AI 에이전트란 무엇인가요?

2024년 올해의 화제어: AI 에이전트.

그리고 2025년 주요 AI 트렌드로, AI 에이전트의 인기는 계속 높아지고 있습니다.

초보 개발자부터 대기업, 소규모 상점까지 모두가 AI 에이전트가 자신들에게 어떤 도움이 될지 알아보고자 했습니다.

2025년 PwC 설문조사에 따르면, 비즈니스 리더의 79%가 이미 어느 정도 AI 에이전트를 도입했다고 답했습니다.

지금 주목받는 이 기술은 우리가 수년간 연구해온 분야입니다 – 우리는 수천 개 조직의 AI 에이전트 도입을 지원해왔습니다.

AI 에이전트가 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 어디서부터 시작해야 할지 궁금하다면, 바로 이곳이 정답입니다.

AI 에이전트란 무엇인가요?

AI 에이전트는 정보를 처리하고, 의사결정을 내리며, 목표 달성을 위해 행동하는 자율 시스템입니다.

AI 챗봇이 사용자 입력에 반응하는 것과 달리, 에이전트형 AI는 자율적으로 의사결정을 내릴 수 있는 소프트웨어를 의미합니다.

이는 고객 지원, 데이터 분석, 코딩 지원 등 복잡한 워크플로우 자동화에 자주 활용됩니다.

즉, AI 에이전트는 일부 작업에서 사람의 개입을 없애거나, 직원의 일상 업무를 지원할 수 있습니다.

AI 에이전트와 AI 챗봇의 차이점은 무엇인가요?

많은 사람들이 ‘AI 에이전트’와 ‘AI 챗봇’을 혼용해서 사용합니다. 그럴 만도 합니다 – 두 개념은 여러 면에서 비슷합니다.

예를 들어, 둘 다 자연어 처리(NLP)를 사용해 언어 입력을 이해하고, 종종 LLM 기반으로 동작하며, 외부 시스템과 연결되는 경우가 많습니다.

하지만 AI 에이전트는 몇 가지 중요한 측면에서 챗봇을 뛰어넘습니다. AI 에이전트와 AI 챗봇을 구분하는 핵심은 다음과 같습니다:

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이러한 차이점이 귀사의 영업 챗봇이 필요한지, 영업용 AI 에이전트가 필요한지를 결정합니다.

첫 번째는 고객 문의에 답변하고, 제품을 추천하며, 구매를 돕습니다.

두 번째는 추가 구매 가능성이 높은 고객을 예측해 최적의 시점에 맞춤형 Facebook Messenger 메시지를 보낼 수 있습니다. 챗봇의 대화 및 판매 기능도 모두 포함해서요. 꽤 멋지지 않나요?

AI 에이전트는 어떻게 작동하나요?

AI 에이전트는 1) 환경 인식, 2) 정보 처리, 3) 의사결정, 4) 목표 달성을 위한 행동 실행의 과정을 거쳐 작동합니다.

기존 챗봇과 달리, 단순히 사용자 질문에 답하는 것에 그치지 않고, 독립적으로 작동하며 데이터 수집·분석, 외부 시스템과의 상호작용도 가능합니다.

1단계: 인식

먼저, AI 에이전트는 다양한 소스로부터 입력을 받습니다. 목적에 따라 다음이 포함될 수 있습니다:

• 사용자 상호작용
• 외부 시스템에서 데이터를 가져오는 API
• 연결된 애플리케이션의 센서 또는 로그
• 재고표, 인사 정책 등 저장된 지식베이스

2단계: 처리

데이터를 확보한 후, AI 에이전트는 이를 이해해야 합니다.

에이전트는 NLP, 구조화된 데이터, 실시간 신호 등 자신이 설계된 입력 방식을 활용해 데이터를 처리할 수 있습니다.

데이터베이스에서 관련 지식을 가져와야 한다면, 검색 기반 생성(RAG)을 사용할 수 있습니다.

3단계: 의사결정

의사결정 과정은 AI 에이전트를 어떻게 설계했는지에 따라 달라집니다.

예를 들어, 영업팀이 만든 공식에 따라 리드의 자격을 판단하는 맞춤형 비즈니스 로직을 사용할 수 있습니다.

또는 과거 사기 사례를 기반으로 거래를 사기로 판단하는 머신러닝 예측이나 강화학습을 활용할 수도 있습니다.

최고의 AI 에이전트 도구는 AI 설명 가능성을 고려합니다: 즉, AI 에이전트가 자신의 의사결정 근거를 얼마나 잘 설명할 수 있는지입니다.

4단계: 행동 실행

인식, 처리, 의사결정 단계를 거친 후, AI 에이전트는 행동을 실행할 준비가 됩니다.

AI 에이전트가 할 수 있는 행동에는 제한이 없습니다. 예를 들어, ‘이 3개 계정에서 이탈 조짐이 보입니다’와 같은 간단한 문자 응답을 보낼 수 있습니다.

또는 API 호출을 트리거하여 창고 시스템에서 실시간 재고 데이터를 가져오거나 비밀번호 재설정 요청을 시작할 수 있습니다.

다른 AI 에이전트는 직접적인 운영 행동을 하기도 합니다. 예를 들어, 이커머스 가격 조정, 영업 콜 일정 잡기, 물류 배송 경로 변경, 보안 정책에 따라 시스템 설정 변경 등이 있습니다.

일부 AI 에이전트는 외부 애플리케이션과 상호작용하여 CRM 시스템 워크플로우 자동화, 고객 정보 업데이트, 사전 정의된 비즈니스 규칙에 따른 환불 처리 등을 수행합니다.

이러한 에이전트는 처음부터 끝까지 에이전트형 AI 워크플로우 전체를 처리할 수 있습니다.

어떤 행동이든, AI 에이전트는 자신의 응답이 의사결정 과정과 일치하도록 하며, 많은 경우 결과를 학습해 다음 행동을 개선합니다.

AI 에이전트 아키텍처의 6가지 구성 요소

‘AI 에이전트’라는 개념은 다소 모호하게 느껴질 수 있습니다. 활용 범위가 넓기 때문에, 무엇이 AI 에이전트이고 무엇이 일반 자동화 또는 전형적인 AI 챗봇인지 구분하기 어려울 수 있습니다.

AI 에이전트의 핵심 구성 요소는 6가지입니다:

• LLM 라우팅: AI 에이전트의 사고 방식
• 정체성 및 지침: AI 에이전트의 역할
• 도구: AI 에이전트가 데이터를 수집하고 행동하는 방법
• 메모리 및 지식: AI 에이전트의 정보 습득 방식
• 채널: AI 에이전트가 사용자에게 도달하는 방법
• 거버넌스: AI 에이전트의 보안 유지 방법

이 6가지 요소가 함께 작동할 때 AI 에이전트가 완성됩니다. 각 요소의 목적을 이해하면 AI 에이전트의 역량과 잠재적 활용 사례를 파악하는 데 도움이 됩니다.

1. LLM 라우팅

무엇보다도, AI 에이전트의 사고 과정을 LLM에 위임해야 합니다. 실제로 ‘LLM 에이전트’라는 표현도 종종 사용되며, 이는 AI 에이전트의 하위 개념입니다.

우수한 에이전트는 작업별로 다양한 LLM을 활용할 수 있어야 합니다.

특정 LLM이 항상 우월한 것은 아니며, 기술 발전 속도도 빠릅니다. 예를 들어, 장문의 텍스트를 생성할 때는 한 모델을, 사용자 입력을 분석할 때는 다른 모델을 사용하는 것이 더 효과적일 수 있습니다.

모든 AI 에이전트가 LLM 에이전트일까요? 거의 그렇지만, 예외도 있습니다.

LLM을 사용하지 않는 AI 에이전트에는 로보틱 프로세스 자동화 봇, 교통 제어나 군집 지능과 같은 다중 에이전트 시스템, 강화학습 기반 에이전트(로봇 등)가 있습니다.

2. 정체성 및 지침

모든 AI 에이전트는 정체성, 임무, 목표가 필요합니다. 왜 존재하는가? 무엇을 달성하고, 어떻게 달성할 것인가?

예를 들어, IT 지원 회사의 고객 서비스팀 1차 대응 에이전트를 생각해봅시다. 이 AI 에이전트의 목표는 최대한 많은 고객 문제를 정확히 해결하고, 복잡한 사례는 인간 상담원에게 이관하는 것입니다.

지침에는 역할뿐 아니라, 의사결정 기준(예: 언제 이관하거나 다른 곳으로 안내해야 하는지)과 주요 성과 지표(KPI)도 포함되어야 합니다.

3. 도구

도구는 AI 에이전트가 데이터를 수집하고 행동하는 수단입니다.

AI 에이전트는 자율적으로 어떤 도구를 사용할지 직접 선택할 수 있습니다.

예를 들어, 리드 생성 AI 에이전트는 Hubspot에서 자격을 갖춘 리드를 만드는 임무를 가질 수 있습니다.

사용자와의 상호작용에 따라, 에이전트는 CRM에서 중복 여부를 확인하거나, 사용자에게 특정 콘텐츠를 제안하거나, 리드 점수를 매길 수 있을 때까지 추가 질문을 할 수 있습니다.

AI 에이전트가 사용할 수 있는 도구는 다음과 같습니다:

• HubSpot, Linear, Zendesk와 같은 외부 시스템
• 애드혹 도구를 만들기 위한 코드 실행
• 내장 기능
• 다른 AI 에이전트
• 사람 (예: AI 에이전트가 작업을 수행하기 전에 인간의 승인이 필요한 경우)

4. 메모리와 지식

AI 에이전트의 메모리와 지식은 무엇을 알고, 정보를 어떻게 장기적으로 보존하는지를 결정합니다.

기존 소프트웨어가 단순히 정보를 요청할 때마다 불러오는 것과 달리, AI 에이전트는 과거의 상호작용을 저장하고, 기억하며, 이를 바탕으로 더 똑똑한 결정을 내릴 수 있습니다.

예를 들어, 고객 지원 AI 에이전트는 한 사용자의 과거 문제 해결 시도를 기억해 비효율적인 해결책을 반복하지 않을 수 있습니다. 영업 AI 에이전트는 리드와의 이전 대화를 기억해 메시지를 조정할 수 있습니다.

AI 에이전트는 주로 두 가지 유형의 메모리에 의존합니다:

1. 단기 메모리 – 예를 들어 사용자의 언어 선호도와 같이, 진행 중인 대화나 작업에서 얻은 임시 맥락
2. 장기 메모리 – 예를 들어 주문량이나 공급업체 선호도처럼, 시간이 지나도 에이전트가 접근할 수 있는 지속적인 지식

메모리 외에도, AI 에이전트는 데이터베이스와 API, 회사 지식 베이스, 기타 관련 문서 등 구조화된/비구조화된 지식 소스에 접근할 수 있습니다.

5. 채널

채널은 AI 에이전트가 사용자와 상호작용하는 방식입니다. 사용 사례에 따라 텍스트, 이미지, 비디오, 음성 등을 사용할 수 있습니다. 웹사이트 위젯이나 웹챗 인터페이스를 통해 접근할 수도 있습니다.

AI 에이전트는 웹챗 위젯, 메시징 앱(WhatsApp, Messenger, Telegram, Slack 등), 또는 이메일 워크플로우에 내장되어 배포될 수 있습니다.

음성 상호작용의 경우, 음성 에이전트는 전화 시스템이나 스마트 어시스턴트와 통합될 수 있고, 텍스트 기반 에이전트는 라이브챗, SMS, 내부 엔터프라이즈 도구에서 작동할 수 있습니다.

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6. 거버넌스

전 세계적으로 AI 관련 법률이 변화하고 있으며, 컴플라이언스를 고려하지 않고 AI 에이전트를 구축하는 것은 헛된 노력입니다.

거버넌스는 AI 에이전트가 윤리적이고 투명하며 법적 기준 내에서 운영되도록 보장합니다.

잘 관리되는 AI 에이전트는 다음을 준수합니다:

• 정책 준수 – 브랜드 가이드라인, 톤, 비즈니스 규칙과 일치
• 보고 및 KPI 추적 – 성능, 편향, 의사결정 정확도 모니터링
• 승인 및 인간 개입(HITL) – 중요한 작업에 대해 인간의 검증 필요
• 피드백 메커니즘 – 사용자 입력과 감독을 바탕으로 지속적으로 개선됩니다.‍
• 컴플라이언스 및 감사 기록 – 규제 요건 충족을 위해 의사결정과 작업을 기록

AI 에이전트의 활용 사례는 무엇이 있을까요?

솔직히 말해, AI 에이전트는 어떤 일에도 활용할 수 있습니다.

유연성 덕분에, AI 에이전트는 다양한 엔드 투 엔드 프로세스를 효율화할 수 있습니다.

실제 세계에는 AI 에이전트의 다양한 사례가 존재합니다.

가장 엄격한 산업에서도 – 워크플로우가 아무리 복잡해도, AI 에이전트가 도울 수 있는 부분이 있습니다.

암호화폐 AI 에이전트는 시장 동향을 추적하고, 거래를 실행하며, 실시간 포트폴리오 분석을 제공할 수 있습니다. AI 디지털 마케팅 에이전트는 광고 예산을 최적화하고 참여 데이터를 분석할 수 있습니다.

우리는 수년간 모든 산업에서 AI 에이전트를 배포해왔습니다.

엔터프라이즈 봇이 필요하든, 소규모 비즈니스를 위한 AI 에이전트가 필요하든, 여기 AI 에이전트의 가장 일반적인 활용 사례를 소개합니다.

고객 서비스

AI 에이전트의 가장 흔한 활용 사례 중 하나는 바로 고객 지원 봇입니다.

이러한 가상 에이전트는 고객에게 특정 정책을 안내하거나, 맞춤형 상품을 추천하거나, 비밀번호 재설정과 같은 계정 작업까지 처리할 수 있습니다.

이제 기업들이 고객 서비스 챗봇을 제공하는 것이 일반적이지만, 과거의 규칙 기반 챗봇은 브랜드에 부정적인 인상을 남기곤 했습니다. 요즘에는 동적인 LLM 에이전트가 조직의 사용자를 지원하고 있습니다.

우리는 AI 챗봇의 종말과 AI 에이전트의 부상 시대에 진입하고 있습니다. 고객 지원 봇조차도 한 단계 더 발전해야 합니다.

리드 생성

Botpress에서 배포되는 AI 에이전트의 대다수는 – 적어도 현재로서는 – 다양한 형태의 리드 생성 에이전트입니다.

리드 생성 에이전트는 AI 영업 에이전트의 하위 범주입니다.

이들은 사용자에게 중요한 정보를 제공하고, 자격을 갖춘 리드를 수집해 영업팀에 자동으로 전달합니다.

헬스케어 컨설팅 기업 Waiver Group은 ‘문의하기’ 양식을 대체하는 봇을 도입한 후 리드가 25% 증가했습니다.

Waiverlyn은 웹사이트 방문자와 대화하며 리드를 선별하고, Google Calendar 일정을 예약하는 모든 과정을 자동으로 처리했습니다.

지식 관리

지식 관리는 사람보다 봇이 더 잘 처리할 수 있는 사례로, 내부 문서부터 고객용 셀프서비스 시스템까지 다양합니다.

직원들은 위키, PDF, 이메일, 지원 티켓 등에 묻힌 중요한 정보를 찾느라 많은 시간을 낭비할 수 있습니다. AI 에이전트는 자연어 질의에 대해 관련 계정 정보, 정책, 문제 해결 방법을 바로 제공할 수 있습니다.

고객이 직접 사용하는 측면에서는, 보험 봇이 사용자가 관련 양식과 가이드라인을 찾도록 도와줄 수 있습니다.

워크플로우 및 작업 오케스트레이션

워크플로우 및 작업 오케스트레이션 AI 에이전트는 단일 작업만 수행하는 것이 아니라, 여러 시스템에 걸쳐 다양한 단계를 조율합니다. (이를 AI 오케스트레이션이라고도 합니다.)

• 조달 AI 에이전트는 구매 요청을 자동으로 생성하고, 예산과 대조하며, 관리자의 승인을 받아 주문까지 처리할 수 있습니다.
• HR 분야에서는 온보딩 AI 에이전트가 교육 일정을 잡고, 소프트웨어 접근 권한을 부여하며, 신규 입사자의 급여 시스템을 자동으로 설정할 수 있습니다.
• IT 분야의 AI 에이전트는 지원 티켓을 분류하고, 시스템 로그를 확인하며, 해결되지 않은 문제를 엔지니어에게 전달할 수 있습니다.

기업이 각 프로세스마다 서로 다른 자동화 도구를 연결하는 대신, AI 에이전트가 중앙에서 전체 워크플로우를 동적으로 관리하며, 실시간으로 의사결정을 내리고 변화에 맞춰 적응합니다.

이러한 AI 워크플로우 자동화는 AI 에이전트의 가장 일반적인 활용 사례 중 하나입니다.

인공지능은 지식 근로자의 시간을 빼앗는 일상적인 소규모 작업에도 쉽게 적용할 수 있습니다.

개발자 코파일럿

AI 에이전트는 개발자에게 필수적인 도구가 되어, 코딩, 디버깅, 문서화 속도를 높여줍니다.

코파일럿 AI는 코드를 자동 완성하고, 오류를 표시하며, 실시간으로 최적화 방안을 제안할 수 있습니다.

코딩 외에도, 이 에이전트들은 풀 리퀘스트 리뷰, 보안 점검, 의존성 추적을 지원합니다.

엔지니어링 팀에게 AI 코파일럿은 개발 주기를 단축하고, 버그를 줄이며, 반복 작업에 소요되는 시간을 줄여줍니다.

가상 비서

때로는 약간의 추가 도움이 필요할 때가 있습니다.

조사, 지표 분석, 정보 통합을 대신해줄 누군가가 필요할 수 있습니다. 또는 다가오는 작업을 알리는 일정 관리자나, 이메일 초안 작성과 보고서 요약을 도와줄 비서가 필요할 수도 있습니다.

이러한 역할은 AI 에이전트 비서와 같은 소프트웨어 프로그램이 대신할 수 있습니다.

AI 어시스턴트라는 개념은 이미 익숙합니다 – Siri와 Alexa처럼 (가장 유명한 음성 어시스턴트들).

AI 에이전트는 한 단계 더 나아간 맞춤형 계획 수립을 가능하게 합니다.

휴가를 계획 중이라면, AI 여행 에이전트 어시스턴트가 새로운 여행지 추천과 호텔 검색뿐만 아니라, 최적의 항공편과 숙소를 선택하고 예약까지 대신해줄 수 있습니다.

AI 에이전트의 장점은 무엇인가요?

1. 확장성과 유연성

AI 에이전트는 고정된 워크플로우에 제한되지 않습니다. 상황에 따라 도구, API, 모델을 동적으로 선택해 훨씬 더 유연하게 대응합니다.

2. 자율적 의사결정

모든 플로우를 미리 정의하는 대신, AI 에이전트는 실시간으로 결정을 내리고 전체 작업을 수행합니다. 구축 속도가 빠르고, 배포 후에도 훨씬 효율적으로 작동합니다.

3. 다양한 활용 사례에 확장 가능

고객 지원용으로 만든 AI 에이전트는 판매, 내부 업무, 인사 자동화 등으로 손쉽게 확장할 수 있습니다. 완전히 새로 만들 필요가 없습니다.

4. 24시간 연중무휴 운영

AI 에이전트는 중단 없이 계속 작동하며, 업무를 처리하고 사용자에게 응답하며 워크플로우를 실행합니다.

5. 대규모 비용 절감

AI 에이전트는 고객 지원, 영업, 내부 운영에서 대규모 인력의 필요성을 줄이면서도 고품질 서비스를 유지합니다.

6. 엔드 투 엔드 자동화

AI 에이전트는 단순히 질문에 답하는 것을 넘어, 워크플로우 실행, CRM 내 액션 트리거, 승인 관리, 실제 의사결정까지 수행하여 운영 병목을 줄입니다.

7. 시스템 간 원활한 통합

AI 에이전트는 Salesforce, HubSpot, Zendesk, Slack, 자체 시스템 등 다양한 도구와 연결되어 통합된 기술 환경을 제공합니다.

8. 더 빠른 가치 실현 (TTV)

기존 자동화 프로젝트와 달리, AI 에이전트는 상호작용을 통해 학습하고 지속적으로 개선되어 배포와 ROI를 앞당깁니다.

9. 정확성과 준수 향상

AI 에이전트는 브랜드 가이드라인, 법적 기준, 의사결정 논리를 따를 수 있어, 비즈니스 정책 내에서 운영됩니다.

AI 에이전트의 유형

‍AI 에이전트의 종류는 여러 가지가 있으며, 어떤 것이 적합한지는 수행하려는 작업에 따라 다릅니다.

멀티 에이전트 시스템

멀티 에이전트 시스템(MAS)은 여러 AI 에이전트가 상호작용하여 전체 목표를 달성하는 구조입니다.

이 시스템은 하나의 AI 에이전트로는 관리하기 어려울 정도로 크거나 복잡하거나 분산된 작업을 처리하도록 설계되었습니다. 적절한 AI 에이전트 라우팅을 통해 올바른 작업이 적합한 에이전트에 할당됩니다.

멀티 에이전트 시스템의 각 에이전트는 독립적으로 환경을 인식하고 해석하며, 의사결정을 내리고 목표 달성을 위해 행동합니다.

MAS의 효율성은 AI 에이전트 평가 시스템을 통해 정량적, 정성적으로 평가할 수 있습니다.

예를 들어, 시장 조사 회사에서는 MAS 를 활용해 한 에이전트가 업계 보고서를 수집하고, 다른 에이전트가 주요 인사이트를 추출하며, 세 번째 에이전트가 결과를 클라이언트용 요약본으로 정리하고, 네 번째 에이전트가 데이터 정확성을 모니터링하고 결과를 지속적으로 개선할 수 있습니다.

단순 반사 에이전트

단순 반사 에이전트는 미리 정의된 조건-행동 규칙에 따라 작동합니다. 현재 인지한 정보에만 반응하며, 이전의 인지 이력을 고려하지 않습니다.

복잡성이 낮고 기능 범위가 제한된 작업에 적합합니다. 예를 들어, 스마트 온도조절기가 단순 반사 에이전트의 한 예입니다.

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모델 기반 반사 에이전트

모델 기반 에이전트는 환경의 내부 모델을 유지하며, 이 모델의 이해를 바탕으로 의사결정을 내립니다.

이 덕분에 더 복잡한 작업도 처리할 수 있습니다.

이들은 자율주행차 기술 개발에 활용되며, 차량 속도, 앞차와의 거리, 정지 신호 접근 여부 등 데이터를 수집해 차량의 속도와 제동 능력을 고려하여 언제 브레이크를 밟을지 결정할 수 있습니다.

효용 기반 에이전트

효용 기반 에이전트는 각 행동의 예상 효용을 고려해 결정을 내립니다.

여러 선택지를 비교하고 가장 높은 효용이 기대되는 옵션을 선택해야 하는 상황에서 주로 사용됩니다.

예를 들어, 어떤 행동 방안이나 특정 작업에 적합한 컴퓨터 종류를 추천해야 할 때 효용 기반 에이전트가 도움이 됩니다.

학습 에이전트

학습 에이전트는 미지의 환경에서 작동하도록 설계되었습니다. 경험을 통해 학습하며 시간이 지남에 따라 행동을 조정합니다.

딥러닝과 신경망이 학습 에이전트 개발에 자주 활용됩니다.

이들은 전자상거래나 스트리밍 플랫폼에서 개인화 추천 시스템을 구현하는 데 자주 사용됩니다. 시간이 지남에 따라 사용자의 선호를 학습하기 때문입니다.

신념-욕구-의도(BDI) 에이전트

신념-욕구-의도(BDI) 에이전트는 환경에 대한 신념, 욕구, 의도를 유지하여 인간과 유사한 행동을 모델링합니다. 이들은 논리적으로 사고하고 계획을 세울 수 있어 복잡한 시스템에 적합합니다.

논리 기반 에이전트

논리 기반 에이전트는 논리 규칙을 바탕으로 연역적 추론을 통해 의사결정을 내립니다. 복잡한 논리적 추론이 필요한 작업에 적합합니다.

목표 기반 에이전트

목표 기반 에이전트는 목표 달성을 위해 행동하며, 현재 행동의 미래 결과에 따라 유연하게 의사결정을 조정할 수 있습니다.

목표 기반 에이전트의 대표적인 활용 예는 로봇 공학입니다. 예를 들어, 창고 내비게이션 에이전트는 다양한 경로를 분석해 목표 지점까지 가장 효율적인 경로를 선택할 수 있습니다.

AI 에이전트 구현 5단계

상황에 따라 두 가지 선택지가 있습니다: AI 에이전트를 구매하거나 직접 구축할 수 있습니다.

구매를 원한다면, 공인 에이전시 및 프리랜서를 찾아 맞춤형 AI 에이전트 개발을 의뢰할 수 있습니다.

하지만 보유한 리소스를 활용하고 싶다면, AI 에이전트 구축은 생각보다 어렵지 않습니다. 다양한 AI 에이전트 프레임워크와 LLM 에이전트 프레임워크가 여러분의 수준에 맞게 지원해줍니다.

1단계: 파일럿 사례 선정

“AI 에이전트를 도입하자!” 만약 상사가 ‘AI 에이전트의 해’라는 최신 기사를 읽고 이렇게 말한다면, 어떤 AI 에이전트를 시범 도입할지 결정하는 것은 여러분의 몫입니다.

과대광고에 휩쓸리기 쉽지만, 가장 좋은 방법은 명확하고 임팩트 있는 사례부터 시작하는 것입니다.

에이전트가 업무 부담을 줄이거나, 정확도를 높이거나, 의사결정을 개선할 수 있는 영역(예: 리드 선별, 고객 지원, 내부 지식 검색 등)을 고려해보세요.

강력한 파일럿 사례는 빠르게 구현할 수 있을 만큼 좁으면서도, 효과를 입증할 만큼 가치가 있어야 합니다.

적절한 선택은 내부 설득, ROI 입증, 더 넓은 AI 도입의 기반 마련을 쉽게 해줍니다.

2단계: 적합한 플랫폼 찾기

적합한 도구는 전적으로 여러분의 상황에 따라 달라집니다. 사내 개발 역량은 어느 정도인가요? 시간은 얼마나 있나요? 에이전트가 수행해야 할 일(파일럿 사례뿐 아니라 장기적으로)은 무엇인가요?

대부분의 경우, 처음부터 개발하기보다는 AI 플랫폼을 활용하는 것이 합리적입니다.

최적의 선택은 대개 수직적이고 유연한 플랫폼입니다. 어떤 사례든 구축하고 외부 도구와 연결할 수 있는 빌딩 소프트웨어를 선택하세요.

최고의 AI 에이전트 빌더 도구, 최고의 챗봇 플랫폼, 최고의 오픈소스 플랫폼 목록도 참고할 수 있습니다. 하지만 솔직히 말해, 저는 저희 플랫폼을 가장 추천합니다.

Botpress는 포춘 500대 기업의 35%와 50만 명 이상의 빌더가 사용하고 있습니다.

저희는 수년간 AI 에이전트를 배포해왔고, 무료로 시작할 수 있으니 부담 없이 사용해보실 수 있습니다.

3단계: 도구 통합

AI 에이전트가 Hubspot 리드를 생성해야 한다면, 우선 AI 플랫폼을 Hubspot과 연동하는 것부터 시작하세요.

좋은 플랫폼이라면 기본 제공되는 통합 기능이 있지만, 특수한 사용 사례에는 에이전트의 커넥터를 맞춤화하는 추가 작업이 필요합니다.

여러 시스템(내부 도구나 외부 소프트웨어 등)을 통합하는 팀이라면, 에이전트가 AI 오케스트레이터 역할을 하여 다양한 플랫폼 간 원활한 동기화를 보장할 수 있습니다.

4단계: 테스트 및 개선

네 번째 단계는 플랫폼에 내장된 테스트 도구를 활용해 에이전트를 철저히 테스트하는 것입니다.

테스트 결과를 바탕으로 파라미터, 프롬프트 문구, 워크플로우를 조정하여 실제 상황에서 에이전트가 잘 작동하도록 합니다.

5단계: 배포 및 모니터링

빌드와 배포 단계가 주목받기 쉽지만, 봇 분석을 통한 장기적인 모니터링의 중요성도 간과해서는 안 됩니다.

플랫폼에는 배포 후 에이전트의 상호작용과 성능을 추적할 수 있는 모니터링 도구가 갖춰져 있어야 합니다.

플랫폼에서 제공하는 피드백 기능을 적극 활용해 인사이트를 수집하고, 필요에 따라 설정을 개선하세요.

그리고 꼭 기억하세요: 최고의 AI 에이전트도 지속적인 업데이트가 필요합니다. 실제 현장에서 성과가 뛰어난 AI 에이전트들은 출시 이후 수백 번씩 업데이트되었습니다.

에이전트를 계속 개선할수록 투자 수익률(ROI)도 높아집니다.

도입을 위한 모범 사례

저희 고객 성공팀은 챗봇과 AI 에이전트 배포 경험이 풍부합니다. 예산 부족부터 과도한 약속까지 AI 에이전트 도입 시 흔히 발생하는 실수를 많이 목격해왔습니다.

작게 시작해서 점차 확장하세요

AI로 강화된 조직의 시대가 오고 있지만, 한 번에 모든 것을 바꾸는 곳은 없습니다. 빠른 성과를 낼 수 있는 강력한 파일럿 사례로 시작한 후, AI 에이전트를 점차 확장하세요.

이를 저희는 크롤-워크-런(Crawl-Walk-Run) 방식이라고 부릅니다. 자세한 내용은 AI 에이전트 도입을 위한 블루프린트에서 확인할 수 있습니다.

고품질 데이터 소스를 확보하세요

옛말에 '쓰레기가 들어가면, 쓰레기가 나온다'는 말이 있습니다. AI 에이전트가 잘 관리된 데이터베이스에서 정보를 가져오지 못한다면, 그 효과는 제한적일 수밖에 없습니다.

예를 들어, 에이전트가 Hubspot을 활용해 거래 사이클을 추적하고 성사/실패 요인을 분석한다면, 영업 담당자들이 잠재 고객의 통화와 데이터를 꼼꼼히 기록해야 합니다.

명확한 KPI와 성공 지표를 설정하세요

AI 에이전트의 성공 여부를 제대로 측정하지 못하면, 그 효과를 알기 어렵습니다.

KPI 를 미리 정의하세요. 예를 들어 응답 정확도, 절감된 시간, 전환율, 비용 절감 등입니다. 이러한 기준이 개선 방향을 제시하고 ROI를 입증하는 데 도움이 됩니다.

RAG를 활용하세요

검색 기반 생성(Retrieval-Augmented Generation)을 활용하면, AI 에이전트가 최신 데이터(예: 회사 지식베이스, CRM, 문서 등)에 기반해 답변할 수 있습니다.

이 방식은 허위 정보 생성 가능성을 줄이고, 답변의 정확성과 맥락 적합성을 높여줍니다.

AI 에이전트의 위험 요소는 무엇인가요?

컴플라이언스(규정 준수) 위험

AI 에이전트는 GDPR, HIPAA, SOC 2 및 업계별 정책 등 규정을 반드시 준수해야 합니다.

컴플라이언스 위험은 많은 개발자들이 AI 에이전트를 직접 개발하지 않고 플랫폼을 선택하는 주요 이유 중 하나입니다.

AI 컴플라이언스가 주 업무가 아니라면, 전문가에게 맡기는 것이 더 효율적입니다.

사용자 데이터 오용, 의사결정 기록 미비, 비준수 응답 생성 등은 법적·재정적 문제로 이어질 수 있습니다.

환각(Hallucinations)

환각이란 대화형 AI 시스템이 잘못되거나 오해의 소지가 있는 정보를 생성하는 현상입니다.

이런 실수는 에어캐나다 챗봇 사건이나 1달러에 Chevy Tahoe를 판매한 봇 등 여러 논란의 중심이 되었습니다.

신중하게 설계된 AI 에이전트는 환각이 드뭅니다. 검색 기반 생성, 인간 검증, 검증 레이어 등으로 답변 품질을 통제할 수 있습니다. 실제로 AI 에이전트의 환각을 방지하는 다양한 방법이 있습니다.

설명 가능성 부족

AI 에이전트가 의사결정을 내린다면, 그 과정과 이유를 팀이 이해할 수 있어야 합니다.

투명성 없이 결과만 제공하는 블랙박스 시스템은 신뢰를 떨어뜨리고, 오류 진단·규정 준수·성능 개선을 어렵게 만듭니다.

설명 가능성은 특히 의사결정의 감사가 필요한 규제 산업에서 매우 중요합니다.

에이전트의 추론 기록, 출처 표시, 인간 검증 절차 도입 등으로 AI 기반 의사결정을 투명하고 책임 있게 만들 수 있습니다.

설명 가능성이 내장되어 있지 않다면, 팀은 에이전트의 행동을 정당화하는 데 더 많은 시간을 쓰게 됩니다.

지속적인 리소스 필요

AI 에이전트는 '설정만 해두면 끝'인 리소스가 아닙니다.

실제 소프트웨어 프로젝트처럼 지속적인 모니터링과 개선이 필요합니다. 유지보수를 소홀히 하면 에이전트의 성공은 크게 저하됩니다.

다행히도, 팀이 이를 미리 계획한다면 단점이 되지 않습니다. AI에 투자할 준비가 되어 있다면, 에이전트에 필요한 지속적인 리소스는 충분히 투자 대비 효과로 이어질 수 있습니다.

AI 에이전트의 3가지 특징

1. 자율성

AI 에이전트는 인간의 개입 없이 스스로 판단하고 행동할 수 있습니다.

이러한 자율성 덕분에 AI 에이전트는 복잡한 작업을 처리하고, 특정 작업의 단계를 사람이 직접 코딩하지 않아도 실시간으로 최적의 결정을 내릴 수 있습니다.

자율 에이전트라는 개념이 2001: 스페이스 오디세이의 HAL 9000 같은 이미지를 떠올리게 할 수 있지만, 실제로 AI 에이전트는 여전히 인간의 지시에 의존합니다.

사용자나 개발자가 에이전트에게 무엇을 해야 할지 알려줘야 하며, 에이전트는 그 목표를 가장 잘 달성할 방법을 스스로 고민합니다.

2. 지속적인 학습

피드백은 AI 에이전트가 시간이 지남에 따라 발전하는 데 필수적입니다.

이 피드백은 비평가나 환경 자체에서 올 수 있습니다.

비평가는 에이전트의 성능을 평가하는 인간 운영자나 또 다른 AI 시스템일 수 있습니다. 에이전트의 환경은 에이전트의 행동 결과로 피드백을 제공할 수 있습니다.

이 피드백 루프를 통해 에이전트는 적응하고, 경험에서 배우며, 앞으로 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다.

더 많은 작업을 경험할수록 더 나은 결과를 만들어냅니다. AI 에이전트는 학습과 개선이 가능하므로 빠르게 변화하는 환경에도 적응할 수 있습니다.‍

3. 반응성과 선제성

AI 에이전트는 환경에서 반응적이면서도 선제적으로 행동합니다.

감각 입력을 받아 환경 변화에 따라 행동 방침을 바꿀 수 있습니다.

예를 들어, 스마트 온도조절기는 갑작스러운 천둥번개로 방 온도가 떨어지는 것을 감지하면 에어컨 세기를 줄입니다.

또한 선제적으로도 작동합니다. 매일 비슷한 시간에 햇빛이 방에 들어온다면, 햇빛의 따뜻함에 맞춰 미리 에어컨 세기를 높입니다.

다음 달에 AI 에이전트를 도입하세요

AI 에이전트는 모든 워크플로우에서 여러 단계를 자동화해 비효율을 제거합니다. 여러분이 사용하지 않더라도, 경쟁사는 이미 활용하고 있을 수 있습니다.

Botpress는 개발자와 기업 모두가 사용하는 무한히 유연한 AI 에이전트 플랫폼입니다. 기본 제공 통합 라이브러리, 3만 명 이상의 Discord 빌더 커뮤니티, 그리고 다양한 실제 사례 배포 경험을 자랑합니다.

지금 바로 시작하세요. 무료입니다.

자주 묻는 질문

기업이 첫 AI 에이전트 도입 시 흔히 저지르는 실수는 무엇인가요?

기업이 첫 AI 에이전트 도입 시 흔히 저지르는 실수는 명확한 사용 사례나 측정 가능한 성공 기준 없이 시작하는 것입니다. 이로 인해 참여도가 낮고 효과도 제한적일 수 있습니다. 또한, AI 에이전트를 일회성 배포로 여기고, 지속적인 업데이트와 개선이 필요하다는 점을 간과하는 경우가 많습니다.

AI 에이전트 파일럿을 위해 어느 정도의 시간과 예산을 계획해야 하나요?

집중된 파일럿 프로젝트는 일반적으로 2~6주 이내에, 300~700달러의 예산으로 시작할 수 있습니다. 특히 노코드 또는 로우코드 플랫폼을 활용할 경우 더욱 그렇습니다.

어떤 종류의 로깅이나 감사 추적을 구현해야 하나요?

모든 사용자 입력, 에이전트의 결정, 수행된 작업, 그리고 모든 API 호출을 타임스탬프와 사용자 식별자와 함께 기록해야 추적이 가능합니다. 더 높은 투명성과 진단을 위해, 가능하다면 추론 과정이나 신뢰도 점수도 함께 포함하는 것이 좋습니다.

실제로 human-in-the-loop(HITL)는 어떻게 구현되나요?

실제 HITL에서는 AI 에이전트가 특정 결정(예: 승인, 에스컬레이션, 모호한 사례 등)에 대해 진행을 멈추고 인간의 입력을 기다립니다. 이를 통해 불확실한 행동이 필요할 때 사람이 직접 감독할 수 있는 안전장치가 마련됩니다.

하나의 AI 에이전트가 여러 부서(예: 인사와 영업)를 지원할 수 있나요?

네, 하나의 AI 에이전트도 적절한 맥락 분리, 역할 기반 행동에 대한 명확한 지침, 그리고 쿼리의 지능적 라우팅이 설계되어 있다면 여러 부서를 지원할 수 있습니다. 많은 조직이 한 부서에서 시작해 점진적으로 에이전트의 기능을 확장하여 중복이나 혼란을 방지합니다.