요즘 'AI 에이전트'라는 용어가 어디서나 들리고 있습니다. 하지만 대부분의 자료는 AI 에이전트가 무엇인지, 또는 어떻게 만드는지에만 초점을 맞추고 있을 뿐, 언제 이것을 사용해야 하는지에 대한 설명은 부족한 경우가 많습니다. 특히 AI 챗봇과 AI 에이전트의 차이점, 그리고 어떤 상황에서 어떤 접근법을 선택해야 하는지 헷갈리는 분들이 많으실 텐데요.
이 글에서는 문제 해결이라는 관점에서 AI 에이전트에 접근해보려 합니다. 실제 비즈니스 환경에서 AI는 결국 문제를 해결하기 위한 도구니까요. 글을 다 읽으시면 AI 에이전트의 차별점, 일반 AI 접근법과의 비교, 그리고 간단한 AI 에이전트를 직접 구축하는 방법까지 이해하실 수 있을 겁니다.
AI 챗봇과 AI 에이전트의 차이점
먼저 대부분의 사람들이 익숙한 AI 챗봇(ChatGPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek 등)의 특성을 살펴봅시다. 이들은 고급 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 하며 '반응형' 특성을 가지고 있습니다.
일반 AI 챗봇의 특징:
- 사용자가 프롬프트를 제공하면 요청을 처리하고 출력을 생성한 후 상호작용 종료
- 직접 제공하지 않는 한 외부 데이터 소스에 접근 불가
- 아이디어, 이미지, 게시물을 생성할 수 있지만 최종 실행은 사람이 해야 함
반면 AI 에이전트는 기본적으로 이러한 LLM을 기반으로 하지만, 다음과 같은 네 가지 핵심 구성 요소를 추가로 갖추고 있습니다:
- 추론과 계획 능력: 챗봇의 텍스트 기반 추론과 달리, 에이전트는 어떤 행동을 취할지, 어떤 도구를 사용할지 계획하고, 사용자를 대신해 결정을 내리고, 학습을 반영할 수 있습니다.
- 시스템 지침: AI 에이전트의 역할과 작업 명세를 정의합니다.
- 메모리 시스템 접근: 현재 대화를 유지하는 단기 메모리와 학습, 지식, 컨텍스트를 저장하는 장기 메모리를 갖습니다. 이것이 ChatGPT의 메모리 저장 기능이 중요한 이유입니다.
- 도구 접근: API를 통한 외부 시스템 접근, 온라인 정보 검색, 데이터 파일 변경 등 다양한 도구를 활용할 수 있습니다. 이러한 연결을 표준화하기 위해 Anthropic에서 개발한 MCP(Model Context Protocol)가 논의되고 있습니다.
가장 중요한 점은 AI 에이전트가 실제 작업을 사용자 대신 수행한다는 것입니다. 오늘날 이미 우리가 사용하고 있는 많은 AI 에이전트가 있습니다. ChatGPT, Gemini 딥 리서치는 AI 에이전트의 예시입니다.
현재 시장에 나와 있는 대부분의 AI 에이전트 제품은 주로 연구, 콘텐츠 생성, SEO 등 특정 작업 영역에 집중되어 있습니다. Open AI Operator, Manus AI와 같은 일반 목적 AI 에이전트의 예시는 상대적으로 적습니다.
언제 AI 에이전트를 사용해야 할까?
이러한 기본 개념을 이해하는 것도 중요하지만, 더 중요한 것은 언제 AI 에이전트를 사용해야 하는지 아는 것입니다. 현실적으로 모든 상황이 AI 에이전트를 필요로 하지는 않습니다.
물론 다양한 시나리오와 예외 상황이 있지만, 일반적으로 결정은 두 가지 핵심 차원으로 좁혀집니다:
- 문제의 복잡성: 구조화된 형식의 단순하고 직관적인 작업을 다루고 있는지, 아니면 여러 단계와 창의성, 복잡한 의사 결정이 필요한 작업인지?
- 얼마나 많은 통제권을 포기할 수 있는지: 긴밀하게 관여하고 싶은지, 아니면 최소한의 감독으로 자체적으로 실행되는 것이 필요한지?
가장 까다로운 부분은 자율성이 높을수록 통제력은 낮아지고 확장성은 높아지지만, 위험도 역시 높아진다는 점입니다. 적어도 오늘날의 AI 에이전트 환경에서는 이것이 사실입니다. 그래서 해당 작업에 대한 위험 허용 수준을 고려해야 합니다.
이 두 가지 차원을 사용하여 일반적으로 네 가지 뚜렷한 접근 방식으로 구분할 수 있습니다:
| 접근 방식 | 복잡성 | 자율성 | 적합한 사용 사례 |
|---|---|---|---|
| AI 챗봇 | 낮음 | 낮음 | 이메일 작성, 게시물 아이디어와 같이 인간의 개입이 많은 단순한 쿼리에 적합 |
| AI 지원 워크플로우 | 높음 | 낮음 | 여러 도구를 사용하는 복잡한 문제로, 여전히 사용자의 지침이 필요한 경우 (대부분의 사람들이 이 카테고리에 속함) |
| 자동화된 AI 워크플로우 | 낮음 | 높음 | 위험이 낮고 덜 복잡한 작업에 많이 관여하고 싶지 않을 때 |
| AI 에이전트 / 에이전틱 워크플로우 | 높음 | 높음 | 여러 에이전트가 자율적인 결정을 내리는 복잡한 문제에 높은 자율성이 필요할 때 |
이상적으로 AI 에이전트는 자율적으로 실행되어야 하고 AI 에이전트 출력을 평가하는 방법도 있지만, 현실적으로 위험도 높기 때문에 현재 대부분의 비즈니스는 위험 수준을 최소화하기 위해 인간이 루프에 있는 것을 선호합니다.
실제 사례: 월간 트래픽 보고서 생성으로 본 접근법 비교
이러한 접근 방식들을 완전히 이해하고, 특히 AI 에이전트가 실제 상황에서 어떻게 차이를 만드는지 알아보기 위해 월간 트래픽 성능 보고서 생성을 예로 들어보겠습니다.
1. 기본 AI 챗봇 접근법
가장 기본적인 AI 접근법인 단순 AI 챗봇을 사용할 경우, Google Analytics 데이터나 외부 도구에 접근할 수 없습니다. 복잡한 작업으로 간주되기 때문에 데이터를 직접 제공하지 않으면 실제로 작업을 수행할 수 없습니다.
2. 수동 AI 지원 워크플로우 접근법
이것이 대부분의 사람들이 사용하는 방식입니다. 다양한 도구를 조합하는 접근법으로, 이 경우 GA 데이터를 CSV 파일로 내보낸 다음 다시 AI에 업로드하고, 보고서를 컴파일하거나 공유할 준비를 하도록 프롬프트를 입력합니다. 자율성이 낮고 인간의 개입이 많습니다.
3. 완전 자동화된 AI 워크플로우
실행에 인간의 감독이 거의 없이 독립적으로 실행되어야 합니다. 같은 작업을 위해 AI 자동화 플랫폼(make.com)을 사용한 예시:
- GA4에서 시작하여 Google Analytics 4 속성에 연결하여 트래픽 데이터 검색
- 출력을 CSV 파일 형식으로 변환하여 나중에 Claude에 전달
- 원하는 값(채널 및 세션) 정의
- Claude에 전달하여 미리 정의된 프롬프트에서 HTML 코드로 시각화가 포함된 보고서 생성
- 지정된 파일 이름으로 서버에 업로드하여 다운로드하거나 공유 목적으로 도메인에서 나중에 열 수 있도록 함
이 워크플로우는 매달 1일에 실행되도록 예약하여 월이 완료될 때마다 보고서가 준비되도록 할 수 있습니다. 설정 단계에서는 인간이 관여해야 하지만, 모든 것이 잘 테스트되면 자동화된 AI 워크플로우의 출력은 인간의 개입 없이도 항상 높은 예측 가능성을 가져야 합니다. 그래서 구조화된 형식으로 위험이 낮고 덜 복잡한 작업에 더 적합합니다.
4. AI 에이전트 접근법
이 프레임워크에서 가장 강력한 옵션인 AI 에이전트는 최고의 자율성과 복잡한 작업을 처리하는 능력을 결합합니다. 같은 작업을 위해 간단한 월간 보고 에이전트를 구축하는 사례를 살펴보겠습니다.
이 예시에서는 오픈 소스이고 노코드인 인기 있는 AI 에이전트 구축 플랫폼인 n8n을 사용합니다. Google Vertex AI, LangFlow와 같은 다른 노코드 플랫폼도 사용할 수 있습니다.
기본적인 AI 에이전트 구축 과정을 요약하면:
- n8n에서 새 워크플로우 생성
- 워크플로우에 AI 에이전트 추가
- 시스템 메시지(에이전트의 역할, 워크플로우 세부사항) 설정
- AI 에이전트의 기본 구조 확인: 입력(사용자가 입력한 채팅 메시지), 이 AI 에이전트에서의 출력 노드 (다른 특정 작업 정의 가능)
- 채팅 모델, LLM, 메모리 및 다른 도구에 접근할 수 있도록 설정
- LLM 설정 (이 경우 Claude), 최대 토큰 설정, API 연결 설정
- 메모리 설정 (이 경우 단순 메모리), 컨텍스트 윈도우 길이 설정 (에이전트가 검색할 수 있는 과거 메시지 수)
- 도구 연결 (Google Analytics, 속성, 메트릭, 차원과 같은 주요 설정 구성)
- HTML 모듈을 사용하여 AI 에이전트의 출력에서 HTML 템플릿 생성
- 서버에 업로드하기 위한 FTP 모듈 추가
- 시스템 지침 추가 (에이전트가 수행해야 할 작업, 워크플로우 세부사항 등)
이렇게 구축된 AI 에이전트는 자율적인 결정을 내리고 올바른 도구를 선택할 수 있습니다. 예를 들어, "지난 30일 웹사이트 트래픽"을 요청하면 자동으로 Google Analytics 4를 통해 실행되어 정보를 가져옵니다. 또한 Google 시트에 데이터를 저장하도록 지시할 수 있으며, 에이전트는 정확한 단계를 지시하지 않아도 채널 및 세션 데이터로 성공적으로 업데이트합니다. 에이전트가 사용자를 위해 결정을 내리기 때문입니다.
또한 "보고서 생성"이라는 간단한 프롬프트만으로도 시스템 프롬프트를 통해 이미 지정된 명확한 범위 때문에 HTML 형식의 보고서가 생성됩니다. 실행 파일은 Claude 스타일로 아름답게 생성되어 이해관계자나 내부 팀과 공유할 수 있는 요약, 콜아웃 박스, 데이터 시각화, 인사이트를 포함합니다.
어떤 접근법을 선택해야 할까?
모든 것은 작업의 특성과 해결하려는 문제 또는 비즈니스 과제에 달려 있습니다. 반드시 하나만 선택할 필요는 없고, 모든 접근법을 사용할 수 있습니다. 중요한 것은 어떤 상황에서 어떤 접근법을 사용해야 하는지 아는 것입니다.
예를 들어, 월간 보고서 생성의 경우 AI 자동화 워크플로우가 충분할 수 있습니다. 이는 복잡한 작업이 아니며 잘 정의된 규칙으로 출력이 매우 예측 가능해야 합니다. 보고서에 포함할 메트릭의 범위가 항상 잘 정의되어 있습니다.
하지만 더 큰 유연성이 필요하다면, 아마도 GA, CRM 데이터와 같은 다른 데이터 소스에서 가져온 여러 다른 보고서가 있고 컨텍스트 고려 사항이 포함된 더 의미 있는 인사이트가 필요하며 위험 허용 수준이 높다면 AI 에이전트가 더 적합할 것입니다.
모든 문제가 AI 에이전트로 해결되어야 한다고 생각하지 마세요. 먼저 문제를 검토하고 가능한 ROI를 고려하여 AI 에이전트를 사용하거나 구축할 가치가 있는지 결정하세요.
결론: 문제에서 시작하는 AI 접근법
지금까지 AI 에이전트와 다른 AI 접근법의 차이점, 그리고 실제 상황에서 어떻게 활용할 수 있는지 살펴보았습니다. 중요한 점은 항상 문제에서 시작해야 한다는 것입니다. 최신 기술을 사용하는 것이 목적이 되어서는 안 됩니다.
AI 에이전트는 강력한 도구지만, 모든 상황에 적합하지는 않습니다. 문제의 복잡성과 필요한 자율성 수준을 고려하여 접근법을 선택하세요. 기억해야 할 핵심은 다음과 같습니다:
- 단순하고 직관적인 작업에는 AI 챗봇이 충분합니다.
- 복잡하지만 인간의 지도가 필요한 작업에는 AI 지원 워크플로우가 적합합니다.
- 단순하지만 자동화가 필요한 작업에는 자동화된 AI 워크플로우가 이상적입니다.
- 복잡하면서 높은 자율성이 필요한 작업에는 AI 에이전트가 가장 적합합니다.
현재 AI 기술 환경에서 가장 흥미로운 점은 이러한 도구들이 계속 발전하고 있다는 것입니다. 특히 Anthropic의 MCP(Model Context Protocol)와 같은 표준화 노력은 AI 에이전트의 발전을 더욱 가속화할 것입니다.
제가 최근 경험한 사례를 공유하자면, 마케팅 보고서 자동화 프로젝트에서 처음에는 AI 에이전트 접근법이 가장 좋을 것이라고 생각했습니다. 다양한 데이터 소스(GA, Facebook Ads, Google Ads)에서 정보를 가져와 통합 분석 보고서를 만들어야 했기 때문이죠. 하지만 실제로 구현해보니 완전 자동화된 AI 워크플로우가 더 효율적이었습니다. 왜냐하면 데이터 소스는 다양했지만 매번 동일한 메트릭과 형식으로 보고서를 생성해야 했기 때문입니다. 이 경험을 통해 가장 복잡하거나 최신 솔루션이 항상 최선은 아니라는 것을 배웠습니다.
이처럼 상황에 맞는 접근법을 선택하는 것이 중요합니다. 물론 시간이 지남에 따라 AI 에이전트의 기능이 향상되고 위험은 감소할 것이므로, 앞으로는 더 많은 작업에 AI 에이전트가 활용될 수 있을 것입니다.
나만의 AI 에이전트 구축 시작하기
AI 에이전트의 미래를 살펴보면, 우리는 이제 막 그 가능성의 표면을 긁기 시작했을 뿐입니다. 현재 대부분의 AI 에이전트는 단일 LLM을 기반으로 하지만, 향후에는 다양한 특화된 모델들이 협력하는 '멀티 에이전트 시스템'으로 발전할 것입니다. 예를 들어 데이터 분석 전문 에이전트, 콘텐츠 생성 전문 에이전트, 고객 서비스 전문 에이전트가 함께 작동하여 더 복잡한 비즈니스 워크플로우를 처리할 수 있을 것입니다.
또한 현재의 AI 에이전트가 주로 정해진 작업에 최적화되어 있는 반면, 미래에는 점점 더 '메타 인지적' 능력을 갖추게 될 것입니다. 즉, 자신의 한계를 인식하고, 학습하며, 새로운 상황에 적응할 수 있는 능력이 강화될 것입니다. 이것은 기업들이 점점 더 많은 의사결정 프로세스를 AI 에이전트에 위임할 수 있음을 의미합니다.
AI 에이전트 구축에 관심이 있다면, 다음과 같은 단계로 시작할 수 있습니다:
- 문제 정의하기: 먼저 해결하려는 문제를 명확하게 정의하세요. AI 에이전트가 정말 필요한지 확인하세요.
- 노코드 플랫폼 탐색하기: n8n, LangFlow, Google Vertex AI와 같은 노코드 플랫폼은 코딩 지식 없이도 AI 에이전트를 구축할 수 있게 해줍니다.
- 필요한 도구 연결하기: API를 통해 필요한 외부 시스템(Google Analytics, CRM, 이메일 서비스 등)에 연결하세요.
- 시스템 지침 작성하기: 에이전트의 역할, 책임, 워크플로우 세부사항, 제약 조건 등을 명확하게 정의하세요.
- 테스트 및 반복하기: 작은 규모로 테스트하고 점진적으로 개선하세요.
AI 전략 컨설턴트로서 제가 자주 보는 실수 중 하나는 기업들이 '최신 기술'을 도입하는 것에만 집중하여 실제 비즈니스 가치를 간과하는 것입니다. AI 에이전트를 구축하기 전에 다음 세 가지 질문을 꼭 고려하세요:
- 이 문제가 정말 AI 에이전트의 복잡성을 정당화할 만큼 충분히 중요한가?
- 이 작업을 자동화함으로써 얻는 ROI가 명확한가?
- 프로세스에서 인간의 판단과 직관이 계속 필요한 부분은 무엇인가?
이러한 질문에 대한 답을 명확히 알고 있다면, AI 에이전트 구축 여정을 시작할 준비가 된 것입니다.
결론: AI 접근법의 미래
AI 시대에서 성공하기 위해서는 어떤 도구를 사용할 것인지보다 어떤 문제를 해결할 것인지에 먼저 집중해야 합니다. AI 에이전트는 강력한 도구이지만, 그것이 모든 상황에 적합한 해결책은 아닙니다.
과제의 복잡성과 필요한 자율성 수준을 평가하고, 그에 맞는 접근법을 선택하세요. 때로는 단순한 AI 챗봇이 더 효과적일 수 있고, 또 다른 경우에는 완전한 AI 에이전트가 필요할 수 있습니다.
기억하세요: 좋은 AI 전략은 기술 자체가 아니라 비즈니스 가치에서 시작합니다. 귀하의 특정 도전 과제에 어떤 접근법이 가장 적합한지 생각해보시고, 필요하다면 작은 규모로 실험해보세요. 물론 기술은 계속 발전할 것이므로, 현재의 한계가 미래에는 극복될 수 있습니다.
AI 에이전트에 대해 어떤 생각이 드시나요? 이미 업무에 AI 에이전트를 활용하고 계신가요? 아니면 도입을 고려하고 계신가요? 댓글로 여러분의 경험과 질문을 공유해주세요!