에이전틱 워크플로우란?

에이전틱 워크플로우(agentic workflow)는 AI가 목표를 받아 여러 단계를 스스로 밟아 일을 끝내는 작업 흐름입니다. 한 번 묻고 한 번 답하는 식이 아닙니다. 목표를 주면 AI가 계획을 세우고, 필요한 도구를 직접 부르고, 결과를 확인한 다음, 부족하면 다시 시도합니다.

핵심은 셋입니다. 스스로 계획을 쪼개고, 도구를 호출하고, 자기 결과를 점검하는 겁니다. 그래서 단순한 챗봇과 AI 에이전트를 가르는 기준이 바로 이 흐름입니다.

예를 들면 이렇습니다. 코딩 에이전트가 이슈를 받아 코드를 짜고, 테스트를 돌리고, 실패하면 고쳐서 다시 돌립니다. 리서치 에이전트가 검색하고, 읽고, 정리해서 한 편의 보고서를 냅니다. 사람은 목표와 점검만 맡고, 중간 단계는 AI가 알아서 돌립니다.

저는 제 작업 대부분을 에이전틱 워크플로우로 돌립니다.

대표적인 게 GitHub 이슈예요. 이슈를 하나 올리면 Codex가 그걸 물고 자동으로 작업을 시작합니다. 제가 “이거 해줘”라고 일일이 붙어 있지 않아도, 이슈가 곧 작업 지시서가 되는 거죠. 올려두고 다른 일 하다 와서 결과만 확인합니다.

규모도 됩니다. 이 사이트 용어사전에 들어가는 OG 이미지 130여 장을 병렬 에이전트로 한 번에 뽑은 적도 있어요. 한 장씩 만들었으면 며칠 걸릴 일을 한 번에 끝냈습니다.

저는 원래 코드를 직접 짜는 사람이 아니에요. 그래서 이 흐름이 저 같은 사람한테 특히 큽니다. 제가 할 일은 무엇을 시킬지 정하고, 나온 결과가 맞는지 판단하는 거니까요. 손이 아니라 머리를 쓰는 자리입니다.

다만 만능은 아닙니다. 방향을 잘못 잡으면, 그 틀린 방향으로 빠르게 잔뜩 만들어내요. 속도가 빠를수록 “무엇을 시킬지”와 점검이 더 중요해집니다.