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에이전틱 워크플로 Agentic Workflow
에이전틱 워크플로는 AI가 질문에 한 번 답하고 끝내는 대신, 목표를 받아 스스로 단계를 나누고, 도구를 쓰고, 결과를 점검해 고치는 과정을 반복하며 일을 끝까지 처리하는 작업 방식이다.
어떻게 작동하나
목표가 주어지면 AI가 먼저 할 일을 여러 단계로 나눈다. 각 단계에서 검색, 코드 실행, 파일 작성 같은 도구를 쓰고, 나온 결과를 보고 다음 행동을 정한다. 결과가 기대에 못 미치면 스스로 점검해 계획을 고치고 다시 시도한다. 흐름을 사람이 미리 정해 두고 각 단계만 AI가 맡는 방식부터, 순서까지 AI가 정하는 방식까지 자율성의 정도는 다양하다.
왜 중요한가
한 번의 질문·답변으로는 조사, 코딩, 문서 작성처럼 여러 단계가 얽힌 일을 제대로 끝내기 어렵다. 단계를 나누고 중간 결과를 확인하며 고치면 같은 모델로도 더 정확하고 완성도 높은 결과를 얻을 수 있다. 그래서 기업들이 AI를 실제 업무 자동화에 쓰려 할 때 이 방식이 중심이 되었다. 코딩 에이전트나 자료 조사 서비스가 대표적인 사례다.
알아 둘 점
단계가 많아질수록 시간과 비용이 늘고, 앞 단계의 작은 실수가 뒤로 갈수록 커질 수 있다. 도구로 실제 시스템을 건드리므로 샌드박스에서 실행하거나 중요한 단계마다 사람이 확인하는 휴먼 인 더 루프 장치가 필요하다. 또 모든 일에 필요한 것은 아니어서, 간단한 질문에는 오히려 한 번에 답하는 편이 빠르고 정확하다.
예시
코딩 에이전트에게 "이 버그를 고쳐 줘"라고 맡기면, 관련 코드를 찾아 읽고, 원인을 추측해 코드를 고치고, 테스트를 돌려 실패하면 다시 고치는 과정을 반복한 뒤 결과를 보고한다. 자료 조사형 AI 서비스도 질문을 세부 주제로 나눠 여러 번 검색하고, 모은 자료를 비교·정리해 보고서로 묶는 에이전틱 워크플로를 따른다.