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비전공자를 위한 AI Agent 2편
“AI 에이전트는 어떻게 생각하고, 언제 행동을 결정할까?”
지난 글에서 여기까지는 합의했죠.
- 챗봇은 말만 하는 AI
- 에이전트는 일을 끝내는 AI
- 핵심 차이는 👉 목표 + 도구 + 반복
그럼 자연스럽게 이런 질문이 남아요.
“AI가 언제까지 생각만 하고,
언제 행동(도구 사용)을 하는 거지?”
이걸 이해 못 하면
에이전트는 프롬프트만 긴 챗봇에서 절대 벗어나지 못해요.
오늘 글은 딱 이 한 줄을 이해시키는 게 목표예요.
AI 에이전트는
‘생각(판단)’과 ‘행동(도구)’을
일부러 나눠서 설계한다
1️⃣ 인간이 일하는 방식부터 떠올려보자
사람이 일을 할 때를 생각해보면 답이 나와요.
예를 들어:
“회의록을 정리해서 실행 계획을 만들어라”
보통 이렇게 하죠.
- 회의록을 읽는다
- 중요한 포인트를 머릿속에서 정리한다
- 해야 할 일을 목록으로 나눈다
- 문서로 정리해서 저장한다
이걸 잘게 쪼개면 사실 두 가지뿐이에요.
- 생각: 판단, 정리, 우선순위
- 행동: 읽기, 쓰기, 저장, 전달
AI 에이전트도 똑같이 만듭니다.
2️⃣ 그래서 등장한 개념: Reasoning / Action 분리
AI 에이전트 설계에서 가장 중요한 개념 중 하나가 이거예요.
🔹 Reasoning (추론, 생각)
- 지금 상황은 어떤지
- 다음에 뭘 해야 할지
- 목표에 가까워졌는지
🔹 Action (행동)
- 파일 읽기
- API 호출
- DB 조회
- 메일 보내기
- 결과 저장
👉 모델은 Reasoning을 담당하고
👉 도구(Tool)는 Action을 담당합니다
이걸 섞어버리면 어떤 문제가 생기냐면…
3️⃣ “생각과 행동을 섞으면” 생기는 참사
프롬프트만으로 모든 걸 시키는 경우를 생각해볼게요.
이 파일을 읽고,
정리하고,
JSON으로 저장해줘
겉으로 보면 그럴듯한데, 실제로는:
- 파일을 읽었다고 가정함
- 저장했다고 말만 함
- 실제 결과물은 없음
이게 바로
“AI가 거짓말했다”
라고 느끼는 순간이에요.
사실 거짓말이 아니라
👉 행동 권한이 없는데 행동한 척한 것이죠.
그래서 에이전트에서는:
- “읽기”는 반드시 도구
- “쓰기”도 반드시 도구
로 강제 분리합니다.
4️⃣ 에이전트의 기본 사고 루프 (이거 중요)
AI 에이전트는 보통 이런 루프를 가집니다.
[상태 확인]
↓
[생각: 지금 뭐가 필요한가?]
↓
[행동: 도구 호출]
↓
[결과 반영]
↓
[목표 달성 여부 판단]
↺ (아직이면 반복)
이걸 영어로 부르면 흔히:
- ReAct 패턴 (Reason + Act)
이라고 불러요.
이 이름, 앞으로 진짜 많이 보게 됩니다.
5️⃣ 예시로 보면 훨씬 쉽다
🎯 목표
“notes.md를 요약해서 실행 계획을 만든다”
에이전트 내부에서는 이렇게 굴러가요.
1️⃣ 생각
“파일 내용을 알아야 요약을 하지”
2️⃣ 행동
read_file(notes.md)
3️⃣ 생각
“이제 핵심을 요약하고 TODO로 나누자”
4️⃣ 행동
write_json(output.json)
5️⃣ 생각
“목표 달성했네, 종료”
중요한 포인트 하나.
👉 에이전트는 처음부터 끝까지 한 번에 안 하려고 한다
👉 항상 ‘지금 뭘 해야 하지?’를 묻는다
6️⃣ 여기서 ‘계획형 에이전트’가 등장한다
조금 더 복잡해지면 이런 구조도 나옵니다.
Planner / Executor 구조
- Planner 에이전트
- 전체 계획을 세움
- 단계 나누기
- Executor 에이전트
- 한 단계씩 실제 행동
사람으로 치면,
- 기획자 + 실무자 구조예요.
이게 왜 필요하냐면,
작업이 길어질수록 한 번에 다 하려고 하면 실패하거든요.
7️⃣ 비전공자가 여기서 가장 많이 착각하는 포인트
❌ “에이전트는 똑똑하니까 알아서 잘 하겠지”
❌ “프롬프트만 잘 쓰면 되겠지”
정반대입니다.
에이전트는
일을 잘게 쪼개줄수록
안정적으로 움직입니다
그래서 좋은 에이전트 설계자는 항상 이 질문을 던져요.
- 지금 이 단계에서 생각만 해야 하나?
- 아니면 반드시 행동해야 하나?
- 행동이라면 어떤 도구가 필요한가?
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