발표 자료 컨텍스트 1부 - 스스로 일하는 AI 에이전트

스스로 일하는 AI, 에이전트란 무엇인가

묻고 답하는 AI를 넘어, 목표를 완수하는 AI로

 

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우리가 알던 AI, 챗봇

지금까지 우리가 써온 AI는 대부분 챗봇 방식입니다.

질문을 던지면 답을 줍니다. 그리고 거기서 멈춥니다.

출처: Gemini

답은 줬지만 일을 대신 해주지는 않습니다. 결국 실행은 내가 해야 합니다.

 

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에이전트는 끝까지 해냅니다

에이전트는 다릅니다. 목표만 주면 필요한 단계를 스스로 밟아 일을 완수합니다.

사용자: 다음 주에 팀 회의 잡아줘

에이전트:
  ✓ 참석자 빈 시간 확인
  ✓ 회의 일정 생성
  ✓ 참석자에게 초대 발송
  → 완료

챗봇과 에이전트의 핵심 차이를 정리하면 아래와 같습니다.

구분	챗봇	에이전트
동작 방식	한 번 답하고 종료	목표를 이룰 때까지 반복
도구 사용	도구 없이 말로만	도구로 실제 행동
판단	시키는 것만 수행	다음 행동을 스스로 판단

단, 사용자 입력은 에이전트도 동일하게 필요합니다.

에이전트가 알아서 다 한다는 뜻이 아닙니다.

목표를 명확히 전달하는 건 여전히 사람의 몫입니다.

 

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에이전트의 핵심 원리: 루프

 

에이전트가 일하는 방식은 단순합니다.

생각 → 행동 → 관찰 을 목표를 이룰 때까지 반복합니다.

 

Claude 기준으로 설명하면, 작업을 받았을 때 세 단계를 거칩니다.

1. 컨텍스트 수집 - 파일을 읽고 코드를 이해합니다
2. 작업 수행 - 편집, 실행, 검색 등 실제 행동을 합니다
3. 결과 검증 - 결과를 확인하고 다음을 판단합니다

이 단계가 반복되며, 사용자는 중간에 개입해서 방향을 바꾸거나 컨텍스트를 추가할 수 있습니다.

 

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생각하기

목표와 현재 상황을 보고 다음에 할 일을 스스로 계획합니다.

생각 중…

# 목표: 회의 잡기
1. 먼저 빈 시간을 확인하자
2. 그다음 일정을 만들자
3. 마지막에 초대를 보내자
→ 1번부터 시작

행동하기

계획한 일을 도구로 실제 실행합니다. 말이 아니라 진짜 행동입니다.

• 웹 검색
• 코드 실행
• 메일 발송
• 파일 읽기/쓰기

관찰하기

결과를 보고 다음을 결정합니다.

성공하면 다음 단계로,

실패하면 다시 생각합니다.

 

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에이전트는 언제 멈추나요

에이전트가 무한히 돌지는 않습니다.

멈추는 조건은 세 가지입니다.

• 목표 달성 - 할 일을 끝내면 스스로 종료됩니다
• 횟수 제한 - 너무 오래 돌면 멈추도록 한도가 설정됩니다
• 사람 확인 - 중요한 행동은 사람에게 먼저 확인합니다

 

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도구가 손과 발입니다

에이전트의 능력은 어떤 도구를 쥐여주느냐로 결정됩니다.

도구	역할
웹 검색	최신 정보 찾기
코드 실행	계산, 자동화
서비스 연결	캘린더, 메일 등 외부 서비스
파일 읽기/쓰기	문서 작업

도구가 없으면 에이전트는 말만 할 수 있습니다.

도구가 있어야 실제로 행동할 수 있습니다.

 

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에이전트의 실체는 "프로그램"입니다

에이전트를 "AI가 알아서 다 하는 마법"처럼 오해하기 쉽습니다.

실제로는 LLM의 응답에 따라 행동하고 판단하는 로직이 구현된 응용 프로그램입니다.

 

구조로 보면 아래와 같습니다.

바깥쪽 (사용자/제품에 가까운 영역)
├─ Product / UX         (CLI, IDE, 데스크탑 셸)
├─ 확장성               (MCP, Skills, Hooks, Plugin)
├─ 컨텍스트 & 메모리    (히스토리 누적·압축, 세션 관리)
├─ 실행 & 권한          (샌드박스 격리, 승인 게이트)
├─ 오케스트레이션(Loop) (stop 판단, planning, 멀티에이전트)
├─ Tool / ACI           (file·bash·검색·git 정의/파싱)
└─ 모델 (LLM)           (토큰 생성·추론, 디코딩 루프)
안쪽 (LLM 코어)

LLM은 지능(두뇌) 역할만 합니다.

나머지 루프, 도구 연결, 컨텍스트 관리는 모두 하네스(harness) 라고 부르는 프로그램 코드 영역에서 담당합니다.

 

에이전트에 대한 자세한 구조는 아래 포스팅에 정리해두었으니 참고바랍니다.

https://infinitecode.tistory.com/147

 

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좋은 에이전트의 3가지 조건

1. 명확한 목표 - 무엇을 끝내야 하는지 분명히 합니다
2. 좋은 도구 - 필요한 일을 할 수 있는 도구를 갖춥니다
3. 안전장치 - 중요한 일은 사람이 확인합니다

 

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실전 예시: 코딩 에이전트

"이 버그 고쳐줘" 한마디로 에이전트가 하는 일을 보면 루프가 명확히 보입니다.

01. 코드 읽기
02. 원인 찾기
03. 코드 수정
04. 테스트로 확인
↻ 테스트 실패하면 다시 02번으로

사람이 일일이 개입하지 않아도 테스트를 통과할 때까지 반복합니다.

 

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정리

에이전트는 생각 → 행동 → 관찰 을 반복하며 목표를 끝까지 해내는 AI입니다.

챗봇이 "어떻게 하면 돼요"를 알려준다면, 에이전트는 "제가 해드릴게요"를 실행합니다.

그 차이를 만드는 것이 루프와 도구입니다.

 

다음 포스팅에서는 에이전트를 제대로 활용하기 위한 시스템 프롬프트와 CLAUDE.md 를 다룹니다.