AI Agent는 무엇인가?

AFL·2025년 6월 19일

생성형 AI의 다음은 AI 에이전트 시대라고 할 만큼 에이전트가 주목받고 있다. 글로벌 시장조사 기관 가트너는 2025 주요 기술 트렌드로 AI 에이전트를 꼽을 만큼, 이제는 AI 에이전트 기술의 수요가 커질 것으로 예상된다.

그럼 AI 에이전트가 무엇인지, 어떤 구조로 작동하는지, 왜 중요한지를 알아보자.

AI 에이전트란?

AI 에이전트는 스스로 생각하고 계획하며 외부 도구를 활용하여 실제로 행동까지 수행하는 AI 이다. 에이전트는 추론하고, 계획하고, 환경과 상호작용하는 AI 모델이다.
인간의 개입 없이도 스스로 환경을 인식하고, 데이터를 분석하며, 학습을 통해 효율적으로 문제를 해결할 수 있는 AI이다.

챗봇이 단순히 질문에 답하거나 정적인 정보를 제공하는 데 그쳤다면, 에이전트는 대화의 맥락을 파악하고 맞춤형 솔루션을 제공한다.

AI 에이전트의 구성요소

AI 모델 (두뇌) : 추론과 계획을 처리한다. 상황에 따라 어떤 행동을 취할지 결정한다.
능력과 도구 (손과 발) : 에이전트가 할 수 있는 모든 것.

에이전트의 중요성

자율성: 사용자의 지속적인 지시 없이도 복잡한 잡업을 수행할 수 있다. 목표가 설정되면 그 목표를 달성하기 위한 단계를 스스로 결정한다.
복잡한 문제 해결: 여러 단계가 필요한 복잡한 문데를 분해하고 순차적으로 해결할 수 있다.
실시간 적응: 환경의 변화나 새로운 정보에 따라 전략을 조정할 수 있다.
도구 사용: LLM의 능력을 넘어, 외부 도구와 API를 활용하여 실제 세계에 영향을 미칠 수 있다.

AI 에이전트 도구(Tool)

에이전트의 핵심 요소를 Tool이다. 도구가 없으면 단순한 LLM에 불과하다. Tool을 통해 유저와 세계와 상호작용하고 다양한 작업을 수행할 수 있다.

Tool 이란?

LLM에 제공되는 함수. AI 에이전트가 특정 작업을 수행하거나 외부 세계와 소통할 수 있게 해준다.

ex) 웹 검색 - 인터넷에서 최신 정보를 가져온다.
이미지 생성 - 텍스스 설명을 기반으로 이미지 생성
검색 - 외부에서 정보를 검색한다.
API 인터페이스 - 외부 API와 상호작용한다.

도구의 중요성

LLM의 능력을 보완하는 것이다. 최신 데이터를 도구를 통해 제공하거나, 작업에 필요한 도구를 활용하면 더 정확한 결과를 제공할 수 있다.

도구의 구성요소

함수가 하는 일에 대한 텍스트 설명 - 도구의 목적과 기능을 명확하게 설명한다.
Callable: 실제로 작업을 수행하는 함수나 메서드
타입이 있는 인수: 도구가 받는 입력 매개변수와 그 타입
타입이 있는 출력(선택사항): 도구가 반환하는 값의 타입

LLM에게 도구를 제공하는 방법

시스템 프롬프트를 통해 도구의 설명을 제공하는 것이 일반적이다. 명확하게 설명해야 하고, 도구의 구성 요소를 포함해야 한다.
설명은 일반적으로 JSON, YAML, 특정 텍스트 형식 같은 구조화된 형식으로 제공된다. 시스템 프롬프트에 설명이나 코드 작성을 통해 도구를 제공할 수 있다.