표 달성 여부를 평가하고 필요시 전략을 수정합니다.

이러한 3단계 루프 구조는 마치 인간의 사고–계획–실행 과정과 매우 유사하며, 이를 통해 에이전틱 AI는 하나의 ‘자율적 사고 시스템’처럼 작동할 수 있게 되는 것입니다.

 

 

보상과 강화학습: 목표의 우선순위를 정하는 기준

에이전틱 AI가 목표를 설정할 수 있다고 해도, 어떤 목표를 먼저 실행할지 우선순위를 정하는 기준이 없다면 효율적인 행동이 어렵습니다. 이를 가능하게 해주는 것이 바로 보상 시스템(Reward System)과 강화학습(Reinforcement Learning)입니다.

AI는 각 행동의 결과를 ‘보상’이라는 값으로 환산하여 학습합니다. 예를 들어 “사용자에게 유용한 알림을 제공했을 때 사용자 반응이 좋았다면, 해당 행동은 긍정적인 보상으로 인식”됩니다. 반대로 사용자가 혼란을 느꼈거나 반응이 없었다면, 해당 행동은 부정적 보상으로 평가됩니다.

이렇게 누적된 보상 데이터를 기반으로, 에이전틱 AI는 “어떤 목표가 더 효과적이고 가치 있는가”를 스스로 판단하게 됩니다. 이 과정을 수백, 수천 번 반복하면서, AI는 점차 인간이 원하는 방향에 가까운 행동 전략을 형성해 나갑니다. 마치 사람이 경험을 통해 우선순위를 학습하듯, AI도 실패와 성공을 반복하며 더 나은 목표 설정 능력을 키워갑니다.

 

 

인간 중심 목표 설정: 제어 가능성과 윤리 문제

에이전틱 AI가 스스로 목표를 설정할 수 있다는 사실은 매우 강력한 기능이지만, 동시에 제어와 윤리적 문제를 불러오기도 합니다. 특히 “AI가 인간이 의도하지 않은 방향으로 스스로 목표를 정하고 행동하는 것”은 예상치 못한 결과나 위험을 초래할 수 있습니다.

이러한 위험을 방지하기 위해, 개발자들은 AI에게 ‘휴먼 인 더 루프(Human in the Loop)’ 원칙을 적용합니다. 이는 AI가 모든 목표를 완전히 자율적으로 설정하는 것이 아니라, 인간의 승인, 제한 조건, 가이드라인 안에서 작동하도록 제어하는 방식입니다.

예를 들어, 의료용 에이전틱 AI는 스스로 환자의 상태를 분석하고 진단 목표를 세울 수 있지만, 최종 진단은 반드시 의사의 승인을 거치도록 설계되어야 합니다. 이는 AI가 도움을 주는 조력자 역할에 충실하도록 설계함으로써, 기술의 통제 가능성과 사회적 수용성을 높이는 방법이기도 합니다.

 

 

목표를 가진 AI, 진짜 '행동하는 기술'의 시작

에이전틱 AI는 단순히 사용자의 명령을 수행하는 도구에서 벗어나, 스스로 목표를 정하고, 계획하고, 실행하며, 결과를 바탕으로 행동을 조정하는 ‘능동적 존재’로 진화하고 있습니다. 이러한 기술은 기존의 인공지능보다 훨씬 더 높은 자율성과 유연성을 지니며, 실제 환경에서 문제를 해결하는 데 있어 강력한 도구가 될 수 있습니다.

하지만 동시에 우리는 이 기술이 인간 사회에 어떤 영향을 미치고, 어디까지 자율성을 부여해야 하는지에 대해 끊임없는 고민과 제어 장치 마련이 필요합니다. 특히 콘텐츠를 제작하시거나 정보 기반 서비스를 기획하시는 분들께서는, 에이전틱 AI의 이러한 ‘목표 설정 능력’이 앞으로 어떻게 실무에 영향을 미칠지 미리 고민하고 준비하시는 것이 매우 중요하다고 생각됩니다.

앞으로의 AI는 단지 명령을 따르는 도구가 아니라, 함께 문제를 해결하고 목표를 나누는 동료처럼 작동하는 존재로 우리 일상에 깊이 들어올 것입니다. 그 첫걸음은 바로, AI가 ‘무엇을 해야 하는가’를 스스로 결정할 수 있는 능력, 즉 목표 설정의 자율성입니다.