자율 에이전트(Autonomous Agent)(2025.11.24)

2025.11.24

Cisco Systems

 

사람의 개입 없이 스스로 판단하고, 실행하고, 다른 에이전트 또는 시스템과 상호작용하며 목표를 달성하는

AI 시스템을 의미합니다.

 

현재 ChatGPT 같은 LLM은 “대화와 응답” 중심이지만,
자율 에이전트는 ‘행동(Action)’ 중심 AI라고 보면 이해가 쉽습니다.

 

응용 분야 (예시)

자율 에이전트는 다양한 분야에서 혁신을 일으키고 있습니다.

• 자율 주행차: 주변 환경을 인지하고, 운전 계획을 세우며, 스스로 주행합니다.
• 산업용 로봇: 공장 환경에서 복잡한 조립이나 물류 작업을 독립적으로 수행합니다.
  
  
• 소프트웨어 에이전트: 사용자의 복잡한 요청(예: "최적의 여행 일정을 짜줘")을 받아 여러 도구를 사용하고 필요한 단계를 스스로 실행하여 결과를 도출합니다.
  
  
• 금융 거래: 시장 데이터를 분석하여 인간의 개입 없이 자동으로 주식이나 자산을 거래합니다.

자율 에이전트는 AI 기술의 발전과 함께 더욱 정교하고 복잡한 작업을 수행할 수 있도록 진화하고 있습니다.

 

■ 자율 에이전트의 핵심 특징

 

1) 스스로 판단(Planning)

목표(Task)를 입력받으면

→ 필요한 단계들을 스스로 계획하고

→ 어떤 행동을 해야 할지 결정

 

2) 스스로 행동(Action)

웹 서치

문서 요약

코드 실행

API 호출

이메일 전송

데이터 분석

등 실제 작업을 직접 수행함.

 

3) 스스로 피드백(Feedback)

결과가 좋지 않으면 → 스스로 다시 계획 수정

오류가 나오면 → 스스로 수정해서 다시 실행

(“self-correcting AI”)

 

4) 다른 에이전트와 상호작용(Agents interacting)

여러 AI 에이전트가 역할을 나누어 협력함

 

예:

“리서치 에이전트”

“코딩 에이전트”

“문서 작성 에이전트”

“보안 점검 에이전트”

서로 계속 대화하며 공동 작업 수행.

 

■ 쉽게 말해?

자율 에이전트 = 일을 시키면 알아서 계획하고 실행하는 AI 직원.

 

사람이 매번 “명령 → 결과 → 다음 명령”을 주지 않아도,

목표를 이해하고 알아서 전체 작업을 수행하고

잘못되면 스스로 고치고 다른 AI와 협업까지 함

이런 AI 시스템을 말합니다.

 

■ 예시로 이해해보기

◇ 예시 1: 온라인 쇼핑 분석 에이전트

 

“아이폰 16 최저가 찾아서 요약해줘”라고 하면

→ 여러 쇼핑몰 검색

→ 가격 비교

→ 조건 별 추천

→ 보고서 형태로 정리까지 스스로 수행

 

◇ 예시 2: AI 주식 리서치 에이전트

 

“엔비디아 실적 전망을 정리해줘”

→ 웹 서칭

→ 기사 수집

→ 숫자 추출

→ 표 작성

→ 결론 요약

모든 과정을 혼자 수행.

 

◇ 예시 3: 기업 내부 시스템 운영 에이전트

서버 장애 감지

로그 분석

원인 추적

자동 복구

관리자에게 보고

 

■ Cisco가 왜 “자율 에이전트 시대 = 네트워크 수요 폭증”이라고 했나?

 

자율 에이전트는

-실시간 통신

-대규모 데이터 교환

-모델 간 상호작용

-보안 요청 증가

-API 호출 폭증
을 유발합니다.

 

즉, Agent 기반 AI 시대 = 네트워크 트래픽 폭발 + 보안 수요 폭발 + 데이터센터 연결성 증가

그래서 Cisco는 이 시장을 차세대 슈퍼 사이클로 보고 있습니다.

 

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**자율 에이전트(Autonomous Agents)**의 등장이
왜 네트워크·HBM·GPU·스토리지 수요를 폭발적으로 증가시키는지
단계적으로, 정량적/정성적으로 모두 설명드리겠습니다.

1. 자율 에이전트는 ‘LLM + 행동 + 상호작용’ = 연산량 폭증 구조

이전의 AI는
“질문 → 답변”
형식이었지만,

자율 에이전트는 “스스로 행동(Action)을 수행하는 AI”이기 때문에:

• 웹 검색
• API 호출
• 데이터 처리
• 다른 AI와 상호작용
• 파일 쓰기/읽기
• 수십~수백 단계의 연속적 행동 수행

즉, 기존 대비 10~100배 이상의 서버 호출 / 추론 증가가 자동으로 발생합니다.

 

➡ GPU 추론량 증가 → GPU 클러스터 확대
➡ 연산 메모리(HBM) 수요 증가
➡ 연속 작업으로 네트워크 트래픽 폭증

2. AI Agent 간 상호작용(Agent-to-Agent)이 네트워크 폭증의 핵심

Google·OpenAI·Meta가 가장 강조하는 부분입니다.

 

◆ LLM 1개 → 트래픽 한 번

 

◆ 에이전트 10명 → 서로 메시지 100번 왕복

예시

• “Research Agent”가 데이터를 모음
• → “Planning Agent”에게 전달
• → “Coding Agent”가 코드 실행
• → “Reviewer Agent”가 검증
• → “Supervisor Agent”가 조정

이 모든 과정이 데이터센터 네트워크 내부에서 수십~수백 번 왕복합니다.

➡ 네트워크 스위치·라우터·NIC 수요 폭증
➡ 데이터센터 내부 트래픽(DCN) 100배까지 증가 가능

Arista·Cisco가 AI 시대에 갑자기 뜨는 이유가 바로 이것입니다.

 

3. 자율 에이전트는 많은 ‘짧고 빠른 추론’을 필요로 함 → GPU/HBM 폭증

 

기존 모델은

• 한 번 긴 응답 = 큰 연산
• 하지만 횟수는 많지 않음

자율 에이전트는

• 짧은 추론
• 빠른 연산
• 그 대신 “반복 횟수”가 수십~수백 배 증가

즉,

1회 연산량은 작지만, 횟수가 기하급수적으로 늘어남.

이게 HBM 수요 폭발의 핵심 메커니즘입니다.

 

4. 자율 에이전트는 상태(state)를 유지해야 한다 → HBM 필요량 증가

 

AI 에이전트는 단순한 LLM과 달리:

• 메모리에 작업 상태
• Agents 간 공유 정보
• 계획/히스토리
• Context
• API 결과 등을 “지속적으로 유지”해야 합니다.

이 모든 데이터는 HBM 위에서 작동합니다.

따라서 모델 크기와 관계없이 에이전트 수가 늘수록:

📌 GPU당 HBM 용량이 필연적으로 증가
(H100 80GB → B200 192GB → GB200 384GB → Rubin 500~600GB)

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5. 자율 에이전트는 Storage I/O를 무시할 수 없음 → SSD 수요 폭발

 

Agent는 데이터를 분석하고, 문서를 읽고/쓰고, 환경을 저장합니다.

• RAG 처리용 벡터DB
• 로그 기록
• 검색 인덱스
• 작업 히스토리 저장

이 때문에 기업 데이터센터는
현재 대비 10~20배의 NVMe SSD・스토리지 IOPS가 필요해집니다.

TrendForce가 최근 발표한 “HDD→SSD 전환 가속” 배경이 바로 이 부분입니다.

 

6. 모든 것이 실시간으로 연결되기 때문에 네트워크 지연(latency)이 치명적

 

자율 에이전트는 ‘지연’이 길어지면 작업이 실패합니다.

예시

• Agent가 0.5초 안에 응답해야 다음 단계로 넘어갈 수 있음
• 네트워크 지연이 10ms만 늘어나도 전체 작업 체인이 실패

따라서:

📌 네트워크 스위치: 400G → 800G → 1.6T → 3.2T
📌 케이블: DAC → AOC → Silicon Photonics
📌 라우터·토폴로지: Mesh → Clos → Dragonfly
📌 서버 간 대역폭: PCIe 5/6 → NVLink → NVSwitch 대규모 확장

 

네트워크 장비 수요가 폭발.

Cisco·Arista·Nvidia Spectrum-X가 여기에 직접적 수혜를 받습니다.

 

7. 정량적 요약 (2025→2030→2035 수요 변화)

 

 

 

즉, GPU와 HBM만 성장하는 것이 아니라
자율 에이전트 증가는 ‘네트워크 중심 성장’을 유발합니다.

 

8. Cisco가 말한 “자율 에이전트 시대 = 네트워크 슈퍼사이클”의 의미

 

Cisco CEO와 CTO가 최근 말한 핵심은:

• AI 모델만 강해지는 것이 아니라
• AI들이 서로 연결되는 시대가 온다
• 즉, “인터액션 시대(Interaction Age)”
• 이 때문에 스위치·라우터·보안 장비가 폭발적으로 필요
• 이것은 클라우드, 엔터프라이즈, 통신사를 모두 관통하는 Mega-cycle

즉,

✔ GPU 슈퍼사이클은 “연산 중심”

 

✔ Agent 슈퍼사이클은 “네트워크 중심”

 

→ 두 사이클이 겹치면 2025~2040까지 지속적인 CapEx 확장

이 공식이 바로 Cisco·Arista·Broadcom이
최근 주가가 다시 강세를 보이는 핵심 이유입니다.

 

📌 “AI Agent 시대에서 Cisco vs Arista vs Broadcom의 수혜 비교”
📌 “AI Agent adoption 속도가 HBM 가격에 미치는 영향(정량 모델)”
📌 “2030년 이후 AI 전력 수요의 실제 상한선(전력망 기준)”