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AI 에이전트 입문: 챗봇과 무엇이 다른가
AI 에이전트는 답변만 하는 챗봇이 아니라, 도구를 사용해 목표를 처리하는 실행형 시스템에 가깝다.
챗봇은 보통 사용자의 질문에 답합니다. 반면 AI 에이전트는 목표를 받고, 필요한 단계를 나누고, 검색·파일 처리·코드 실행 같은 도구를 사용해 일을 진행합니다.
기본 구성은 네 가지입니다. 첫째는 언어모델입니다. 사용자의 요청을 이해하고 다음 행동을 고릅니다. 둘째는 도구입니다. 웹 검색, 데이터베이스 조회, 문서 작성, 코드 실행 같은 기능이 여기에 들어갑니다. 셋째는 기억 또는 작업 상태입니다. 이미 확인한 정보와 남은 일을 추적합니다. 넷째는 검증 단계입니다. 결과가 틀렸는지, 빠진 부분이 있는지 점검합니다.
예를 들어 “오늘 AI 뉴스를 모아 기사로 발행해 줘”라는 요청은 단순 질문이 아닙니다. 에이전트는 소스를 찾고, 중복을 제거하고, 중요도를 매기고, 글을 쓰고, 검수하고, 사이트에 배포해야 합니다. 이처럼 여러 단계를 처리할 때 에이전트 방식이 필요합니다.
다만 에이전트가 항상 정답은 아닙니다. 목표가 모호하면 엉뚱한 일을 할 수 있고, 도구 사용 권한이 크면 실수의 영향도 커집니다. 그래서 중요한 작업에는 로그, 되돌리기, 자동 검수, 발행 기준이 함께 있어야 합니다.