비전공자를 위한 AI Agent 1편

 

“AI 에이전트? 그거 챗봇이랑 뭐가 다른데요…”

솔직히 말해서,
요즘 AI 에이전트(AI Agent) 라는 말 너무 많이 쓰이죠.

근데 이상해요.
다들 “에이전트 만든다”고는 하는데, 설명을 들어보면

• 그냥 챗봇 같은데?
• 프롬프트 길게 쓰는 거 아냐?
• 자동화랑 뭐가 다른 거지?

저도 처음엔 그랬어요.
정확히 뭔지 모른 채로 LangChain, Agent, Tool, Function Calling 이런 단어들만 계속 들이받았거든요.

그래서 이 시리즈의 첫 글은,
진짜 아무것도 모르는 상태에서 출발합니다.

❌ 코드 없음
❌ 라이브러리 없음
❌ 어려운 용어 최소화

오늘은 오직 하나만 확실히 가져가면 돼요.

👉 “AI 에이전트가 왜 챗봇이랑 다른지”

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1️⃣ 우리가 알고 있는 AI: 챗봇의 한계부터 보자

우리가 가장 익숙한 AI는 보통 이런 흐름이죠.

사람 질문 → AI 답변 → 끝

이건 잘 생각해보면 대화 엔진이에요.

• 질문을 잘 이해하고
• 그럴듯한 답변을 만들어주는 것

근데 여기엔 중요한 한계가 있어요.

챗봇은 “말만” 한다

• 파일을 직접 읽지 못함
• 버튼을 누르지 못함
• DB를 조회하지 못함
• 메일을 보내지 못함
• 무언가를 “완료”하지 못함

즉,

챗봇 = 똑똑한 상담원
(설명은 잘하는데, 실제 일을 대신 해주진 못함)

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2️⃣ 그럼 AI Agent는 뭐가 다를까? (핵심 한 줄)

여기서 AI 에이전트의 정의를 딱 한 줄로 말해볼게요.

AI Agent란,
목표를 달성하기 위해
스스로 다음 행동을 결정하고
필요한 도구를 사용하며
그 결과를 보고 다시 행동하는 AI다.

이 문장을 잘게 쪼개보면 핵심이 보여요.

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3️⃣ AI Agent의 핵심은 “목표”다

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챗봇은 보통 질문 중심이에요.

• “이게 뭐야?”
• “설명해줘”
• “추천해줘”

반면, 에이전트는 목표 중심입니다.

예를 들면 이런 거죠.

• “이 회의 메모를 정리해서 실행 계획으로 만들어줘”
• “오늘 고객 문의를 분류하고, 긴급한 건 슬랙에 알려줘”
• “이 폴더의 문서들 읽고 블로그 초안 만들어줘”

즉,

❓ 질문에 답하는 게 아니라
🎯 **목표를 ‘끝내는 것’**이 목적이에요.

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4️⃣ 그래서 에이전트는 반드시 이 구조를 가짐

아주 단순화하면 AI 에이전트는 항상 이 3가지를 가집니다.

① 두뇌 (AI 모델)

말을 이해하고, 판단하고, 계획을 세움

② 규칙과 역할 (지시문)

• 너는 어떤 역할인지
• 무엇을 하면 안 되는지
• 결과는 어떤 형태로 내야 하는지

③ 손과 발 (도구, Tool)

• 파일 읽기/쓰기
• API 호출
• DB 조회
• 메일 발송
• 캘린더 등록

이 도구(Tool) 가 붙는 순간,
AI는 “대답하는 존재”에서 **“일하는 존재”**로 변합니다.

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5️⃣ 한 장으로 이해하는 차이 (진짜 중요)

챗봇

사람 → 질문
AI → 답변
(끝)

AI Agent

사람 → 목표 제시
AI → 계획
AI → 도구 사용
AI → 결과 확인
AI → 다음 행동 결정
(목표 달성까지 반복)

여기서 가장 중요한 차이 하나.

👉 에이전트는 한 번에 안 끝나도 된다
👉 중간 과정을 스스로 만든다

이게 자동화랑도 다른 지점이에요.
자동화는 “정해진 순서”지만,
에이전트는 상황에 따라 순서를 바꿉니다.

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6️⃣ 비전공자에게 오히려 AI Agent가 유리한 이유

이건 개인적인 경험인데요.

개발자들은 처음에 이렇게 접근해요.

• 어떤 프레임워크 쓸까?
• 구조는 어떻게?
• 성능은?

근데 비전공자는 보통 이렇게 생각하죠.

• 이걸로 무슨 일을 대신 시킬 수 있지?
• 사람이 하던 업무를 어떻게 나눌까?
• 결과물이 뭐면 좋을까?

👉 이게 에이전트 사고방식이에요.

AI Agent는
“알고리즘”보다
업무를 쪼개는 감각이 훨씬 중요합니다.

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7️⃣ 그래서 이 시리즈는 이렇게 갈 거예요

이 글은 진짜 시작이에요.

다음 글부터는 이렇게 한 단계씩 갑니다.

1. AI Agent의 내부 구조
   → 생각(Reasoning)과 행동(Action)은 어떻게 나뉘는가
2. Tool(도구)이 왜 핵심인지
   → 프롬프트만으로는 안 되는 이유
3. 가장 단순한 에이전트 직접 만들어보기
   → 파일 읽고 결과 저장하는 수준
4. RAG + Agent
   → 문서 기반으로 “일하는 AI” 만들기
5. 실서비스 관점
   → 실패, 로그, 통제, 운영

코드는 다 실행되는 코드만 씁니다.
“이론용 예제” 절대 안 씁니다.

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