2025 LLM 모델 종류 총정리 : 성능 비교, 업무 활용 사례, LLM AGENT
LLM(대규모 언어 모델)이 넘쳐나는 2025년, 어떤 모델이 여러분 업무에 맞을까요?
이 글에서 LLM을 업무에 적용할 수 있는 방법을 알려드립니다.
또 달파의 AI 엔지니어들이 직접 텍스트(번역), 이미지(OCR), 영상(분석 및 자막 싱크) 업무에 사용하며 비교해 본 모델별 성능 비교와 장단점을 알려 드립니다.
마지막에는 LLM 최신 트렌드인 LLM Agent 사례도 함께 공유합니다.
1. 대규모 언어 모델(LLM)이란?
LLM이란?
대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)은 방대한 데이터를 학습해 인간의 언어를 이해하고 답변을 생성하는 AI(인공지능) 모델입니다. 예를 들어, "고객에게 보낼 사과 메일 써줘"라고 하면 자연스러운 초안을 뚝딱 만들고, "판매 데이터 요약해줘"라고 하면 핵심만 뽑아줍니다. 단순히 단어를 나열하는 게 아니라, 맥락과 의도를 이해해서 실무에 바로 쓸 수 있는 결과를 내놓습니다.
과거 AI와 다른 점
과거 AI는 사람이 직접 규칙을 정하거나 데이터를 정리해줘야 했어요. 예를 들어, 고객 문의를 분류하려면 "긍정"과 "부정" 태그를 일일이 붙여야 했죠.
반면 LLM은 패턴 학습으로 작동합니다. 인터넷 기사, 책, 논문, 소셜 미디어 등 방대한 데이터를 스스로 분석하며 규칙이나 라벨 없이도 언어의 맥락과 의미를 이해해요. 예를 들어, "저는 매일 아침 책을 읽습니다"라는 문장을 반복해서 보면 "매일" 다음에 "아침"이 자주 오고, "읽습니다"가 행동을 뜻한다는 걸 스스로 터득하는 셈이죠. 그 결과 자연스럽게 맥락과 의도를 이해해서 수행할 수 있게 됩니다.
LLM 특징 : 왜 업무에 잘 활용될까요?
LLM은 과거 AI와 어떻게 다르길래 업무에 활용되고 있을까요? LLM의 특징을 정리해 보았습니다.
과거 AI는 사람이 규칙을 짜거나 데이터를 미리 정리해야 했어요. 고객 문의를 "긍정"과 "부정"으로 나누려면 직원이 태그를 붙이는 시간이 필요했죠. 반면, LLM은 여러분이 이미 가진 데이터(이메일, 보고서, 고객 피드백)를 활용할 수 있습니다. 예를 들어, 우리 솔루션에 고객 데이터를 올리면 주요 불만 사항을 분석해 빠른 대응이 가능해집니다.
과거 AI는 "예/아니오" 같은 단순 답변만 내놨습니다. "고객이 불만을 제기했나요?"에 "네"로 끝나는 수준이었죠. 반면, LLM은 실무에서 바로 쓸 수 있는 결과를 제공합니다. "고객 불만을 줄이는 답변을 만들어줘"라고 요청하면, 자연스럽고 고객 만족도를 높이는 문구를 제안해줘요. 시장 분석 보고서나 신제품 아이디어 같은 결과도 얻을 수 있어 비즈니스적으로도 큰 도움이 됩니다.
과거 AI는 서비스화하려면 개발자가 규칙을 새로 짜거나 데이터를 오랜 시간 준비해야 했어요. 예를 들어, 회사별 고객 응대 시스템을 만들려면 몇 주에서 몇 달이 걸렸죠. 반면 LLM은 사전 학습된 능력을 바탕으로 여러분 회사 데이터를 빠르게 반영합니다. 제조업체의 품질 보고서 양식을 학습해 자료를 정리하거나, 유통업체의 상품 데이터를 분석해 분류를 자동화하는 식으로, 단시간에 업종별 니즈에 맞춘 솔루션을 제공해요. 이런 속도와 유연성으로 빠르게 서비스화해서 활용할 수 있습니다.
2. LLM 업무 활용법 3가지
Chat GPT의 등장 이후, LLM과 생성형 AI가 비즈니스에서 본격적으로 활용되고 있습니다. 정말 많은 기업들이 생성형 AI를 비즈니스에 활용하려고 노력 중인데요. 2024년 기준, 글로벌 기업의 절반 이상이 생성형 AI를 활용할 계획이라고 합니다. 또한, 생성형 AI를 도입한 기업은 평균적으로 6-10%의 매출 증가를 경험했으며, 특히 마케팅 및 고객 서비스 분야에서 효과가 두드러졌습니다.
그렇다면 LLM을 업무에 어떻게 활용할 수 있을까요? 대표적인 3가지 방법이 있습니다. 각각의 장점과 한계를 소개합니다.
기본 LLM
GPT나 Gemini 같이 공개된 대형 언어 모델을 그냥 사용하는 방식이에요. 주로 실무자 개인 단위에서 데이터 분석, 문서 작성, 요약 같은 작업에 활용합니다.
장점: 누구나 쉽게 접근 가능하고, 다양한 질문에 빠르게 답해줘요.
한계: 회사 내부 데이터나 업무 프로세스를 반영하기 어려워요. 민감한 데이터를 다루기엔 보안 우려도 있고, 조직 전체로 확장하기엔 한계가 있습니다.
범용 AI 솔루션
LLM을 기반으로 만들어진 AI 챗봇, 리뷰 분석, AI 검색 같은 서비스를 SaaS 형태로 제공받아 쓰는 방식이에요. 주로 기업 단위에서 고객 지원, 마케팅, 콘텐츠 제작처럼 정해진 업무의 효율성을 높이기 위해 사용합니다.
장점: 별도 개발 없이 바로 도입 가능하고, 초기 비용과 유지 부담이 적어요.
한계: 여러 기업을 대상으로 설계돼 개별 회사 데이터나 업종별 맥락을 깊게 반영하기 힘듭니다. 예를 들어, AI 챗봇이라면 고객 문의에 대한 일반적인 답변은 가능하지만 회사 특성을 살린 응대는 어렵습니다.
맞춤형 AI 솔루션
LLM을 활용해 기업의 내부 데이터와 업무 흐름을 반영한 전용 AI 시스템을 구축하는 방식이에요. 특정 도메인이나 부서의 니즈에 맞춰 업무를 자동화하거나 효율성을 높이는 데 활용됩니다. 예를 들어, 제조업체의 품질 관리 데이터를 학습하거나, 유통업체의 고객 피드백을 분석하는 식으로 사용합니다.
장점: 기업의 데이터를 최적화하여 활용할 수 있으며, 업종별 특성을 반영한 맞춤형 분석이 가능합니다. 전문가의 도움으로 경쟁력 있는 AI 기반 자동화 시스템을 구축할 수 있습니다.
단점: 초기 개발 비용과 도입 시간이 상대적으로 높습니다. 지속적인 유지보수 및 데이터 학습이 필요합니다.
이처럼 기업이 LLM을 활용하는 방법은 다양합니다. 기본 모델을 활용해 빠르게 시작할 수도 있고, 범용 AI 솔루션을 통해 효율성을 높이고 간편하게 접근할 수도 있습니다. 하지만 특정 업무를 구체적으로 해결하기 위해서 맞춤형 접근이 중요합니다.
맞춤형 AI 솔루션 개발 방법은 아래 글을 참고해 주세요.
AI 개발, 어떻게 진행되나요? (feat. 달파 6단계 프로세스)
3. 2025년 LLM 모델 종류 6가지
2025년 대규모 언어 모델(LLM)이 각자 강점과 특징을 뽐내며 경쟁하고 있습니다. 대표적인 모델 종류 6가지를 소개하고, 특징과 장점을 정리해 봤습니다.
Chat GPT (OpenAI)
Chat GPT는 OpenAI에서 개발한 모델로, LLM 열풍을 일으킨 주인공입니다. 누구나 한 번쯤 써본 적 있는 LLM의 대표주자입니다. 콘텐츠 제작, 코드 작성, 고객 서비스처럼 거의 모든 영역에서 두루두루 활용됩니다. 창의적인 글쓰기부터 실무 지원까지, 다재다능함으로 사랑받는 모델입니다.
Gemini (Google)
Google이 선보인 Gemini는 처음 GPT에 비교되며 상대적으로 외면 받았습니다. 하지만 구글이 가진 기존의 기술력을 바탕으로 최근 많은 성능 개선을 이뤄냈습니다.
특히 멀티모달, 그 중에서도 이미지 처리에 매우 뛰어난 성능을 보여주고 있습니다. 예를 들어 제품 사진을 보고 설명문을 만들거나 광고 이미지를 분석해 인사이트를 뽑아내는 데 Gemini는 탁월한 성능을 보이고 있습니다. Google의 방대한 데이터와 기술력을 바탕으로 만들어져, 이미지와 텍스트가 얽힌 복잡한 작업을 맡기고 싶을 때 사용할 수 있습니다.
Claude (Anthropic)
Anthropic에서 개발한 Claude는 코딩에 특화된 모델로 이름을 날리고 있습니다. OpenAI 출신 연구자들이 만든 만큼 기술력은 탄탄하고, 특히 개발자들 사이에서 인기 많습니다. 코드 작성, 디버깅, 기술 문서 정리 같은 작업에서 뛰어난 성능을 보여주는데요. 복잡한 프로그래밍 문제를 풀 때 믿고 맡길 수 있는 동료 같은 존재로 자리잡았습니다.
LLaMA (Meta)
Meta가 내놓은 LLaMA는 오픈소스로만 제공되는 특별한 모델입니다. 상업적 배포 대신 누구나 무료로 가져가 쓸 수 있게 공개되어 있는데요. 오픈소스 특성 덕에 커스터마이징이 자유로워서, 개발자들이나 연구자들이 자신만의 AI를 만들 때 즐겨 사용합니다. 일반 유저들이 쉽게 접근할 수는 없지만, 맞춤형으로 활용할 수 있다는 점이 큰 매력입니다.
DeepSeek (DeepSeek)
중국의 스타트업 DeepSeek AI가 개발한 DeepSeek는 최근 화제가 됐습니다. 저비용으로 놀라운 성능을 가진 모델을 출시했기 때문인데요. 엔비디아 주가가 흔들릴 정도로 시장에 충격을 줬습니다. 그러나 중국으로 데이터 유출이 일어나는 우려로 인해 많은 국가에서 사용이 차단됐습니다.
Grok (xAI)
xAI에서 출시한 Grok은 Elon Musk의 철학을 반영해 규제 없는 대화를 지향합니다. Grok 사용법은 간단합니다. 현재 X(구 트위터)에 로그인해서 무료로 사용할 수 있습니다. X 데이터를 실시간으로 끌어와 최신 정보를 반영한 응답을 주는 게 특징인데요. 예를 들어, 소셜 미디어 트렌드를 즉시 분석하거나 최신 뉴스를 기반으로 답변을 받을 수 있습니다. 단, 규제 없고 진실을 추구한다는 미션과는 달리 몇 가지 질문에서 편향된 답변이 나온 바가 있습니다.
각기 다른 특성을 가진 LLM 모델들은 서로 경쟁하며 발전하고 있습니다.
지금까지 나온 LLM 모델들을 업무에 적용할 때는 어떨까요?
4. 2025년 LLM 모델 종류 장단점 비교
LLM 모델마다 잘하는 업무가 다 다릅니다. 각 모델마다 학습 데이터의 양과 종류, 훈련 방식의 차이, 기업마다 공개하지 않은 비법, 그리고 타겟하는 시장과 활용 목적이 다르기 때문인데요. 이런 이유로 인해 모델마다 독특한 강점을 만들어냅니다. 이 때문에 업무마다 모델 종류마다 성능 차이가 확연히 드러납니다.
달파에서 엔지니어들이 직접 써보며 "이건 진짜 다르구나!" 하고 느낀 점을 바탕으로, 2025년 기준 최신 모델인 GPT-4o, Gemini 2.0 Flash, Claude 3.7 Sonnet을 비교해봤습니다. (API 모델 한정)
아직 대중화가 덜 된 LLaMA, DeepSeek, Grok은 제약이 있거나 출시된 지 얼마 안 돼서 제외했습니다.
대표적인 입력값인 텍스트(번역), 이미지(OCR), 영상(영상 분석 및 자막 싱크) 3가지 태스크를 비교했습니다.
이미지 (OCR)
AI로 처리하는 이미지 작업은 대부분 OCR(광학 문자 인식)과 관련되어 있습니다. 지류문서, 다양한 PDF 파일 형식 등 사내 흩어진 정보를 활용할 수 있게 만드는 핵심이기 때문이죠. OCR을 업무에서 활용할 수 있는 자세한 내용은 아래 게시물에서 확인하실 수 있습니다.
OCR이란? OCR 프로그램 추천, 한글 OCR 오픈소스, AI OCR 활용 사례 4가지
OCR 성능을 비교하기 위해, 영수증을 넣고 정보를 추출하는 작업을 비교해 보았습니다.
성능 순위: Gemini 2.0 Flash > GPT-4o > Claude 3.7 Sonnet
평가 기준: OCR은 단순히 글자를 제대로 읽는 것만 중요한 게 아니라, 맥락을 이해해서 의미 있는 데이터를 뽑아내는 게 관건입니다. 예를 들어, “30,000은 금액, 2025.03.25는 날짜"처럼 정보값들을 구분해야 해요. 금액, 날짜, 상품 등 그 숫자들이 어떤 의미를 가지는 정보인지 구분되어야 활용할 수 있기 때문이죠.
달파에서 영수증 1장과 동일한 프롬프트를 넣고 OCR 성능을 비교해 봤습니다. 일부러 해상도가 조금 떨어지는 이미지를 넣어서 비교했는데요. 결과는? Gemini 2.0 Flash가 압도적이었습니다. 흐릿한 글씨도 잘 읽고, 문서 정보를 구조화해서 정리해주는 능력이 탁월했습니다.
반면, GPT-4o와 Claude 3.7 Sonnet 아쉬움이 많았습니다. 우선 주소와 대표자명 오류가 있었습니다.
결정적으로 ‘구매 상품’ 정보 추출에서 3가지 모델의 차이점이 두드러졌습니다. Gemini 2.0 Flash는 '무'라는 상품을 읽어내는 것과 우유 금액(1,350원 / 2,150원)이 헷갈린 것 외에는 좋은 퀄리티로 구매 상품 정보를 추출했습니다. 반면 GPT와 Claude는 없는 상품명을 지어내거나 품목코드를 그대로 뱉어냈습니다. 활용하기 어려울 정도의 결과물이죠.
사용성 면에서도 Gemini가 편리했습니다. PDF를 바로 입력값으로 넣고 처리할 수 있어서 번거로움이 없었습니다. 반면, GPT-4o나 Claude는 PNG로 변환해야 하는데요. 그 과정에서 정보가 날아가거나 여러 페이지를 연속으로 못 읽는 문제가 발생했습니다. 속도도 Gemini가 빨라서 "총액만 뽑아줘" 같은 지시에 즉각 반응했습니다. 여러모로 이미지 처리 작업에는 Gemini가 가장 뛰어난 성능을 보였습니다.
텍스트 (번역)
텍스트로 작업하는 업무 중 많은 비중을 차지하는 번역 업무를 비교해 보려고 합니다. 예를 들어, 예능 프로그램의 한글 자막을 영어로 번역해야 하는 상황입니다. 해당 업무에서 번역 성능이 얼마나 뛰어난 지 비교했습니다.
번역 성능을 평가하기 위해서는 ‘무엇이 좋은 번역인가?’에 대한 기준이 있어야 합니다.달파 AI 엔지니어는 해당 번역 작업에서 위 3개의 평가 기준이 번역의 핵심이라고 보았습니다. 비교해 본 결과, Claude 3.7 Sonnet > GPT-4o > Gemini 2.0 Flash 순으로 번역의 품질이 좋았습니다.
무한도전 영상을 한 예시로 들어보겠습니다.
“30점은 그날 컨디션이야.” 라는 문장이 나왔습니다.
Claude 3.7 Sonnet은 “30점”을 놓치지 않고 “Scoring 30point”로 번역했습니다.
반면, GPT-4o와 Gemini 2.0 Flash는 points를 생략하고 30으로 번역했습니다.
이외에도 맥락에 맞는 번역, 오역 여부, 한-영 어순 자연스러운 처리 등 이런 디테일한 번역에서 Claude 3.7 Sonnet이 가장 뛰어난 성능을 보여주었습니다.
💡<주의 사항>
한 문장씩 번역을 비교할 경우에는 품질이 비슷할 수 있습니다.
그러나 번역 품질을 비교할 땐 영상 전체를 잘 처리하는 게 핵심입니다.
맥락을 잘 고려해서 번역해주는지 파악되기 때문입니다.
영상 (영상 분석 및 자막 싱크)
영상 작업은 다른 업무에 비해서 더 다양한데요. OCR, 텍스트(번역) 등을 함께 처리해야 하는 경우가 많기 때문입니다. 영상 전체 설명을 만들 수도 있고, 받아쓰기를 통한 자막 생성도 있고, 자막 번역도 있습니다. 이처럼 여러 영상 작업이 있는데요. 저마다 평가 기준도 다릅니다. 따라서 AI가 처리하는 업무에 대한 파이프라인 설계가 중요합니다.
그런데 영상 작업이 다양하다는 사실 외에도 영상 업무에 대한 LLM 모델 성능 비교에는 어려움이 있습니다. 영상 파일을 처리할 수 있는 API 모델이 현재 Gemini 2.0 Flash밖에 없기 때문인데요. (GPT-4o와 Claude 3.7 Sonnet은 영상 입력 제공하고 있지 않습니다)
따라서 영상에 대해서는 다양한 영상 업무마다 평가 기준, 현재 AI가 처리해 줄 수 있는 성능 정도를 비교해 보고자 합니다.
성능 비교 불가 : Gemini 2.0 Flash만 가능
상황별 평가
발화 받아쓰기와 자막 생성: "말을 자막으로 바꿔줘" 작업은 좀 아쉬웠습니다. 달파에서 광고 영상으로 테스트했는데, 발음을 놓치거나 자막과 말이 달라서 싱크가 안 맞는 경우가 많았습니다. 타임스탬프도 종종 어긋났습니다.
영상 전체 설명: 성능이 만족스러웠습니다. 1~2분짜리 드라마 클립을 넣었더니 "주인공과 친구가 다투고, 갈등 원인은 돈 문제"처럼 흐름과 구도를 상세히 설명해줬습니다. 마케팅 팀이 광고 분석할 때도 유용했습니다.
자막 번역 (한글 → 중국어): 고객사가 한글 자막 있는 영상을 중국어로 번역하고 싶어했습니다. 그런데 말과 자막이 미묘하게 시간대가 달라서 SRT 추출과 OCR로 정합성을 맞춰야 했습니다. Gemini가 영상을 읽고 번역했지만, 발화와 자막 불일치 때문에 완벽하진 않았습니다. 예를 들어, "이거 좋아요"를 대만어로 번역했는데, 실제 말은 "정말 좋아요"라서 약간 어긋났습니다.
느낀 점: Gemini가 영상 처리에서 유일한 선택지지만, 자막 싱크나 번역은 아직 손볼 여지가 있습니다. 그래도 전체 흐름 파악은 확실히 잘해서 영상 요약엔 쓸 만했습니다.
💡영상 작업은 사실 API 연동 모델보다 오픈소스 모델을 더 많이 사용하는 추세입니다.
Video Caption에는 주로 InternVideo 계열 모델인 InternVideo2.5, VideoChat2, VideoChat-Flash이 사용되고,
Video-Audio Caption에는 주로 video-SALMONN, CAT 등이 사용됩니다.
현재 영상 업무를 AI로 해결하고 싶다면?
보다 전문적인 AI 엔지니어의 도이 필요하다고 볼 수 있습니다.
지금까지 텍스트, 이미지, 영상에 대한 업무를 AI로 해결하고 성능을 평가하고 비교해 보았는데요.
그렇다면, 이제 본격적으로 우리 회사 업무, 우리 부서 업무 문제를 해결하기에 적합한 LLM 모델을 찾는 방법을 알려드리겠습니다.
5. 업무에 맞는 LLM 모델 선택 가이드
우리 회사 업무 환경에 맞는 LLM 모델과 업무에 활용하는 방법을 선택하는 간단한 기준입니다.
LLM 모델 선택 기준
업무에 LLM을 도입하려면 우리 상황에 맞는 기준부터 세워야 합니다. 아래 4가지를 체크해보세요.
작업 유형: 어떤 업무를 맡길지 먼저 정해야 합니다. 콘텐츠 생성(예: 광고 문구, 보고서 초안)이 주라면 텍스트 생성에 강한 모델이 필요합니다. 반면, 긴 문서 분석(예: 계약서 검토, 고객 피드백 요약)이나 이미지, 영상 같은 멀티모달 작업이 목표면 처리 범위가 넓은 모델을 골라야 합니다.
예산과 규모: 비용과 팀 규모도 큰 변수입니다. 초기 비용을 줄이고 빠르게 테스트하려면 무료 또는 저렴한 기본 LLM이나 범용 솔루션이 적합합니다. 하지만 장기적으로 깊이 활용하려면 맞춤형 솔루션에 투자하는 게 낫습니다. 예를 들어, 소규모 팀이라면 월 구독료가 저렴한 SaaS로 시작하고, 대기업이라면 데이터 반영이 필수인 전용 시스템을 고려할 수 있습니다.
데이터 활용 여부: 회사 데이터를 얼마나 쓸지도 따져봐야 합니다. 일반적인 답변(예: "시장 트렌드 알려줘")만 필요하면 기본 모델로 충분하지만, 내부 품질 보고서나 고객 데이터를 깊게 파고들려면 맞춤형 솔루션이 필요합니다.
속도와 안정성: 업무 속도 요구사항도 중요합니다. 실시간 응대(예: 고객 챗봇)라면 빠르고 안정적인 모델이 필수입니다. 반면 주간 보고서 작성처럼 배치 처리면 상대적으로 느려도 괜찮습니다. 그러나 사용성을 생각해서 속도와 안정성을 반드시 고려해야 합니다.
업무 활용법 선택 기준
앞에서 기본 LLM, 범용 솔루션, 맞춤형 솔루션의 활용법을 살펴봤는데요. 실무에서 활용할 때 선택 기준을 알려 드리겠습니다.
"판매 데이터 요약해줘" 같은 요청에 빠르고 간단한 텍스트를 주지만, 깊은 분석이나 자동화는 없습니다. 실무자가 직접 간단하게 쓰기 좋습니다.
AI 챗봇이나 문서 요약 같은 서비스로 고객 문의에 자동 답변을 주거나 보고서 초안을 뽑아줄 수 있습니다. 회사 특성을 깊게 반영하긴 어렵지만, 중간 정도 결과물로 효율을 올릴 수 있습니다.
회사 데이터를 학습시켜 깊이 있는 결과물을 얻을 수 있습니다. 품질 관리 데이터를 분석하고 보고서까지 자동으로 작성하거나, 마케팅 데이터를 정리해 캠페인 제안을 뽑아줍니다. 초기 설정에 시간이 걸리지만, 반복 업무가 줄어 효율을 크게 높일 수 있습니다.
6. LLM Agent : LLM의 미래
지금까지 LLM(대규모 언어 모델)이 업무에 얼마나 잘 활용되는지, 또 어떻게 선택해야 하는지 살펴봤습니다. 2025년 LLM은 단순한 도구를 넘어 비즈니스 효율성을 높이는 강력한 파트너로 자리 잡았는데요.
최근 LLM 트렌드로 떠오르는 게 있습니다. 바로 LLM Agent입니다.
LLM Agent가 무엇인지, 어떤 사례가 있는지, 그리고 앞으로의 가능성을 정리하며 마무리하겠습니다.
LLM Agent란?
먼저 LLM Agent의 상위 개념으로 AI Agent라는 큰 개념이 있는데요. 환경을 보고 알아서 작업을 처리하는 똑똑한 시스템을 뜻합니다—예를 들어, 자율주행차나 로봇 청소기가 AI Agent의 일종입니다.
LLM Agent는 AI Agent 중에서 LLM(대규모 언어 모델)을 기반으로 해서, 특히 언어와 관련된 일을 자율적으로 해내는 Agent입니다.
예를 들어, 일반 LLM은 우리가 "고객 메일 써줘" 하면 문장을 만들어주는 도구입니다. 그런데 LLM Agent는 한 발 더 나아갈 수 있습니다. "고객 불만 정리해서 메일 써줘"라고 하면, 불만이 담긴 피드백을 찾아 분석하고, 그에 맞춘 답변까지 완성해 줄 수 있습니다. 예를 들어, 고객이 "배송이 너무 느리다"라고 썼다면, LLM Agent는 그 불만을 파악해서 "늦어서 죄송합니다, 다음엔 더 빨리 보내드릴게요" 같은 메일을 알아서 써줄 수 있습니다.
즉, LLM이 "글 쓰는 도우미"라면, LLM Agent는 "일을 대신 처리해주는 비서" 같은 존재라고 볼 수 있습니다. 앞서 2번에서 맞춤형 솔루션이 데이터를 활용해 업무를 효율화한다고 했던 것처럼, LLM Agent는 그걸 더 똑똑하게 자동으로 풀어내는 셈입니다.
LLM Agent 사례
LLM Agent는 이미 실무에서 다양한 가능성을 보여주고 있는데요. 몇 가지 예시를 들어볼게요.
고객 지원: "지난달 고객 불만을 분석해줘" 요청에 피드백을 모아 분류하고, 개선 제안이 담긴 보고서를 작성.
마케팅: "최신 트렌드 기반 캠페인 만들어줘"라고 하면 시장 데이터를 분석하고, 타겟별 광고 문구를 제안하며, 배포 계획까지 세움.
제조업: "생산 데이터 점검해줘" 요청에 이상치를 찾아내고, 원인 분석 후 유지보수 일정을 제안.
콘텐츠 제작: "블로그 글 써줘" 요청에 주제 리서치, 초안 작성, SEO 키워드 삽입까지 자동으로 처리.
LLM Agent 전망
LLM Agent는 LLM이 발전하면서 다음 단계로 주목받고 있습니다. 앞으로는 텍스트뿐 아니라 이미지, 음성 같은 멀티모달 데이터를 다루고, 더 복잡한 작업까지 해낼 전망입니다. 달파에서도 실험 중인 LLM Agent는 이미 단순 반복 작업을 넘어 프로젝트 관리 수준으로 점차 발전하고 있습니다. 예를 들어, "신제품 출시 계획 세워줘"라고 하면 시장 조사, 일정 수립, 팀원 역할 배분까지 할 수 있을 거예요.
LLM이 실무에 미치는 영향이 컸지만, LLM Agent는 그걸 한층 더 끌어올릴 다음 단계가 되지 않을까요?
업무 환경을 AI와 LLM으로 개선하고 싶다면?
LLM을 업무에 활용하는 법, LLM 모델 종류, 모델별 성능 비교 그리고 앞으로 대세가 될 LLM AGENT까지 정리해보았습니다.
LLM은 이제 단순한 도구를 넘어 텍스트 번역, 이미지 OCR, 영상 분석 등 다양한 태스크에서 놀라운 성과를 보여주고 있는데요. 앞으로 LLM Agent로 한 단계 더 진화하며 업무 혁신의 가능성을 열어가고 있습니다.
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업무 유형별 어떤 LLM 모델이 최적의 성능을 낼 지, 어떤 평가 기준으로 판단할 지, 어떻게 지속적으로 학습과 실험할 수 있는지 알려드립니다.
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