요즘 "AI가 메일도 보내고, 회의도 잡고, 코드도 짠다"는 얘기가 돌아다닌다. 말만 만든다더니, 도대체 뭐가 일을 한다는 걸까. 그게 바로 에이전트(Agent)다.
AI 정의부터 확인하자.
우리가 ChatGPT, Claude.ai 같은 서비스에 뭔가 물어보면, 그 뒤에서 답을 만들어내는 핵심이 있다. 언어모델(LLM, Large Language Model)이라고 부른다. 방대한 데이터로 학습된 모델이다.
지금까지의 문맥을 보고, 다음에 올 토큰들의 확률을 계산해서, 그중 하나를 골라 이어붙인다. 그 과정을 끝까지 반복해서 답이 만들어진다. 쉽게 말해서 다음에 나올 말을 예측하는 것이다. 여기서 중요한 건, 언어모델은 결국 질문 → 대답 까지가 끝이라는 점이다. "다음 주 화요일 2시에 미팅 잡아줘"라고 하면, "화요일 2시에 잡으시면 좋겠네요"까지가 AI의 일이다. 실제로 캘린더에 일정이 박히지는 않는다.
그럼 에이전트(Agent)는 뭔데?
에이전트는 거기서 한 발 더 간다. 질문 → 대답 → 액션까지 한다. 한 AI 리서처는 이걸 나에게 이렇게 설명해줬다. 2단계 이상을 하면 그게 에이전트다. 답하고 끝이 아니라, 그 답에 적절한 액션까지 이어가는 것.
캘린더에 진짜로 일정을 넣고, 메일을 진짜로 보내고, 파일을 진짜로 정리한다. 도구(Tool)를 활용할 수 있는 것이다. 언어모델에 외부 기능을 호출할 수 있는 손발을 달아놓고, 모델이 언제 어떤 도구를 쓸지 직접 골라서 부른다. 비유를 하자면, AI는 머리만 있는 상태고, 에이전트는 그 머리에 손발이 달려서 답에서 멈추지 않고 행동까지 할 수 있다.
정리하면
AI(언어모델) = 답(텍스트)을 생성한다. 거기까지.
에이전트 = 언어모델 + 도구 + 그 도구를 골라 호출하며 일하는 루프.
이 개념을 알았다면 더 헷갈리는 게 생긴다.
모델은 뭐고, 에이전트는 정확히 어떤 것을 지칭하는 것이며 커서와 같은 툴은 어디에 해당하는 것인지? 한발짝 더 자세히 다음화에서 전체 예시를 들어보겠다.