목표를 주면 계획하고 도구를 쓰며 여러 단계를 스스로 해내는 AI예요.
챗봇은 질문 하나에 답 하나를 주고 끝나요. AI 에이전트는 목표를 받으면 할 일을 쪼개고, 검색하거나 파일을 열거나 코드를 돌리는 등 도구를 쓰고, 결과를 보고 다음 행동을 정하는 일을 스스로 반복해요.
이렇게 생각하고, 행동하고, 결과를 보는 고리의 기본 꼴은 2022년 ReAct 연구에서 정리됐어요. 2023년 AutoGPT는 '목표만 주면 알아서 한다'는 기대를 크게 키웠지만, 같은 일을 맴돌거나 비용이 불어나는 한계도 함께 드러냈어요.
단계가 많을수록 한 번의 실수가 끝까지 번질 수 있어요. 그래서 돈을 내거나 메시지를 보내는 것처럼 되돌릴 수 없는 일은 마지막에 사람이 확인하는 게 좋아요.
비유로 보면
라면 끓이는 법을 알려 주는 친구와, 직접 물을 올리고 면을 넣고 맛까지 보는 친구를 비교해 보세요. 챗봇이 앞의 친구라면 에이전트는 뒤의 친구예요. 대신 부엌을 맡긴 만큼, 불은 잘 껐는지 마지막에 내가 봐야 해요.
예를 들면
'다음 주 과학 발표 자료 찾아서 정리해 줘'라고 하면, 검색하고 읽고 요약하는 여러 단계를 혼자 이어 가요.
이 낱말과 이어진 기록
출처로 확인한 AI 역사 속 장면이에요.
Anthropic
Building Effective AI Agents
워크플로와 에이전트를 구분하고 프레임워크보다 API 직접 호출에서 시작하라 권고, 2년간 열광의 정리
툴·에이전트공식 발표