에이전트형 생성형 AI
계획·도구 호출·검증·로그를 가진 에이전트는, 단순 챗봇보다 업무 자동화에 훨씬 가깝습니다. 2025년 실전 운영 관점에서 아키텍처, 패턴, 비용 최적화까지 상세히 정리합니다.
단계 루프
역할 분리
도구 통합
검증된 패턴
에이전트형 AI란 무엇인가
에이전트형 AI(Agentic AI)는 사용자가 목표만 제시하면, AI가 스스로 계획을 세우고, 필요한 도구를 호출하며, 결과를 검증하고, 필요시 수정하는 과정을 반복하는 시스템입니다.
대화형 AI는 "한 번의 질문에 한 번의 답변"을 하지만, 에이전트형 AI는 "하나의 목표를 달성할 때까지 여러 단계를 자율적으로 수행"합니다.
기본 루프: Plan → Act → Verify → Learn
에이전트 워크플로우의 핵심은 4단계 루프입니다. 이 구조를 이해하면 어떤 복잡한 작업도 설계할 수 있습니다.
Plan
목표를 서브 태스크로 분해
Act
도구 호출 및 모델 실행
Verify
결과 검증 및 오류 탐지
Learn
성공/실패 패턴 학습
실무 팁
검증은 "정답을 맞히는 기능"이 아니라 "망가질 때 빨리 멈추는 기능"입니다. 실패를 빨리 감지할수록 비용이 줄고, 사용자 신뢰가 올라갑니다.
역할 분리: Router / Planner / Writer / Checker
Router
사용자 의도 분류
Planner
작업 계획 수립
Writer
콘텐츠 생성
Checker
품질 검증
아키텍처 흐름
User Request → Router → Planner → [Writer ↔ Checker] loop → Tool Executor → Final Output실전 패턴: ReAct, Self-Refine, Plan-and-Execute
ReAct
생각 → 행동 → 관찰 루프
Self-Refine
초안 → 피드백 → 수정
Plan-and-Execute
전체 계획 → 단계별 실행
Tree of Thoughts
여러 경로 탐색 후 선택
안전장치: 실패 전략 설계
타임아웃
30초/호출
재시도 횟수
최대 3회
비용 한도
설정 가능
Human Handoff
자동 전환
실패 모드 설계
"실패하지 않는 시스템"을 목표로 하면 배포가 늦어집니다. 대신 "실패해도 피해가 작은 시스템"을 목표로 하세요.
비용 최적화: 토큰은 돈이다
처음에는 품질 우선으로 시스템을 구축하고, 안정화된 후에 비용 최적화를 진행하세요. 처음부터 비용을 너무 아끼면 품질이 나빠져서 결국 더 비싸질 수 있습니다.
좋은 에이전트는 "운영 설계"에서 나온다
모델보다 아키텍처가 중요합니다. 계획/실행/검증/로그의 루프를 작게 만들고, 반복하며, 품질과 비용을 함께 통제하세요.
오늘 바로 시작하기
- 1.하나의 구체적인 작업 정의
- 2.3단계 이하로 분해
- 3.각 단계의 입력/출력 형식 정의
- 4.간단한 검증 로직 추가
- 5.로그 남기기