'AI 에이전트', 챗GPT랑 뭐가 다르지? 코딩 1도 모르는 당신을 위한 가장 쉬운 설명

 

요즘 뉴스나 IT 기사에서 'AI 에이전트'라는 말이 부쩍 자주 보입니다. "에이전트가 앞으로 모든 것을 바꿀 것이다"라는 말에 막연한 기대감과 불안감이 동시에 드시죠? 하지만 대부분의 설명은 너무 기술적이거나, 반대로 너무 기초적이어서 "그래서 챗GPT랑 뭐가 다른 건데?"라는 핵심 질문에 답을 주지 못합니다.

이 글은 코딩 지식이 전혀 없는, 저와 같은 비전공자 사용자의 눈높이에 맞춰 AI 에이전트의 개념을 3단계 학습법으로 완벽하게 이해시켜 드립니다. 챗GPT(LLM)에서 시작하여 AI 워크플로우를 거쳐, 최종적으로 AI 에이전트에 도달하는 여정을 통해, 당신은 이 기술이 어떻게 당신의 일과 삶을 바꿀 것인지 명확하게 파악하게 될 것입니다.

솔직히 저도 처음엔 '에이전트'라는 말이 그냥 챗봇을 더 있어 보이게 부르는 말인 줄 알았습니다. 하지만 공부하면 할수록, 이것이 단순히 '더 똑똑한 챗봇'이 아니라, AI 활용의 패러다임을 완전히 바꾸는 '다음 단계'라는 것을 깨달았죠. 오늘은 어려운 기술 용어는 모두 걷어내고, 실제 우리 생활 속 예시를 통해 이 중요한 개념을 쉽고 명쾌하게 설명해 드리겠습니다.

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2. 3단계 학습법: AI 에이전트 완전 정복

AI 에이전트를 이해하기 위해, 우리는 이미 익숙한 개념에서부터 차근차근 나아가야 합니다.

LEVEL 1: 거대 언어 모델 (LLMs) - 똑똑하지만 수동적인 비서

우리가 매일 사용하는 챗GPT, 제미나이, 클로드와 같은 AI 챗봇들은 '거대 언어 모델(LLM)'이라는 기술을 기반으로 합니다. 이들의 특징은 매우 간단합니다. '인간의 입력(Input) -> LLM의 출력(Output)' 구조죠.

예를 들어, 제가 챗GPT에게 "거래처에 보낼 커피챗 요청 이메일 초안 좀 써줘"라고 요청하면, 제 프롬프트가 '입력'이고, 챗GPT가 실제 저보다 훨씬 정중하게 써주는 이메일이 '출력'입니다. 아주 간단하죠?

하지만 만약 제가 "내일 커피챗 약속이 몇 시였지?"라고 묻는다면 어떨까요? 챗GPT는 "알 수 없습니다"라고 대답할 겁니다. 왜냐하면 제 구글 캘린더에 접근할 수 없기 때문이죠. 이 예시는 LLM의 두 가지 중요한 특징을 보여줍니다.

1. 제한된 지식: 방대한 데이터를 학습했지만, 나의 개인 정보나 회사의 내부 데이터 같은 비공개 정보는 알지 못합니다.
2. 수동적인 성격: 우리가 프롬프트를 입력하기 전까지는 먼저 움직이지 않고, 수동적으로 기다립니다.

이 두 가지 특징을 꼭 기억하고 다음 단계로 넘어가 봅시다.

LEVEL 2: AI 워크플로우 - 정해진 길만 가는 모범생

이제 한 단계 발전시켜 보겠습니다. 만약 제가 AI에게 "앞으로 내 개인적인 일정을 물어보면, 답변하기 전에 먼저 내 구글 캘린더를 검색해서 정보를 가져와"라고 '미리 경로를 설정'해준다면 어떻게 될까요?

그다음부터 제가 "내일 커피챗 약속 몇 시야?"라고 물으면, AI는 먼저 구글 캘린더를 뒤져서 정확한 시간을 알려줄 겁니다. 이것이 바로 'AI 워크플로우'입니다. 인간이 미리 설정해둔 경로(로직)에 따라, AI가 외부 도구(캘린더, 날씨 앱 등)를 활용하여 정해진 작업을 수행하는 것이죠.

하지만 여기서 "그날 날씨는 어때?"라고 추가로 물으면 AI는 또다시 실패합니다. 왜냐하면 우리가 설정한 경로는 '구글 캘린더 검색'까지였고, '날씨 앱 검색'은 포함되지 않았기 때문입니다. AI 워크플로우는 인간이 정해준 길 이외로는 한 발짝도 벗어날 수 없는 '모범생'과 같습니다.

✍️ 현직 강사의 꿀팁: RAG (검색 증강 생성)
요즘 많이 들리는 RAG(Retrieval-Augmented Generation)라는 어려운 용어도, 사실은 AI 워크플로우의 한 종류입니다. AI가 답변을 생성하기 전에, 특정 데이터베이스나 문서를 '검색(Retrieval)'해서 그 정보를 '증강(Augmented)'하여 답변을 '생성(Generation)'하는 과정을 의미하죠. 즉, 'AI가 답변하기 전에 먼저 참고 자료를 찾아보게 하는' 워크플로우입니다.

제가 실제로 Make.com이라는 자동화 툴로 만든 워크플로우를 보시죠.

• ① 구글 시트에 뉴스 기사 링크를 모으고 →
• ② Perplexity AI가 기사를 요약한 뒤 →
• ③ Claude AI가 제가 쓴 프롬프트를 바탕으로 SNS 게시물 초안을 작성하고 →
• ④ 매일 아침 8시에 자동으로 실행됩니다.

이 모든 과정은 제가 미리 설정한 경로대로만 움직이는, 전형적인 'AI 워크플로우'입니다.

LEVEL 3: AI 에이전트 - 스스로 생각하고 행동하는 '자율적 직원'

자, 이제 마지막 단계입니다. AI 워크플로우가 AI 에이전트로 진화하는 단 하나의 결정적인 차이는 무엇일까요?

이 글에서 가장 중요한 문장입니다:
워크플로우의 의사결정권자인 '인간'이 'LLM(AI)'으로 대체되는 순간, 그것이 바로 AI 에이전트가 됩니다.

AI 에이전트는 'SNS 게시물을 만들어라'는 최종 목표만 부여받습니다. 그러면 에이전트는 더 이상 인간이 정해준 경로를 따르는 것이 아니라, 목표 달성을 위해 스스로 '생각하고, 행동하며, 개선'합니다.

• ① 스스로 생각한다 (Reasoning): "뉴스 기사를 어떻게 모으는 게 가장 효율적일까? 각 기사를 워드 문서에 복사할까? 아니, 링크만 모아서 다른 툴로 데이터를 가져오는 게 낫겠군."
• ② 스스로 행동한다 (Acting): "링크를 어디에 모을까? 엑셀? 아니, 사용자가 이미 구글 계정을 연동했으니 구글 시트가 더 좋겠어. 요약은 어떤 AI를 쓸까? 실시간 정보 요약엔 Perplexity가 적합하겠군."
• ③ 스스로 반복하고 개선한다 (Iterating): "초안을 다 썼는데, 좀 더 재미있게 만들 순 없을까? 아, 다른 AI를 비평가 역할로 추가해서 내 글을 평가하게 하고, 그 피드백을 바탕으로 수정하는 과정을 몇 번 반복하면 되겠다!"

이처럼 AI 에이전트는 스스로 목표를 달성하기 위한 최적의 경로를 '생각(Reason)'하고, 도구를 사용해 '행동(Act)'합니다. (그래서 AI 에이전트의 가장 흔한 구성 방식을 'ReAct 프레임워크'라고 부릅니다.) 그리고 그 결과를 보고 스스로 피드백하며 더 나은 결과물을 만들어냅니다.

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4. 그래서, 우리는 무엇을 어떻게 해야 하는가? (저의 제안)

AI 에이전트의 등장은 단순한 생산성 향상을 넘어, '업무'의 정의 자체를 바꾸고 있습니다. 이 거대한 변화 앞에서 우리 같은 개인은 무엇을 할 수 있을까요? 저는 이 질문에 대한 답을 '스스로 AI 에이전트의 주인이 되어보는 경험'에서 찾아야 한다고 믿습니다.

이 기술을 막연히 두려워하거나, 남의 이야기처럼 구경만 해서는 안 됩니다. 직접 만들고, 사용하고, '길들이는' 과정 속에서만 이 기술의 진짜 주인이 될 수 있습니다.

함께하는 여정의 시작:

그래서 저는 앞으로 이 블로그를 통해, 코딩을 모르는 우리도 직접 '나만의 AI 에이전트'를 만들어보는 과정을 공유하려 합니다. 'AI로 반복 이메일 자동 처리하기', '나만의 리서치 에이전트 만들기', '내 SNS를 대신 관리해주는 콘텐츠 에이전트 만들기' 등, 작지만 강력한 AI 에이전트를 함께 만들어보며 이 기술의 주인이 되는 법을 탐구해나갈 것입니다.

이것은 단순한 강좌가 아닌, 저와 여러분이 함께 미지의 세계를 탐험하는 '공동 프로젝트'입니다.

이 흥미진진한 여정에 함께하시겠습니까? 당신이 가장 먼저 만들어보고 싶은 '나만의 AI 에이전트'는 무엇인가요? 댓글로 아이디어를 남겨주시면, 다음 포스팅 주제로 적극 반영해보겠습니다!

 

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