본 논문은 생성형 인공지능 논의에서 최근 유행하는 용어인 "Agentic AI"와 "Multiagentic AI"가 기존 인공지능 연구에서 정립된 "지능형 에이전트"와 "다중 에이전트 시스템" 개념과 혼동되고 있음을 비판적으로 분석한다. 사회과학(Bandura, 1986)과 철학적 의도성(Dennett, 1971)의 관점에서 "Agentic"의 이론적 기원을 검토하고, Wooldridge, Jennings 등의 지능형 에이전트와 다중 에이전트 시스템에 대한 기초 연구를 요약한다. 단순 반응형 에이전트에서 Belief-Desire-Intention(BDI) 모델에 이르는 고전적인 에이전트 아키텍처를 조사하고, AI에서 에이전시를 정의하는 핵심 속성(자율성, 반응성, 사전적 행동, 사회적 능력)을 강조한다. LLM 기반의 AI 에이전트와 오픈소스 다중 에이전트 오케스트레이션 프레임워크의 등장을 포함하여 최근 대규모 언어 모델(LLM)과 LLM 기반 에이전트 플랫폼의 발전을 논의한다. "AI Agentic"은 본질적으로 AI 에이전트를, "AI Multiagentic"은 다중 에이전트 시스템을 지칭하는 유행어로 사용되는 경우가 많다고 주장하며, 이러한 혼란이 수십 년간의 자율 에이전트 및 다중 에이전트 시스템 분야 연구를 간과하고 있음을 지적한다. LLM 기반 AI 에이전트의 새로운 가능성에 기존의 풍부한 지식(다중 에이전트 시스템 플랫폼 표준, 통신 언어, 조정 및 협력 알고리즘, 합의 기술 등)을 통합하여 과학적, 기술적 엄격성과 기존 용어의 사용을 옹호한다.
