워크플로우는 AI 에이전트가 아니다: 거짓말을 판매하는 것

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능

대상자

• 소프트웨어 개발자, AI 에이전트 설계자, DevOps 엔지니어
• 중급 이상의 기술 이해도 (LLM, JSON, 워크플로우 개념 필요)

핵심 요약

• "실제 AI 에이전트"는 결정을 실시간으로 조정하는 LLM이지, 정해진 규칙만 반복하는 워크플로우가 아니다.
• JSON 형식의 구조화된 데이터를 반환하는 LLM이 도구와 상호작용할 수 있는 기반이 된다.
• 에이전트는 예측 불가능한 오류에 대응하며, 자체적인 반복적 추론을 통해 문제를 해결한다.

섹션별 세부 요약

1. AI 에이전트의 정의

• 에이전트는 LLM이 도구 선택, 오류 처리, 자체적 반복을 통해 문제를 해결하는 시스템이다.
• 워크플로우는 입력 → 규칙 처리 → DB 저장 같은 정적 프로세스로, 동적 의사결정이 없다.

2. JSON을 통한 도구 상호작용

• LLM에 JSON 형식의 출력을 강제하면, 프로그래밍 언어와 호환되는 구조화된 데이터를 생성할 수 있다.
• 예시: {"name": "read_file", "path": "main.go"} 형식으로 파일 읽기 요청을 처리.

3. 에이전트의 자율성

• 파일이 존재하지 않을 경우, 에이전트는 다른 경로 탐색 또는 추가 정보 요청 같은 동적 결정을 내린다.
• 이는 피드백 루프와 자체 추론을 통해 이루어지는 정말 의미 있는 "사고"이다.

4. 워크플로우 vs 에이전트의 차이

• 워크플로우는 정해진 규칙만 반복하며, 에이전트는 예측 불가능한 상황에 자체적 대응을 한다.
• 예: 이메일 인보이스 분석 시, 워크플로우는 규칙 기반 추출, 에이전트는 내용에 따라 반응 방식 선택 가능.

결론

• "에이전트"라는 용어를 남용하는 것은 기술적 정확성에 반한다.
• 실제 에이전트 구현은 LLM의 JSON 처리, 자율적 의사결정 구조, 오류 대응 메커니즘 설계에 초점을 맞춰야 한다.
• 마케팅보다 기술적 실현이 우선되어야 한다.