20.1 GPT-4o 이후의 전망: Agentic AI

2024년 OpenAI는 다중 모달(Multimodal) 처리 능력을 갖춘 GPT-4o(Omni)를 발표하며, 그 이름처럼 "모든 입력과 모든 출력"을 가능하게 하는 범용 AI 모델로 진화의 강력한 진전을 보여주었습니다. GPT-4o는 텍스트뿐만 아니라 음성, 이미지, UI 분석, 코드 실행 등 다양한 입력과 출력을 자연스럽고 실시간으로 지원하여 AI의 활용 범위를 텍스트 기반 시스템에서 실세계와 더욱 밀접한 '에이전트(Agent)'형 시스템으로 확장시켰습니다.

이번 절에서는 Agentic AI 개념의 정의와 함께, GPT-4o 이후의 인공지능 기술이 어떻게 Agent 기반으로 진화하고 있는지, 그리고 그 기술적 구성 요소 및 서비스 설계에 어떤 영향을 미치는지에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

🧠 Agentic AI란 무엇인가?

Agentic AI는 단순히 질문에 답하거나 요청에 반응하는 반응형 AI를 넘어, 사용자의 목표를 스스로 해석하고 외부 도구를 활용하거나 여러 단계를 계획(Result Planning)함으로써 복잡한 작업을 자율적으로 수행하는 AI 시스템을 말합니다. 즉, 사용자가 ‘무엇을 달성하고 싶은지’에 초점을 두고, 그 목표를 위해 AI가 스스로 계획하고 도구를 호출하며 반복적인 판단과 실행 흐름을 수행하는 체계입니다.

Agentic AI는 다음과 같은 핵심 특징을 가집니다:

• 목표 지향성 (Goal-directed Behavior) 사용자가 단순한 명령이 아니라 목적을 제시하면, AI는 그 목표를 달성하기 위한 여러 하위 작업을 식별하고 해결합니다.

• 계획 및 추론 능력 (Planning & Reasoning) 작업을 수행하기 위한 순서와 의존 관계를 파악하고, 다단계의 로직을 적용하여 실행합니다.

• 툴 사용 능력 (Tool Use) 외부 API, 코드 실행 환경, DB, 웹 검색 모듈 등 다양한 툴을 적절히 활용합니다. GPT-4o는 실시간 코드 해석 및 함수 호출 기능을 통해 이 역할을 강화합니다.

• 상태 기억과 적응 (Memory and Adaptivity) 여러 대화 회차에 걸쳐 이전 정보를 기억하고, 사용자 문맥을 반영하거나 방향을 수정합니다.

• 멀티모달 접점 (Multimodal Interactions) 텍스트 외에도 이미지, 음성 등 다양한 입력과 출력을 통해 현실 세계와 더 직접적으로 인터랙션합니다.

🧩 GPT-4o가 Agentic AI 진화를 견인하는 방식

GPT-4o는 Agentic AI 실현을 위한 주요 능력들을 갖춘 최초의 범용 멀티모달 모델이며, 다음과 같은 영역에서 Agentic AI의 구현 가능성을 현실로 만들고 있습니다.

1. 실시간 멀티모달 처리

GPT-4o는 이미지가 포함된 문의 해석, 음성 명령 인식, UI 캡처 분석 등을 한 번의 API 호출로 수행하면서 인간과 AI 사이의 상호작용 문턱을 획기적으로 낮췄습니다. 예를 들어, 사용자가 모바일 UI의 스크린샷을 첨부하고 “이 앱의 구조를 분석해서 버튼 클릭 시 발생하는 이벤트를 정리해줘”라고 요청하면, GPT-4o는 그 요구를 이해하고, 이미지 내 UI 구조를 파악해 적절한 JSON과 설명을 제공합니다.

이는 단순한 정보 응답 수준을 넘어, 사용자의 의도를 파악하고 복합적 작업 단계를 자동화하는 방향으로 발전한다는 점에서 Agentic AI의 기반 역할을 합니다.

2. Tool Use: Code Interpreter, Function Calling, 검색 등 결합

OpenAI의 GPT 모델은 Function Calling과 Code Interpreter(Assistant 기능 기반)를 통해 외부 도구와 함께 작동하는 구조를 이미 보유하고 있습니다. 이 구조는 Agentic 시스템의 구성 요소로 작용합니다:

• 계산기, 캘린더, 날씨 API 등 실제 동작이 가능한 Tool과의 연동

• 사용자 요청에 따라 내부적으로 다음을 수행:

  • 어떤 함수를 실행할지 판단

  • 추가적인 사용자 질의 생성 또는 Tool 결과를 기반으로 응답 재생성

  • 툴간 순차적 호출 (Tool Chaining)

이를 통해 GPT-4o는 더 이상 '순수 모델'이 아닌, 스스로 필요한 조치를 결정하고 다양한 실행 단계를 조립할 수 있는 '실행 가능한 지능'으로 변모합니다.

3. Threads와 지속적 문맥 메모리의 결합 (Assistants API)

Assistants API는 Agent식 사용성을 강화한 대표적인 예시입니다. Thread, Message, ToolCall로 설계된 구조는 다음과 같은 Agent 행동 양식을 지원합니다:

• 여러 대화에 걸쳐 지속되는 상태 유지

• 자동 툴 선택 및 다중 출력 관리

• 요청 → 처리 → 중간 결과 → 재요청 → 최종 출력 등 루프 기반 workflow

반응형 채팅이 아닌, 목적 지향형 시나리오에서 Agent 역할을 지속적으로 부여할 수 있습니다 (예: 회의 분석, 업무 대행, 워크플로우 자동화 등).

🧭 OpenAI Agentic 생태계 확장 시나리오

GPT-4o 이후, OpenAI와 주변 생태계는 AI 모델을 하나의 ‘작업 수행 시스템’으로 진화시키는 방향으로 나아가고 있습니다. 그중 대표적인 확장은 다음과 같습니다:

1. 오토에이전트(Auto Agent)의 등장

AutoGPT, BabyAGI, MetaGPT 등은 OpenAI의 GPT API를 기반으로 사용자의 목표를 주어진 Task로 분해하고, 각 Task에 대한 실행 계획 및 출력 검증 로직을 적용하는 Agent 시스템입니다. GPT-4o와 Assistants API의 발전으로 이러한 모델들은 다음 수준으로의 확장을 이룰 수 있습니다:

• 자동 Task 생성 체계

• Agent 분화 (CEO형 Agent가 다른 Sub-Agent를 호출)

• Memory 및 DB 연동을 통한 지속적인 문맥 반영

2. 대규모 워크플로우 설계 플랫폼과의 결합

Zapier, LangChain, LlamaIndex 등의 오픈소스 툴 혹은 SaaS 플랫폼을 통해 GPT 모델 기반 Agent들이 외부 시스템과 실질적으로 연동되고 있습니다. 예:

• LangChain: AgentChain을 통해 도구 조합형 Agent 구성

• LlamaIndex: 문서 기반 RAG Agent 설계

• Zapier: 워크플로우 자동화 Agent + API 커넥터

이는 실제 비즈니스 시나리오에 GPT 기반 Agent를 안전하고 확장성 있게 연결하는 진검 승부의 장입니다.

3. 로봇, IoT, 물리적 세계와의 접점 강화

멀티모달 능력과 실시간 추론능력의 발전은 결국 물리 환경 인식 및 제어 시스템과의 통합을 가능하게 합니다. 앞으로의 Agent는 다음과 같은 외부 시스템과 결합될 것입니다:

• 로봇 제어 시스템 (예: 가정용 로봇에게 GPT 기반 지시)

• 스마트 팩토리에서의 자동 제어

• AR/VR 기반 현실 인터페이스

🔭 앞으로의 핵심 기술 방향 정리

분야	전망 및 핵심 기술
멀티모달 처리	텍스트, 이미지, 음성 통합 순차가 아니라 실시간 병렬 인식·출력의 강화
Tool Orchestration	다수의 도구를 동적으로 조합하여 전체 목표 완수를 위한 “에이전트 매니저” 구조 확산
지속성 메모리	영속적 대화 기반 시스템 (VectorDB, 장기 기억 포함)
Agent 프레임워크	LangChain, OpenAgent, AutoGPT 등 프레임워크 발전과 API 통합
사용자 맞춤형 Agent	유저별 Role, Persona 저장 및 행동 커스터마이징 (자기주도형 Agent)

🏁 마무리: GPT는 이제 도우미가 아니라 “협업자(Collaborator)”

GPT-4o를 중심으로 한 OpenAI 기반 시스템은 이제 단순한 ‘질문의 응답자’가 아닌, 사용자의 목표를 멀티모달 입력을 기반으로 스스로 plan하고 act하는 “Agentic AI”로 진화하고 있습니다. 이러한 변화는:

• 우리가 AI에게 어떤 역할을 기대하는가에 대한 패러다임 전환

• 단순한 프롬프트 작성을 넘어, 목적지향의 사용자 상호작용 설계

• 시스템 설계자 입장에서 ‘목표 단위 워크플로우’ 설계의 중요성 증가

를 의미합니다.

GPT-4o는 이 Agent 패러다임을 현실 가능한 수준으로 진입시킨 첫 범용 LLM이며, 향후 모든 생성형 AI의 기본 사용자는 ‘에이전트를 사용하는 사람’이 될 것입니다. CLI를 사용하던 시대에서 GUI, API로 넘어왔던 컴퓨터 역사처럼, 대중과 AI 사이의 인터페이스는 이제 “프롬프트”를 넘어 “에이전트 지향 인터렉션”으로 바뀌고 있는 것입니다.