AI 에이전트AI Agent
한마디로
목표가 주어지면 스스로 판단하고 도구를 호출해 여러 단계를 실행하는 AI 시스템이에요. 입력→출력 한 번으로 끝나는 게 아니라 '루프'를 돌며 행동해요
AI Agent는 '행동하는 AI'예요. 일반 모델 호출은 질문하면 답 하나가 끝이지만, 에이전트는 다릅니다.
예를 들어 '이번 분기 경쟁사 동향 정리해줘'를 받으면 → '검색해야겠다' 판단 → 검색 도구 호출 → 결과를 보고 → '더 찾아야겠다' 또는 '정리하자' 결정 → 최종 답변. 이렇게 스스로 다음 단계를 결정하며 루프를 도는 게 핵심이에요.
구성 요소는 보통 ①추론(다음에 뭘 할지 판단) ②도구 사용(검색·계산·DB 조회) ③메모리(이전 단계 기억) ④계획(작업 분해)예요. 이걸 어떻게 엮느냐가 에이전트 설계의 핵심이고요.
주의: 모든 LLM 호출이 에이전트는 아니에요. 사람이 경로를 미리 정해둔 자동화는 '워크플로'에 가깝고, 모델이 경로를 스스로 정해야 비로소 '에이전트'예요.
헷갈리는 용어 구분
관련 용어
- 에이전틱'에이전트처럼 자율적으로 행동하는 성질'을 뜻하는 형용사예요. 시스템이 사람 개입 없이 얼마나 스스로 계획·실행하는지의 '정도'를 표현해요
- 도구 사용(함수 호출)모델이 외부 함수·API를 직접 호출하는 능력이에요. 검색·계산·DB 조회처럼 모델이 못 하는 일을 도구에 맡기는, 에이전트의 핵심 메커니즘이에요
- 리액트(추론+행동)'추론 → 행동 → 관찰'을 반복하는 대표적인 에이전트 패턴이에요. 생각하고, 도구를 쓰고, 결과를 보고, 다시 생각하는 루프예요
- 오케스트레이터여러 서브에이전트나 도구를 조율·분배하는 상위 제어 에이전트예요. '지휘자'처럼 누구에게 무슨 일을 시킬지 결정해요
- 워크플로 vs 에이전트Workflow는 사람이 경로를 미리 정해둔 자동화, Agent는 모델이 경로를 스스로 결정하는 자동화예요. 자율성의 정도가 핵심 차이예요