일반 AI는 질문 하나에 답변 하나를 돌려줍니다. AI 에이전트는 큰 목표를 받아 스스로 작업을 나누고, 도구를 선택해 순서대로 실행합니다.
사용자가 질문할 때마다 답변을 하나씩 생성합니다. 대화는 이어지지만 실제 작업은 사람이 직접 수행해야 합니다.
질문 → 답변 → 질문 → 답변 (반복)
목표 하나를 받으면 스스로 작업을 분해하고, 필요한 도구를 선택해 순서대로 실행합니다. 오류가 생기면 다른 방법을 찾아 재시도합니다.
목표 → 계획 → 실행 → 검토 → 완료
"이 코드의 버그를 찾아줘"라고 하면 일반 AI는 버그를 알려줍니다. AI 에이전트에게 "이 프로젝트의 버그를 수정해줘"라고 하면 코드를 읽고, 버그를 찾고, 파일을 직접 수정하고, 테스트까지 실행합니다.
AI 에이전트가 자율적으로 일할 수 있는 이유는 네 가지 능력이 결합되기 때문입니다.
큰 목표를 작은 작업 단위로 분해하고 실행 순서를 결정합니다. 어떤 도구를 언제 사용할지 스스로 판단합니다.
웹 검색, 코드 실행, 파일 읽기·쓰기, API 호출 등 외부 도구를 직접 실행해 실제 작업을 수행합니다.
이전 단계의 결과를 기억하고 다음 작업에 활용합니다. 장기 프로젝트에서는 외부 저장소에 정보를 저장하기도 합니다.
실행 결과가 기대와 다르면 원인을 분석하고 다른 방법을 시도합니다. 에러 메시지를 스스로 해석하고 재시도합니다.
"이 주제로 블로그 글을 작성하고 이미지까지 만들어줘"라는 요청을 에이전트가 처리하는 과정입니다.
요청을 분석해 최종 결과물이 무엇인지 파악하고, 필요한 작업 목록을 만듭니다.
웹 검색 도구를 사용해 주제 관련 최신 정보를 수집하고 요약합니다.
수집한 정보를 바탕으로 구조를 잡고 본문을 작성합니다. 분량·톤·형식 조건을 지킵니다.
글의 내용에 맞는 이미지 프롬프트를 생성하고 이미지 도구에 요청해 파일을 저장합니다.
결과물이 요구사항을 충족하는지 스스로 검토하고, 미흡한 부분이 있으면 수정 후 최종 결과를 전달합니다.
에이전트는 아직 완벽하지 않습니다. 중간 과정을 지켜보며 잘못된 방향으로 가고 있으면 개입해 수정해야 합니다. 특히 파일 삭제, 외부 서비스 전송 같은 되돌리기 어려운 작업은 실행 전에 반드시 확인하세요.