요즘 핫한 “Agentic AI”는 뭐가 다른가?

2026-01-31

작년까지의 생성형 AI가 “질문하면 답해주는 똑똑한 비서(챗봇)”에 가까웠다면, **Agentic AI(에이전틱 AI)**는 한 단계 더 나아가 목표를 받으면 스스로 계획을 세우고, 도구를 써서 실행까지 하는 형태로 진화한 흐름이에요.

예를 들어,

“이번 주 금요일 오후에 팀 회의 잡고, 관련 자료 찾아서 아젠다 초안 만들어줘”
“메일함에서 ‘결재’ 키워드만 모아 요약하고, 회신 초안까지 써줘”
같은 일을 여러 단계로 쪼개서(계획) → 필요한 앱/API를 호출하고(도구 사용) → 결과를 확인해 수정(피드백/반성) → 끝까지 완료하는 방식이 Agentic AI의 핵심입니다.

Agentic AI의 핵심 구성요소 4가지

Agentic AI는 보통 아래 4가지가 세트로 움직입니다. (위 그림들이 바로 이 구조를 시각화한 것!)

Planner(계획): 목표를 작업 단위로 분해하고 순서를 정함
Tools(도구): 캘린더/메일/웹브라우저/DB/사내시스템/API 등을 호출해 실제 행동 수행
Memory(기억): 사용자 선호, 진행상태, 자주 쓰는 규칙을 저장/재사용
Guardrails(가드레일): 권한/안전/검증/로그/감사(Audit)로 “멋대로 실행”을 막음

이 조합 때문에 Agentic AI는 **“말을 잘하는 모델”이 아니라 “일을 끝내는 시스템”**에 가깝습니다.

“클로드 봇”, “몰타봇”이 뭔데 이렇게 인기야?

여기서 용어가 조금 헷갈릴 수 있어요. 인터넷에는 비슷한 이름이 섞여 돌아다닙니다.

1) 몰트봇(Moltbot) = (구) Clawdbot = 사람들이 말하는 “클로드봇”에 가까운 것

최근 커뮤니티에서 회자되는 **몰트봇(Moltbot)**은 “메신저로 내 컴퓨터를 움직여서 실제 업무를 처리해주는 개인용 AI 비서” 콘셉트로 알려져 있어요.
특히 내 PC/서버에서 실행되며, 쉘/파일시스템/브라우징/메일/캘린더 같은 작업을 묶어서 처리한다는 설명이 많이 공유됩니다.

대화 채널: WhatsApp, Telegram 등으로 지시
실행 위치: 사용자 로컬 환경(PC/서버)
특징: 설정/선호/메모리가 파일·문서 형태로 저장돼 커스터마이징이 쉽다는 식의 소개

2) ClaudeBot(크롤러) = 전혀 다른 “웹 수집 봇”

반면 ClaudeBot이라는 이름은 Anthropic의 웹 크롤러(봇 유저에이전트)로도 쓰입니다. 이건 “업무를 실행해주는 메신저 비서”라기보다 웹을 수집하는 크롤링 봇 쪽에 가까워요.

즉, 사람들이 말하는 “클로드봇(클라우드봇/클로봇…)”이 어떤 걸 지칭하는지에 따라 완전히 다른 의미가 될 수 있습니다. 요즘 ‘핫한 실행형’ 맥락이라면 보통 (구) Clawdbot → Moltbot 계열을 말하는 경우가 많아 보여요.

왜 지금 Agentic AI가 폭발적으로 뜨는가?

(1) “대답”이 아니라 “완료”를 원하기 시작했기 때문

회사나 개인이 원하는 건 점점 명확해졌어요.
설명해주는 AI보다, 일을 끝내주는 AI가 ROI가 큽니다.

(2) 도구 연결(툴 콜링) + 워크플로우 기술이 성숙해짐

LangChain/LangGraph 같은 프레임워크가 “에이전트 vs 워크플로우” 패턴을 정리하고, 안정적으로 운영하는 방법을 계속 업데이트하고 있어요.

(3) 기업용도 “에이전트 플러그인/역할형 에이전트”로 확장

예를 들어 Anthropic 쪽도 기업 환경에서 특정 역할/워크플로우에 맞춘 플러그인 방식으로 확장하는 흐름이 보도되고 있습니다.

Agentic AI를 이해하는 가장 쉬운 비유

챗봇: “상담원” (말을 잘함)
Agentic AI: “비서/실무자” (일을 처리함)
- 할 일 목록 만들고
- 필요한 시스템 접속해서
- 결과물(메일/문서/예약/리포트)을 만들어
- 사용자에게 “검토/승인”을 요청하는 형태

현실에서 쓸 때 꼭 알아야 할 주의점(가드레일)

Agentic AI는 강력한 만큼 리스크도 커요. 특히 기업에서는 아래가 핵심입니다.

권한 최소화: 메일/캘린더/결제/DB는 “읽기 전용 → 승인 후 쓰기” 같은 단계적 권한
실행 전 확인(Confirm step): 예약/발송/삭제 같은 돌이키기 어려운 행동은 반드시 사용자 승인
로그/감사(Audit): 언제 어떤 도구를 어떤 인풋으로 실행했는지 남겨야 함
결정 불투명성/비결정성 관리: 같은 질문에도 다른 행동을 할 수 있으니, 워크플로우로 통제하는 접근이 유리