[AI] AI 에이전트(AI Agent)의 모든 것

 

 

들어가며

AI 시대에서 최근 에이전트 이야기가 많이 들려오고 있습니다. AI 모델이 얼마나 똑똑한가에 집중했었다면 이제는 AI 모델을 통해 어떤 것을 자동화할 수 있을까에 포커스가 맞춰지고 있습니다. 그 중심에 있는 AI Agent에 대해 알아보려고 합니다.

 

 

AI Agent란

단일 AI와는 달리 특정 목표를 위해 사람처럼 자율적으로 생각하고 행동하며 주어진 환경에 적응해서 작업을 수행하거나 문제를 해결하는 똑똑한 컴퓨터 프로그램입니다. 일반 AI와 다른 점은 자율성과 환경 적응이다. 일반 AI는 수동적으로 물어보는 질문에 답하는 반면에 에이전트는 환경과 상호작용하면서 자유롭게 판단하고 실행합니다.

 

미래의 IT부서는 AI 에이전트를 채용하고 관리하는 인사부서가 될 것이다.
-젠슨황-

 

 

왜 AI Agent를 배워야 할까

배우지 않으면 AI 직원들을 제대로 활용할 줄도 모르기 때문에 경쟁력에서 뒤쳐질 수 있습니다. AI시대에서 AI Agent은 선택이 아닌 필수입니다. 미래에는 AI Agent를 잘 다루는 능력이 핵심 경쟁력이 될 것입니다.

최근 AI는 단순한 언어 모델을 넘어, API 호출 / 애플리케이션 제어 / 다단계 업무 실행을 수행할 수 있게 되었습니다. 이는 기업·개발자·사용자 모두에게 업무 자동화 수준이 완전히 달라진다는 의미입니다.

 기존 AI (GPT 시대)

• "지시 → 답변" 형태
• 모든 실행은 사람이 해야 했음

 AI Agent 시대

• "목표 → 실행 계획 → 자동 실행 → 결과 보고"
• 사람이 아닌 시스템이 실제 행동

이 변화는 마치 인터넷이 단순 정보 검색 → 전자상거래 → 스마트폰 생태계로 확장된 흐름과 유사합니다. 이해하셨나요? AI Agent는 실행력을 가진 AI 입니다. AI 에이전트는 단순 질문에 답하는 백과사전이 아니라, 명령하면 명령을 분석하고 추론하면서 실행해 옮깁니다. 이 때 주변 환경과 상호작용을 하면서 오류까지 보완하는 똑똑한 비서 역할을 수행합니다. 그래서 "에이전트"라는 이름이 붙여진 것 같습니다.

 

 

 

AI Agent의 구성요소

1. 두뇌(AI 모델)
   • 이곳에서 모든 사고가 일어납니다. AI 모델은 추론과 계획을 처리합니다. 상황에 맞게 어떤 행동을 취할지 결정을 내립니다.
2. 몸(기능과 도구)
   • 이 부분은 에이전트가 수행할 수 있는 모든 작업을 나타냅니다.
   • 가능한 행동의 범위는 에이전트가 어떤 도구를 가지고 있는지에 달려 있습니다. 예를 들어, 인간은 날개가 없기 때문에 “날기” 행동을 할 수 없지만, “걷기”, “달리기”, “점프하기”, “잡기”와 같은 행동은 수행할 수 있습니다.
   • 즉, 행동은 에이전트가 취하는 단계이며, 도구는 해당 행동을 수행하기 위해 사용할 수 있는 외부 리소스입니다.

 

또 개발자의 관점에서는 다음과 같습니다.

• 사고(Thought): 에이전트의 LLM부분이 다음에 수행할 단계를 결정합니다.
• 행동(Action): 에이전트가 도구를 호출하고 필요한 인자를 전달하여 특정 행동을 수행합니다.
• 관찰(Observation): 모델이 도구의 응답을 검토합니다.

출처: https://huggingface.co/learn/agents-course/unit1/agent-steps-and-structure

AI Agent가 어떤 식으로 동작하는지에 대해 이해하려면 용어의 정리가 필요합니다. 특히 Agent에서는 행동(Action)과 도구(Tool)가 중요한 개념입니다.

 

 

도구의 동작 원리

LLM은 본질적으로 텍스트 입력을 받아 텍스트 출력을 생성할 수 있을 뿐, 스스로 도구를 호출할 수는 없습니다.

따라서 에이전트(Agent)에 도구를 제공한다는 것은 LLM에게 도구의 존재를 가르치고, 필요할 때 해당 도구를 호출하는 텍스트를 생성하도록 유도하는 것을 의미합니다. 예를 들어, 특정 위치의 날씨를 조회할 수 있는 도구를 제공한 후, LLM에게 파리의 날씨를 묻는다면, LLM은 해당 질문이 “날씨” 도구를 사용할 적절한 상황임을 인식합니다. 그러면 LLM은 해당 도구를 호출하도록 코드 형태의 텍스트를 생성합니다.

에이전트는 LLM의 출력을 파싱해 도구 호출이 필요한지를 파악하고, LLM을 대신하여 해당 도구를 실행하는 역할을 담당합니다. 이후 도구에서 반환된 결과를 다시 LLM에 전달하면, LLM은 이를 바탕으로 사용자에게 제공할 최종 응답을 생성합니다.

도구 호출의 출력은 대화 중 하나의 메시지로 간주됩니다. 일반적으로 이러한 도구 호출 과정은 사용자에게 직접 노출되지 않습니다: 에이전트는 대화를 조회한 후, 도구를 실행하고, 결과(출력)를 얻고, 이 결과를 새로운 대화 메시지로 추가한 뒤, 업데이트된 대화를 다시 LLM에게 전달합니다. 사용자의 관점에서는 마치 LLM이 직접 도구를 사용한 것처럼 보이지만, 실제로는 에이전트가 이를 수행한 것입니다.

 

 

AI Agent가 수행할 수 있는 작업

비즈니스 & 금융

• 시장 데이터 수집 → 분석 → 매매 자동 실행
• 레포트 자동 생성
• 실적 분석 및 투자 전략 테스트
• 고객 문의 처리 + CRM 동작

→ 개발자 관점에서는 HFT/Algo trading bot보다 더 넓은 의사결정 기능을 갖춘 개념입니다.

개발/IT 운영 (DevOps + AgentOps)

• 서버 상태 모니터링
• 장애 자동 감지 및 조치
• 코드 수정 제안 → 테스트 → 배포 자동화

개인 업무 자동화

• 이메일 정리
• 일정 조율
• 여행 스케줄 및 예약 자동 처리

 창작·콘텐츠·교육

• 블로그 포스팅 → 이미지 제작 → SEO 최적화
• 개인 맞춤 학습 튜터링
• 장기 목표 기반 자기계발 수행

 

 

멀티 Agent

멀티 에이전트는 단일 에이전트와 다르게 하나의 팀으로 움직입니다. 멀티 에이전트를 관리한다는 것은 직원 하나하나를 다루는 것이 아니라 팀을 다루게 되는 것입니다. 에이전트끼리는 정보를 주고 받는 등 상호작용을 하면서 단계적으로 업무를 수행해나갑니다. 이를 통해 이론적으로 불가능해 보였던 자동화를 구현할 수 있으며 마치 개인을 위해 여러 전문가가 팀을 이루어 업무를 수행해나가는 것입니다. 멀티 Agent에서는 추후에 자세히 다뤄보도록 하겠습니다.

 

 

마치며

AI Agent는 앞으로 소프트웨어 사용 방식 자체를 대체할 가능성이 큽니다. 과거에는 사람이 프로그램에 명령했다면 앞으로는 사람이 목표를 말하면 AI가 프로그램을 사용하는 방식이 될 것입니다. 또 UI 중심 시대 → API 중심 시대 → Agent 중심 시대로 이동하고 있습니다. 프로그래밍 언어의 등장, 스마트폰의 등장, 인터넷의 등장 처럼 AI 에이전트의 등장은 미래의 핵심 기술이자 보편화된 기술이 될 것이라고 생각합니다.

 

참고

• https://www.ibm.com/think/topics/ai-agents
• https://huggingface.co/learn/agents-course
• https://cloud.google.com/discover/what-are-ai-agents