AI 에이전트

AI 에이전트는 큰 언어 모델(LLM)에 '도구'와 '기억'을 붙인 시스템이야. 사람이 목표를 주면 에이전트는 그 목표를 작은 단계로 쪼갠다. 각 단계에서 검색·계산·메일 발송 같은 도구를 직접 호출한다.

이것을 함수 호출(function calling)이라고 불러. 결과가 틀리면 다시 계획을 고쳐 반복한다. 그래서 '대화형 AI'와 달리 실제 업무가 끝까지 처리된다.

여러 에이전트가 역할을 나눠 협업하는 구조도 늘고 있어.

AI 에이전트는 LLM을 추론 엔진으로 쓰고, 계획(planning)·도구 사용(tool use)·메모리·검증 루프를 결합한 소프트웨어 구조다. 기업 도입의 핵심 병목은 모델 성능보다 데이터 연결과 권한 관리에 있다. 그래서 RAG(검색증강생성), 벡터 데이터베이스, 로그·관측(observability) 스택이 함께 성장한다.

밸류체인은 반도체(GPU/NPU)→클라우드·데이터센터→파운데이션 모델→오케스트레이션 프레임워크→도메인 응용으로 이어진다. 한국은 2026년 1월 22일 시행된 「인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법」으로 생성형 AI 표시 의무와 고영향 AI 규제를 세계에서 가장 먼저 제도화했다. 즉 기술직뿐 아니라 거버넌스·평가·감사 직무가 동시에 열린다.

쟁점은 환각(hallucination), 자동화로 인한 초급 일자리 축소, 데이터 저작권, 에너지 소비다. 진로 준비는 '모델을 만드는 사람'과 '모델을 안전하게 쓰게 만드는 사람' 두 갈래로 나뉘며, 후자는 법·윤리·문서화 역량이 결정적이다. 지금 단계에서는 파이썬과 API 사용 경험, 그리고 자신의 작업 흐름을 직접 자동화해 본 포트폴리오가 가장 강한 증거가 된다.