Zapier '800+ AI 에이전트' 주장의 진실: 워크플로우 vs. 진정한 AI 에이전트 구분

핵심 기술

이 글은 진정한 AI 에이전트의 개념을 정의하고, 마케팅 용어로서 사용되는 'AI 에이전트'와 실제 결정 오케스트레이션 및 도구 사용 능력을 갖춘 AI 에이전트 간의 차이점을 명확히 합니다. LLM이 구조화된 데이터(JSON)를 반환하도록 하여 다양한 도구를 호출하고, 오류 처리 및 자기 수정 능력을 갖추는 것이 핵심입니다.

기술적 세부사항

• AI 에이전트의 정의: 실시간으로 결정을 오케스트레이션하는 대규모 언어 모델(LLM). 단순히 텍스트를 생성하는 것을 넘어, 다음 단계를 위한 적절한 도구 또는 함수를 선택하고, 예측 불가능한 상황이나 오류를 처리하며, 문제 해결을 위해 반복적으로 시도하는 능력을 갖춥니다.
• 워크플로우 vs. 에이전트: 전통적인 워크플로우는 결정론적이며 사전 정의된 단계를 따르는 반면(예: 데이터 스크랩 → 정규식 처리 → DB 저장), 에이전트는 동적인 입력과 피드백을 기반으로 자율적으로 의사 결정합니다.
• LLM의 구조화된 데이터 활용: LLM이 텍스트 대신 JSON과 같은 구조화된 데이터를 반환하도록 학습시키는 것은 도구 사용의 기반이 됩니다. 개발자는 이 JSON을 해석하여 특정 기능을 실행하고, 그 결과를 다시 LLM에 전달하여 추가적인 추론을 유도할 수 있습니다.
  • 예시: 사용자 요청에 따라 read_file 도구를 호출하기 위해 LLM이 { "name": "read_file", "path": "<file path>" } 형식의 JSON을 반환하도록 하는 JavaScript 코드 스니펫 제시.
• 에이전트 행동의 시작: 파일이 존재하지 않는 경우와 같은 예측 불가능한 상황에서 LLM이 스스로 다음 단계를 결정하고 오류를 해결하려는 시도가 진정한 '에이전트'의 행동입니다.
• 개발자의 역할: LLM이 JSON을 반환할 때, 개발자는 이를 해석하여 실제 파일 읽기 등의 로직을 수행하고, 그 결과를 다시 LLM에게 제공하여 추론 과정을 이어가는 '중간자' 역할을 합니다.
• 실제 시연: 존재하지 않는 파일 경로를 여러 번 시도하며 결국 올바른 경로를 찾아내는 LLM의 자기 수정 및 추론 과정을 보여줍니다.

개발 임팩트

• LLM을 단순한 텍스트 생성기를 넘어, 복잡한 도구를 활용하고 동적인 환경에서 의사결정을 내리는 능동적인 시스템으로 발전시킬 수 있습니다.
• AI 기반 자동화 솔루션의 유연성과 강력함을 향상시키고, 사용자 경험을 개선합니다.
• '800+ AI 에이전트'와 같은 마케팅 문구에 현혹되지 않고, 실제 에이전트의 핵심 기능(결정, 도구 사용, 자기 수정)을 이해하는 데 도움을 줍니다.

커뮤니티 반응

• Zapier와 같은 플랫폼에서 'AI 에이전트'라는 용어를 마케팅적으로 활용하는 것에 대한 비판적인 시각을 제시하며, 기술적 정확성의 중요성을 강조합니다.