당신이 완전히 길을 잃지 않은 것처럼 보이게 해줄 10가지 AI 용어

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개년

인간 세계에서 1년은 AI 관련 기술에 있어 5년에 해당합니다. 몇 년 전 프로젝트에서 AI 기반 도구를 사용하기 시작했다면, 현재 그 기술은 완전히 구식이 되었을 가능성이 높습니다. 새로운 도구와 패러다임이 매일 등장하면서, 몇 달 전만 해도 혁신적이라고 여겨졌던 개념들이 뒤처지고 있습니다.

이 산업에서는 최신 동향을 파악하는 것이 필수입니다. 작업 중인 스택의 최신 업데이트를 눈여겨보면서 동시에 새로운 기술이 어느 정도 주목받고 있는지 살펴보지 않으면, 게임에서 도태될 수밖에 없습니다. 하지만 이 속도는 소프트웨어 산업에서 생계를 유지하고 스트리밍 구독료를 내야 하는 우리에게조차 어지럽게 느껴집니다.

그래서 저와 같이 이 열차가 자신 없이 떠나는 느낌을 받는 분들을 위해, (읽는 순간 이미 구식이 될 가능성이 높은) 도움이 될 만한 용어들을 짧게 정리해 보았습니다.

1. Agentic AI

What it is not: an AI agent is not a chatbot. A chatbot responds to a prompt and stops there.

What it is: an agent operates more autonomously. It can:

1. Receive information from its environment (inputs, state, APIs)
2. Reason about that information
3. Decide which action to take
4. Execute the action
5. Observe the outcome and, if necessary, repeat the cycle

This perceive → reason → act → observe loop, together with some degree of memory and tool usage, is what differentiates an agent from a simple conversation with a language model. The approach can be applied to almost any programmatically definable context—from travel‑agency workflows to data analysis or DevOps engineering tasks.

1. 에이전트형 AI

그것이 아닌 것: AI 에이전트는 챗봇이 아니다. 챗봇은 프롬프트에 응답하고 그곳에서 멈춘다.

그것이란: 에이전트는 보다 자율적으로 작동한다. 에이전트는 다음을 수행할 수 있다:

1. 환경으로부터 정보를 받는다(입력, 상태, API)
2. 그 정보를 바탕으로 추론한다
3. 어떤 행동을 취할지 결정한다
4. 행동을 실행한다
5. 결과를 관찰하고 필요하면 사이클을 반복한다

이 인식 → 추론 → 행동 → 관찰 루프와 어느 정도의 메모리 및 도구 사용은 에이전트를 단순한 언어 모델 대화와 구별해준다. 이 접근 방식은 여행사 워크플로우부터 데이터 분석, DevOps 엔지니어링 작업에 이르기까지 거의 모든 프로그래밍 가능한 상황에 적용될 수 있다.

2. Large Reasoning Model (LRM)

대부분의 상업용 챗봇에서는 빠른 응답 제공이 최우선입니다. 이는 간단한 작업에 잘 작동하지만, 문제가 복잡해질수록 만족스러운 결과에 도달하기 위해 여러 번의 반복이 필요합니다.

시스템이 응답을 생성하는 데 시간이 오래 걸리면 사용자는 익숙한 “thinking…” 메시지를 보게 됩니다. 이는 다른 모델이 사용된다는 의미가 아니라, 모델이 더 긴 출력을 생성하거나 보다 정교한 내부 추론 과정을 따르고 있기 때문입니다.

Large Reasoning Models는 다음에 더 잘 맞도록 조정된 모델입니다:

• 문제를 중간 단계로 나누기
• 추론 과정 전반에 걸쳐 일관성 유지
• 계획이 필요한 작업 처리

이러한 행동이 모델 자체에서 비롯된 것이든 외부 논리에 의해 지원되는 것이든, AI 에이전트가 효과적으로 작동하기 위해 정확히 필요한 것입니다.

3. 벡터 데이터베이스

LLM이 내부적으로 어떻게 동작하는지 깊이 알지 못하더라도, 실제 문제는 데이터를 저장하는 것이 아니라 정확히 일치하는 것뿐만 아니라 의미에 따라 정보를 검색하고 연관시키는 것이라는 점은 쉽게 알 수 있습니다. 전통적인 데이터베이스는 여전히 데이터 저장에 충분합니다.

임베딩 모델

임베딩 모델은 텍스트, 이미지, 오디오와 같은 데이터를 수치 벡터로 변환합니다. 이러한 벡터는 서로 다른 데이터 조각 간의 유사성 관계를 포착하는 수학적 표현입니다.

벡터란?

벡터는 임베딩 모델이 생성한 수치 표현입니다. 이를 통해 “가까운” 벡터를 찾는 수학적 연산을 수행할 수 있으며, 이는 의미적으로 유사한 콘텐츠를 검색하고 다루는 것으로 해석됩니다.

벡터 데이터베이스의 작동 방식:

• 전통적인 데이터베이스에서는 이미지가 BLOB(바이너리 대형 객체)로 저장됩니다. 데이터베이스는 BLOB을 반환할 수는 있지만 그 내용에 대해서는 알지 못합니다.
• 벡터 데이터베이스에서는 동일한 이미지를 임베딩 모델로 처리하여 수치 벡터를 생성합니다.
• 이러한 벡터는 고차원 공간에 위치하며, 차원마다 암묵적으로 개념(예: “풍경”, “산”, “사람”)을 인코딩합니다. 내용이 비슷한 이미지는 서로 가까이 배치되어 유사성 검색 및 비교가 훨씬 쉬워집니다.

4. RAG – Retrieval‑Augmented Generation

The typical workflow is:

1. 사용자가 프롬프트를 제출한다.
2. retriever가 임베딩 모델을 사용해 쿼리를 벡터로 변환한다.
3. retriever가 벡터 데이터베이스에 대해 유사도 검색을 수행하고 여러 관련 정보 청크를 반환한다.
4. 그 청크들(이제는 벡터가 아닌 일반 텍스트)이 LLM에 전달되는 프롬프트에 삽입된다.

This allows the model to generate responses grounded in specific, up‑to‑date, or private context—without having been trained on that information beforehand.

이렇게 하면 모델이 사전에 해당 정보를 학습하지 않았더라도, 특정하고 최신이며 비공개인 컨텍스트에 기반한 응답을 생성할 수 있다.

5. MCP – Model Context Protocol

LLM이 진정으로 유용하려면 외부 리소스와 상호작용해야 합니다. 텍스트를 고립된 상태로만 생성하는 것으로는 충분하지 않으며, 데이터베이스, 서비스 및 기타 도구와 연결되어야 합니다.

MCP는 이러한 소스의 정보를 어떻게 관리하고 LLM에 전달할지를 정의하는 패턴입니다. MCP 서버는 모델과 외부 서비스(예: 데이터베이스, 이메일 시스템) 사이의 중개자 역할을 하여, 개발자가 새로운 리소스에 LLM이 접근하도록 매번 연결을 새로 만들 필요가 없게 합니다.

6. MOE – Mixture of Experts

MOE는 LLM을 여러 개의 특화된 서브네트워크, 즉 전문가(experts) 로 나눕니다. 라우팅 메커니즘이 주어진 입력에 대해 어떤 전문가를 활성화할지 결정함으로써 전체 모델은 다음을 가능하게 합니다:

• 보다 효율적으로 규모를 확장
• 서로 다른 도메인이나 작업에 특화
• 전체 파라미터 중 일부만 사용해 추론 비용 절감

Bottom line

AI는 “개년(dog‑year)” 속도로 발전하고 있습니다. 에이전트, 추론 중심 모델, 벡터 기반 검색, 그리고 MOE와 같은 아키텍처 트릭과 같은 새로운 개념을 주시하면, 하드웨어보다 더 빠르게 변하는 환경에서도 지속적으로 경쟁력을 유지할 수 있습니다.

7. Agentic RAG

RAG 개념이 이미 다소 추상적이라면, Agentic RAG는 한 단계 더 나아갑니다. 기존 RAG는 단순한 검색, 제한된 적응성, 정적인 지식에 의존하지만, Agentic RAG는 어떤 도구를 사용할지 결정하고, 검색 전략을 수립하며, 보다 정확하고 유연한 응답을 위해 질의를 다듬을 수 있는 AI 에이전트를 포함합니다.

고수준 워크플로우

1. Activate 주어진 작업에 적합한 전문가(들)를 활성화하여, 필요한 전문가만 사용합니다.
2. 각 전문가는 출력을 생성하고, 이는 일반적으로 라우팅 메커니즘에 의해 결정된 가중합을 통해 결합됩니다.
3. 결합된 결과가 사용자에게 반환됩니다.

이 아키텍처는 각 단계마다 모델의 모든 자원을 소모하지 않고도 수십억 개 파라미터를 가진 모델으로 확장할 수 있게 하여, 효율성과 성능을 크게 최적화합니다.

8. ASI (Artificial Super Intelligence)

그리고 여기서는 컴퓨터를 창밖으로 던지고 농부가 되는 직업을 고려하고 싶어질 수도 있습니다. 제가 알기로 ASI 개념은 실용적이라기보다 이론적인 편이지만, 존재하며 특히 기술이 발전하는 속도를 감안할 때 기억해 두어야 할 중요한 개념입니다.

지금까지 설명한 모든 도구와 개념—자율 에이전트, 사진을 “이해”하는 데이터베이스, 어떤 전문가를 활성화할지 결정하는 아키텍처—는 서서히 AGI (Artificial General Intelligence) 패러다임에 접근하고 있습니다. 간단히 말해 AGI는 인간 전문가 수준에서 모든 작업을 수행할 수 있는 시스템을 의미합니다.

ASI는 한 걸음 더 나아가, 훨씬 더 넓은 범위의 시스템을 의미하며 다음과 같은 능력을 가집니다:

• 자기 개선
• 인간 전문가보다 “더 나은” 문제 해결
• 아직 우리가 상상하지 못한 문제 제시

따라서 자율 에이전트, 사진을 “이해”하는 데이터베이스, 어떤 전문가를 활성화할지 결정하는 아키텍처, 그리고 잡히기 어려운 ASI의 약속 사이에서 약간 압도당하면서도 동시에 매료될 수밖에 없습니다.

좋은 소식은, 이 열차에 탑승하기 위해 전문가가 될 필요는 없다는 점입니다. 필요한 것은 호기심, 인내, 그리고 진한 커피 한 잔뿐입니다. 누가 알겠습니까, 몇 년 후면 내 토스터가 자체 RAG 에이전트를 가지고 내가 아직 LLM이 무엇을 하는지 파악하려고 할 때 완벽한 아침 식사 레시피를 추천해 줄지도 모릅니다.