본 논문은 stateless LLM에서 자율적인 목표 지향 에이전트로의 급격한 전환에 따른 핵심 질문, 즉, 언제 에이전트 AI가 진정으로 필요한가에 대한 답을 제시한다. STRIDE (Systematic Task Reasoning Intelligence Deployment Evaluator)라는 프레임워크를 제안하여, (i) 직접적인 LLM 호출, (ii) 가이드 AI 어시스턴트, (iii) 완전 자율 에이전트 AI의 세 가지 모드 중 적절한 것을 선택하도록 권장한다. STRIDE는 구조화된 작업 분해, 동적성 속성 부여, 자기 성찰 요구 분석을 통합하여 Agentic Suitability Score를 생성하고, 동적성이나 변화하는 컨텍스트가 내재된 작업에만 완전한 에이전트 자율성을 할당한다. SRE, 규정 준수, 엔터프라이즈 자동화 등 30개의 실제 작업에서 평가한 결과, STRIDE는 모드 선택 정확도 92%, 불필요한 에이전트 배포 45% 감소, 리소스 비용 37% 절감을 달성했다.
