AI 에이전트라는 말을 처음 접하면 가장 궁금한 부분이 있습니다. 바로 “AI가 어떻게 스스로 일을 처리한다는 것일까?”라는 점입니다.

일반적인 생성형 AI는 사용자가 질문을 입력하면 그에 맞는 답변을 만들어주는 방식으로 작동합니다. 하지만 AI 에이전트는 단순히 질문에 답하는 것에서 한 단계 더 나아갑니다. 사용자가 원하는 목표를 이해하고, 목표를 달성하기 위해 필요한 작업을 계획한 뒤 실제 행동까지 이어갈 수 있도록 설계됩니다.

그렇다고 AI 에이전트가 사람처럼 완전히 독립적으로 생각하고 행동한다는 의미는 아닙니다. 정확하게는 대규모 언어 모델과 메모리, 외부 도구, 작업 규칙 등을 결합하여 일정한 범위 안에서 스스로 다음 행동을 결정할 수 있도록 만든 시스템에 가깝습니다.

이번 글에서는 AI 에이전트의 작동 원리를 처음 접하는 사람도 이해할 수 있도록 단계별로 알아보겠습니다.

AI 에이전트의 기본 작동 구조

AI 에이전트의 작동 과정을 간단하게 표현하면 다음과 같습니다.

목표 입력 → 상황 파악 → 계획 수립 → 도구 선택 → 행동 실행 → 결과 확인 → 다음 행동 결정

중요한 것은 한 번의 질문과 한 번의 답변으로 끝나지 않는다는 점입니다.

예를 들어 사용자가 AI 에이전트에게 “최근 AI 산업의 주요 동향을 조사해서 보고서로 정리해줘”라는 목표를 전달했다고 가정해 보겠습니다.

AI 에이전트는 먼저 무엇을 조사해야 하는지 판단합니다. 이후 필요한 자료를 찾고, 여러 정보를 비교한 다음 중요한 내용을 선별합니다. 마지막으로 수집한 정보를 정리해 하나의 보고서 형태로 만드는 과정을 진행할 수 있습니다.

이 과정에서 정보가 부족하다면 다시 검색하거나 다른 자료를 확인하도록 설계할 수도 있습니다.

이러한 반복적인 판단과 실행 과정이 AI 에이전트의 중요한 특징입니다.

1. 목표를 이해한다

AI 에이전트의 첫 번째 단계는 사용자가 원하는 목표를 파악하는 것입니다.

기존의 프로그램은 사람이 미리 작성한 명령과 규칙에 따라 움직이는 경우가 많았습니다. 반면 AI 에이전트는 자연어로 전달된 요청을 해석할 수 있다는 특징이 있습니다.

예를 들어 사용자가 다음과 같이 요청할 수 있습니다.

“이번 주에 발표된 중요한 AI 뉴스를 찾아서 핵심 내용만 정리해줘.”

이 요청에는 여러 작업이 포함되어 있습니다.

이번 주라는 기간을 확인해야 하고, AI와 관련된 정보를 찾아야 하며, 그중 중요한 내용을 판단하고 최종적으로 읽기 쉬운 형태로 정리해야 합니다.

AI 에이전트는 이러한 최종 목표를 중심으로 필요한 작업을 구성하게 됩니다.

2. 목표를 작은 작업으로 나눈다

복잡한 목표는 한 번의 행동으로 해결하기 어렵습니다.

그래서 AI 에이전트는 목표를 여러 개의 작은 작업으로 나누는 방식으로 설계될 수 있습니다. 이를 흔히 계획 또는 태스크 분해라고 표현합니다.

앞에서 살펴본 AI 뉴스 조사 업무를 예로 들면 다음과 같이 나눌 수 있습니다.

첫째, 조사해야 할 기간을 확인합니다.

둘째, 관련된 정보를 검색합니다.

셋째, 신뢰할 수 있는 자료인지 확인합니다.

넷째, 비슷한 내용을 분류합니다.

다섯째, 중요한 내용을 선별합니다.

여섯째, 내용을 요약합니다.

일곱째, 최종 보고서를 작성합니다.

사람이 복잡한 일을 할 때 여러 단계로 나누어 처리하는 것과 비슷한 구조입니다.

이러한 작업 분해가 잘 이루어질수록 AI 에이전트가 복잡한 업무를 처리하기 쉬워집니다.

3. 필요한 도구를 선택한다

AI 에이전트가 단순한 챗봇과 구별되는 중요한 요소 중 하나가 외부 도구 활용입니다.

언어 모델만으로는 최신 정보를 직접 확인하거나 특정 서비스의 데이터를 변경하는 데 한계가 있습니다.

따라서 실제 AI 에이전트 시스템에서는 필요에 따라 다양한 도구를 연결할 수 있습니다.

예를 들어 웹 검색 기능, 계산기, 데이터베이스, 이메일, 일정 관리 프로그램, 문서 작성 도구, 회사 내부 시스템 등을 연결할 수 있습니다.

AI 에이전트는 현재 작업을 해결하기 위해 어떤 도구가 필요한지 판단하고 적절한 기능을 호출하도록 설계됩니다.

계산이 필요하다면 계산 도구를 사용하고, 최신 정보가 필요하다면 검색 기능을 사용하며, 내부 자료가 필요하다면 연결된 데이터베이스에서 정보를 가져오는 방식입니다.

결국 AI 에이전트의 능력은 AI 모델의 성능뿐만 아니라 어떤 도구와 연결되어 있는지에 따라서도 크게 달라질 수 있습니다.

4. 실제 행동을 수행한다

계획을 세우고 필요한 도구를 결정했다면 다음 단계는 행동입니다.

여기서 행동이란 단순히 로봇이 현실에서 움직이는 것을 의미하지 않습니다.

정보 검색, 파일 읽기, 데이터 분석, 이메일 초안 작성, 일정 확인, 문서 생성과 같은 디지털 작업 역시 AI 에이전트의 행동에 포함될 수 있습니다.

예를 들어 고객 문의를 처리하는 AI 에이전트라면 고객이 보낸 메시지를 분석한 뒤 문의 유형을 분류할 수 있습니다.

이후 연결된 상품 데이터에서 관련 정보를 확인하고 답변 초안을 작성할 수 있습니다. 필요하다면 담당 직원에게 내용을 전달하는 단계까지 이어질 수도 있습니다.

이처럼 AI 에이전트는 언어를 생성하는 것에서 끝나는 것이 아니라 연결된 시스템을 통해 실제 작업으로 이어질 수 있다는 특징이 있습니다.

5. 실행 결과를 확인한다

AI 에이전트가 행동했다고 해서 모든 과정이 끝나는 것은 아닙니다.

수행한 작업이 목표에 적합한 결과를 만들었는지 확인하는 과정이 필요합니다.

예를 들어 특정 정보를 검색했지만 원하는 자료를 찾지 못했다면 어떻게 해야 할까요?

일반적인 프로그램이라면 오류를 반환하고 작업이 종료될 수도 있습니다. 하지만 AI 에이전트는 시스템 설계에 따라 검색어를 변경하거나 다른 방법을 선택해 다시 시도할 수 있습니다.

즉,

행동 → 결과 확인 → 판단 → 다음 행동

이라는 과정이 반복될 수 있습니다.

이러한 반복 구조를 통해 하나의 목표를 여러 단계에 걸쳐 처리할 수 있습니다.

AI 에이전트의 메모리는 왜 중요할까?

AI 에이전트의 작동 원리를 이해할 때 빠뜨릴 수 없는 것이 메모리입니다.

여러 단계의 작업을 수행하려면 이전 단계에서 무엇을 했는지 알아야 하기 때문입니다.

예를 들어 AI 에이전트가 10개의 자료를 조사했다고 가정해 보겠습니다.

이미 확인한 자료를 기억하지 못한다면 같은 자료를 반복해서 조사하거나 이전 결과와 연결하지 못하는 문제가 발생할 수 있습니다.

따라서 AI 에이전트 시스템에서는 현재 작업 상태, 이전 실행 결과, 필요한 사용자 정보 등을 적절하게 관리하는 구조가 중요합니다.

다만 모든 정보를 무조건 오래 저장하는 것이 좋은 것은 아닙니다. 개인정보나 민감한 데이터가 포함될 수 있기 때문에 어떤 정보를 저장하고 언제 삭제할 것인지에 대한 관리도 필요합니다.

AI 에이전트가 항상 정확하게 판단하는 것은 아니다

여기에서 반드시 알아야 할 부분이 있습니다.

AI 에이전트가 스스로 계획하고 행동할 수 있다고 해서 모든 판단이 정확한 것은 아닙니다.

AI 모델은 잘못된 정보를 생성할 수 있고 사용자의 의도를 잘못 해석할 수도 있습니다. 잘못된 도구를 선택하거나 예상하지 못한 결과를 만들어낼 가능성도 있습니다.

특히 이메일 발송, 결제, 파일 삭제, 고객 정보 변경처럼 실제 결과에 큰 영향을 주는 작업이라면 더욱 주의해야 합니다.

그래서 실제 업무용 AI 에이전트를 설계할 때는 중요한 행동을 수행하기 전에 사람의 승인을 받도록 만드는 방식이 활용됩니다.

AI가 초안을 작성하고 사람이 확인한 뒤 최종 실행하는 구조가 대표적인 예입니다.

AI 에이전트의 자율성을 높이는 것만큼 어디까지 AI에게 맡기고 어디에서 사람이 개입할 것인지 결정하는 것도 중요합니다.

AI 에이전트의 핵심은 반복적인 판단과 실행

AI 에이전트의 작동 원리를 어렵게 생각할 필요는 없습니다.

핵심은 목표를 받고, 필요한 일을 판단하고, 적절한 도구를 사용해 행동하고, 결과를 확인한 다음 다시 다음 행동을 결정하는 과정입니다.

이를 간단하게 정리하면 다음과 같습니다.

목표 설정 → 계획 → 도구 선택 → 실행 → 결과 확인 → 재판단

필요하다면 이 과정이 여러 번 반복됩니다.

바로 이 구조 때문에 AI 에이전트는 단순한 질문 답변용 AI를 넘어 업무 자동화 분야에서 주목받고 있습니다.

앞으로는 사람이 AI에게 모든 작업을 하나씩 지시하는 방식에서 벗어나 하나의 목표를 전달하고 AI가 필요한 과정을 수행하도록 만드는 방식이 더욱 확대될 가능성이 있습니다.

따라서 AI 에이전트를 이해하려면 특정 서비스의 사용법만 익히기보다 목표, 계획, 도구, 행동, 메모리라는 기본 구조를 이해하는 것이 중요합니다.

다음 글에서는 이러한 AI 에이전트와 생성형 AI가 정확히 무엇이 다른지, 두 개념을 혼동하기 쉬운 이유와 함께 자세히 살펴보겠습니다.