요즘 AI 에이전트라는 개념이 굉장히 화제인데요, 쉽게 말해 AI가 스스로 판단하고 작업을 처리하는 방식을 말합니다.

Anthropic에서 AI 에이전트에 관해 어떤 생각을 갖고 있는지에 대해 정리해 드리겠습니다.

먼저, 에이전트와 워크플로우를 구분해야 합니다.

워크플로우는 정해진 순서대로 작업을 처리하는 방식입니다.

예를 들어, 사용자의 질문을 받고, 그 질문을 5가지 카테고리로 분류한 다음, 각 카테고리에 맞는 답변을 생성하는 식이죠. 각 단계는 명확하게 정해져 있고, 순서대로 진행됩니다.

반면, 에이전트는 AI가 스스로 판단해서 여러 작업을 반복하며 문제를 해결하는 방식입니다.

예를 들어, 고객 문의를 처리하거나, 코드를 수정하는 작업을 할 때, 몇 번의 단계를 거쳐야 할지 미리 알 수 없는 경우가 많죠.

이런 경우에 에이전트는 웹 검색을 하거나, 코드를 수정하고 실행하는 등 다양한 도구를 활용해서 최종 목표를 달성할 때까지 작업을 반복합니다.

앤트로픽에서 이런 구분을 하게 된 이유는, 실제로 AI 모델이 발전하고, 여러 기업에서 AI를 활용하면서 나타난 패턴 때문입니다.

처음에는 간단한 워크플로우 형태로 AI를 활용했지만, 점점 더 복잡한 작업을 처리하기 위해 AI가 스스로 판단하는 에이전트 방식이 필요해진 거죠.

에이전트 개발 시 중요한 팁은, AI 모델의 입장에서 생각하는 것입니다.

마치 AI 모델이 된 것처럼 눈을 감고, 주어진 환경에서 어떤 정보를 가지고 어떻게 판단할지를 상상해 보는 거죠. 또, AI에게 제공하는 도구에 대한 설명도 매우 중요합니다.

마치 엔지니어에게 새로운 함수를 설명하는 것처럼, 기능, 입력값, 출력값 등을 자세하게 설명해야 AI 모델이 도구를 제대로 활용할 수 있습니다.

에이전트는 아직 초기 단계이지만, 앞으로 발전 가능성이 무궁무진합니다.

특히, 코딩과 검색 분야에서 큰 활약을 할 것으로 기대됩니다.

코딩 에이전트는 코드를 수정하고 테스트를 실행하면서 결과를 확인하고, 이를 바탕으로 다시 코드를 수정하는 과정을 반복하며 점점 더 정확한 코드를 만들어낼 수 있습니다.

검색 에이전트 역시, 여러 번 검색하고 결과를 비교 분석하면서 원하는 정보를 찾아낼 수 있죠.

물론 아직 해결해야 할 과제도 있습니다.

특히 코딩 에이전트의 경우, 완벽한 테스트 코드를 작성하는 것이 중요합니다.

하지만 현실에서는 완벽한 테스트 코드를 갖추기 어려운 경우가 많죠. 따라서, AI가 스스로 오류를 검증하고 수정할 수 있는 방법을 찾는 것이 중요합니다.

2025년에는 에이전트가 기업에서 반복적인 업무를 자동화하고, 이전에는 비용 때문에 하기 어려웠던 일들을 처리하는 데 활용될 것으로 예상됩니다.

예를 들어, 모든 코드 변경 사항에 대해 자동으로 문서를 업데이트하는 작업 등을 에이전트를 통해 처리할 수 있게 되는 거죠.

하지만, 일반 소비자 대상 서비스에서는 아직 에이전트 활용이 쉽지 않습니다.

사용자의 취향을 정확하게 파악하고, 원하는 결과를 얻기 위해서는 많은 정보를 입력해야 하는데, 이는 직접 처리하는 것만큼 번거로울 수 있기 때문입니다.

AI 에이전트 개발을 시작하려는 분들께 드리는 조언은, 먼저 결과를 측정할 수 있는 방법을 마련하는 것입니다.

그리고, 최대한 간단한 것부터 시작해서 점점 복잡한 기능을 추가하는 방식으로 개발하는 것이 좋습니다.

또한, AI 모델이 발전할수록 더 좋은 결과를 얻을 수 있는 방향으로 개발해야 합니다.