패러다임 전환: Agentic AI와 전통적인 AI 개발의 주요 차이점
Source: Dev.to
전통적인 AI 개발: 전문가의 초점
핵심 목표
예측 및 분류. 목표는 과거 데이터를 기반으로 값을 정확히 예측(회귀)하거나 라벨을 할당(분류)하는 것입니다.
작동 방식
반응형이며 상태를 유지하지 않음. 모델은 특정 입력 이벤트(예: 고객이 제품을 보는 경우)에 의해 트리거되고 단일 출력(예: 추천 점수)을 생성합니다. 호출 간에 메모리나 컨텍스트를 보존하지 않습니다.
워크플로우
고정되고 스크립트화됨. 로직은 학습 데이터와 개발자가 프로그래밍한 규칙에 의해 엄격히 정의됩니다. 시나리오가 학습 분포 밖에 있으면 모델은 종종 정상적으로 실패하거나 심각하게 실패합니다.
개발 초점
주된 노력은 데이터 준비(정제, 엔지니어링, 특성 선택)와 모델 학습(하이퍼파라미터 튜닝, 알고리즘 선택)에 집중되어 단일 메트릭(F1‑score 또는 AUC 등)을 최대화하는 데 있습니다.
전통적인 AI는 사기 탐지, 콘텐츠 검토, 기본 매출 예측 등 고볼륨·명확히 정의된 문제에 강합니다. 그러나 적응성이 부족하고 행동을 연쇄적으로 수행할 수 없기 때문에 복잡하고 다단계 비즈니스 프로세스에는 한계가 있습니다.
에이전트형 AI 개발: 오케스트레이터의 초점
새로운 개발 패러다임: 오케스트레이션 및 툴링
초점 전환
초점이 모델 정확도(전통적인 핵심 메트릭) 최적화에서 신뢰할 수 있는 계획 실행 및 견고한 툴 사용 보장으로 이동합니다. 약간 더 나은 LLM보다 잘 설계된 툴 사용 아키텍처가 더 큰 영향을 미칩니다.
LLM을 CPU로 활용
대형 언어 모델(LLM)은 추론 엔진 또는 운영체제 커널 역할을 합니다. 개발 과제는 모델을 학습시키는 것에만 국한되지 않고, 효과적인 프롬프트 작성(“프롬프트 엔지니어링”)과 외부 API와의 통합에 있습니다. 외부 API는 에이전트가 세상과 상호작용하는 “주변 장치”가 됩니다.
메모리의 중요성
에이전트형 AI는 단기(컨텍스트 윈도우)와 장기(벡터 데이터베이스) 메모리 관리가 필요합니다. 메모리 시스템을 통해 AI 에이전트는 과거 실패로부터 학습하고, 장기간 컨텍스트를 유지하며, 실행 중에 과거 데이터를 참조할 수 있습니다.
보안 및 거버넌스
자율성이 높아짐에 따라 거버넌스 요구사항이 훨씬 엄격해집니다. 개발자는 에이전트가 접근할 수 있는 툴에 대해 엄격한 안전 가드레일과 권한을 부여해야 하며(예: 인간 검토 없이 중요한 데이터베이스 변경을 방지) 해야 합니다.
궁극적으로 전통적인 AI가 특정 작업에 대한 강력하고 국지적인 자동화를 제공한다면, 에이전트형 AI로의 전환은 진정한 기업 자율성으로의 이동을 의미합니다. 이는 전체 비즈니스 프로세스를 엔드‑투‑엔드로 관리할 수 있는 의사결정 시스템을 만들며, 많은 조직이 이 새로운 복잡한 아키텍처를 탐색하기 위해 전문 AI 개발 회사에 의존하게 되는 이유입니다.
자주 묻는 질문 (FAQs)
에이전트형 AI 개발에서도 MLOps가 여전히 중요한가요?
절대 그렇습니다. MLOps는 오히려 더 중요해졌다고 할 수 있습니다. 모델은 주로 LLM이지만, 전체 에이전트 시스템(툴, 메모리, LLM 오케스트레이션)에는 CI/CD, 모니터링, 자동화된 안전 검사 등이 필요해 지속적인 배포와 안정적인 운영을 보장합니다.
프로젝트에 전통적인 AI와 에이전트형 AI 중 어느 것을 선택해야 할지 어떻게 결정하나요?
- 전통적인 AI: 작업이 좁고, 높은 처리량이 필요하며, 단계가 고정된 경우에 사용합니다(예: 이미지 인식, 이상 탐지).
- 에이전트형 AI: 작업이 복잡하고, 여러 툴이 필요하며, 동적 계획 및 자체 수정이 요구되는 경우에 사용합니다(예: 자동화된 고객 지원 해결, 동적 연구).
에이전트형 AI에 일반적으로 사용되는 프로그래밍 프레임워크는 무엇인가요?
LangChain, LlamaIndex, 마이크로소프트의 AutoGen과 같은 프레임워크는 에이전트의 핵심 구성 요소(LLM, 메모리, 툴)를 관리하기 위한 사전 구축된 추상화를 제공합니다.
에이전트형 AI에서 “툴 사용 문제”란 무엇인가요?
이는 LLM이 목록 중에서 올바른 툴을 선택하고, 툴 API에 입력을 정확히 포맷하며, 툴의 출력을 다음 계획 단계에서 사용할 수 있는 자연어 형태로 해석하도록 만드는 도전 과제를 의미합니다.
두 개발 유형 간 비용 모델은 어떻게 달라지나요?
- 전통적인 AI: 비용은 주로 데이터 라벨링, 스토리지, 특수 컴퓨팅(GPU를 이용한 학습)에서 발생합니다.
- 에이전트형 AI: 비용은 주로 API 호출 비용(LLM 토큰당 사용료), 벡터 데이터베이스 스토리지, 오케스트레이션 및 툴 통합을 위한 설계 시간에서 발생합니다.