최근 몇 년간 LLM(거대 언어 모델)은 인공지능 분야에 혁명적인 변화를 가져왔습니다. 하지만 그 강력한 능력에도 불구하고, 실제 세상의 복잡한 문제를 해결하는 데는 명확한 한계가 존재하죠. 우리는 단순한 언어 모델을 넘어 자율적인 행동과 추론이 가능한 'Agentic AI'의 시대로 접어들고 있습니다.  이 글에서는 Agentic AI가 LLM의 한계를 어떻게 극복하며, 자율성을 향한 3단계 패러다임 변화를 어떻게 만들어내고 있는지 심층적으로 분석합니다. 도입: LLM의 한계를 넘어서, Agentic AI의 필요성 우리는 LLM의 놀라운 잠재력을 이미 충분히 경험하고 있어요. 저는 개인적으로 코드를 작성하거나 복잡한 문서를 요약할 때 LLM의 도움을 자주 받는데, 그럴 때마다 감탄을 금치 못하죠. 하지만 동시에, LLM이 가진 명확한 한계 또한 피부로 느끼고 있습니다.  예를 들어, LLM은 종종 '환각(Hallucination)' 현상으로 인해 잘못된 정보를 사실처럼 이야기하거나, 최신 정보에 대한 접근성이 떨어져 실시간으로 변하는 세상의 질문에 제대로 답하지 못할 때가 있어요. 단순히 텍스트를 생성하거나 이해하는 것을 넘어, 실제 세상에서 복합적인 목표를 설정하고, 그 목표를 달성하기 위해 다양한 도구를 활용하며, 심지어 실패했을 때 스스로 학습하여 다음 행동에 반영하는 능력. 이게 바로 우리가 진정으로 꿈꾸는 인공지능의 모습 아닐까요? 제 생각에는 LLM은 강력한 '뇌'는 될 수 있지만, 그 뇌가 실제 팔다리를 움직여 세상과 상호작용하며 문제를 해결하는 '몸'까지는 아니라고 봐요. 그래서 Agentic AI, 즉 에이전트 AI의 필요성이 더욱 중요해지는 거죠. 잠깐! Agentic AI란 무엇인가요? Agentic AI는 미리 정해진 지시만 따르는 수동적인 시스템이 아니라, 스스로 목표를 설정하고, 환경을 인식하며, 계획을 세우고, 행동을 실행하며, 그 결과에 따라 학습하고 개선하는 '자...