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LLM 시대의 자동화: 에이전트를 제대로 이해하고 구축하는 법

왜 지금 ‘에이전트’인가?

대형 언어 모델(LLM)의 발전은 단순히 질문에 답변하거나 텍스트를 생성하는 수준을 넘어, 실제로 업무를 대신 수행하는 시스템, 즉 에이전트(Agent) 의 시대를 열고 있습니다.

기존 자동화가 “도구”에 불과했다면, 에이전트는 사용자 대신 ‘행동하는 주체’입니다. 예를 들어, 단순한 챗봇이 아닌, 고객의 환불 요청을 분석하고 필요한 API를 호출한 후 결과를 요약해 전달하는 일련의 흐름을 혼자 수행할 수 있습니다.


에이전트란 무엇인가?

에이전트는 다음의 특징을 갖춘 LLM 기반의 자동화 시스템입니다:

  • 독립성: 사용자의 개입 없이 스스로 의사결정하고 실행
  • 툴 사용 능력: 외부 시스템(API, DB, 웹 등)에 접근해 정보 조회 및 행동 수행
  • 워크플로우 이해: 목표 달성을 위해 여러 단계를 순차적으로 실행

단순 응답형 LLM이나 챗봇은 에이전트가 아닙니다. 에이전트는 ‘실행’까지 포함합니다.


언제 에이전트를 도입해야 할까?

에이전트는 다음과 같은 복잡한 워크플로우에서 빛을 발합니다:

  • 판단이 필요한 업무: 고객의 환불 요청 처리, 계약서 검토 등
  • 복잡한 규칙 시스템의 대체: 보안 심사, 정산 검토 등
  • 비정형 데이터 활용: 문서 해석, 메일 분류, 자연어 기반 대화

에이전트 구성 요소

에이전트는 다음 세 가지로 구성됩니다:

  1. 모델 (Model)
    • LLM이 판단과 실행 흐름을 담당합니다.
    • 복잡한 작업은 GPT-4, 간단한 작업은 소형 모델로 분리 가능.
  2. 도구 (Tools)
    • 에이전트가 실제로 외부와 상호작용하는 수단(API, DB, UI 등).
    • 예: 고객 DB 조회, 이메일 발송, 주문 상태 확인 등.
  3. 지침 (Instructions)
    • 에이전트의 행동을 구체적으로 설명한 명세서.
    • 실제 매뉴얼이나 정책 문서를 자연어로 변환해 활용.

오케스트레이션 전략

에이전트를 잘 작동시키기 위해 워크플로우를 어떻게 구성할지도 중요합니다.

1. 단일 에이전트 패턴

  • 하나의 에이전트에 여러 도구와 명령을 넣어 간단하게 시작
  • 유지보수가 쉬움, 신규 도구 추가도 간편

2. 다중 에이전트 패턴

  • 기능별로 에이전트를 나누고, 매니저(agent orchestrator) 가 조정
  • 예: 번역 요청을 받으면, 매니저가 스페인어/프랑스어/이탈리아어 에이전트를 호출

복잡성이 높아질수록 다중 에이전트 설계가 유리합니다.


에이전트의 안전장치: Guardrails

에이전트는 실시간으로 판단하고 행동하기 때문에 안전성과 통제력이 필수입니다. 이를 위해 Guardrail을 설정합니다.

Guardrail의 예시:

종류설명
Relevance 필터엉뚱한 질문 차단
Safety 검사시스템 프롬프트 유출 방지, 프롬프트 인젝션 탐지
개인정보 필터PII 노출 방지
출력 검증브랜드 가이드에 어긋나는 출력 차단
도구 위험도 평가고위험 도구 사용 시 승인 요청, 사람 개입

휴먼 인 더 루프 전략

에이전트가 모든 걸 완벽히 처리할 수는 없습니다. 다음과 같은 상황에서는 사람 개입이 필수입니다:

  • 실패 반복 시 (예: 같은 질문에 엉뚱한 답만 하는 경우)
  • 고위험 작업 시 (예: 자동 환불, 결제 등)

초반에는 반드시 사람 개입 루틴을 넣고, 점진적으로 자동화 비중을 늘리는 것이 안전합니다.


시작은 작게, 구조는 크게

에이전트는 단순한 기술 트렌드가 아니라, 업무 흐름 전체를 재정의하는 도구입니다.

실전 팁 요약

  • 처음엔 단일 에이전트 + 명확한 지침 + 몇 개의 도구로 시작하세요.
  • 점진적으로 멀티 에이전트와 가드레일을 추가하세요.
  • 모든 결정에 앞서 “이걸 에이전트가 처리하는 게 정말 더 나은가?” 를 자문하세요.

TI Tech Lab 박선홍 연구원

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