왜 ‘Agentic AI’는 데모에서는 놀라움을 주지만 실제 생활에서는 문제를 일으키는가

Source: Dev.to

“에이전트형 AI” 데모의 문제

많은 “에이전트형 AI” 데모가 공개 자리에서는 마법처럼 보이지만 실제 업무에서는 조용히 무너지는 이유를 이제야 알게 되었습니다… 진실은 불편하지만 해결할 수 있습니다.

대부분의 팀은 AI 에이전트를 정적인 앱처럼 다룹니다: 도구를 연결하고, 몇 개의 API를 연결하고, 데모를 배포하고, 일반화되길 기대합니다. 실제로는 그렇지 않죠. 실제 업무는 복잡합니다—도구가 실패하고, 검색 결과가 변질되며, 계획이 중간에 무너집니다. 그런데 대부분의 에이전트는 이런 과정에서 전혀 학습하지 못합니다; 최종 답변만을 기준으로 평가됩니다. 시스템은 어디서 문제가 발생했는지(계획, 검색, 도구 선택, 메모리)를 알지 못합니다. 신호가 없으면 개선도 없습니다.

실제 프로덕션 작업에서 시스템이 깨지는 이유

• 도구 실패 – API가 타임아웃되거나 예상치 못한 데이터를 반환합니다.
• 검색 결과 변질 – 검색 결과가 시간이 지나면서 바뀌어 오래되었거나 관련 없는 정보가 제공됩니다.
• 계획 붕괴 – 장기 작업 중 예기치 못한 장애물이 발생해 원래 계획이 무너집니다.

에이전트는 이러한 중간 실패에 대한 피드백을 받지 못하기 때문에 적응하거나 개선할 수 없습니다.

더 나은 접근법: 지속적인 학습

최근에 본 연구 프레임워크가 제 사고 방식을 바꾸었습니다. 최고의 에이전트형 시스템은 한 번 “프롬프트”만 하는 것이 아니라 작업 전체 수명 주기 동안 지속적으로 학습됩니다.

핵심 아이디어

1. 도구 호출을 학습 데이터로 활용 – 성공, 실패, 느린 경로를 모두 기록합니다.
2. 최종 출력 점수화 – 비즈니스 작업이 실제로 완료됐는지 평가합니다.
3. 구성 요소를 별도로 튜닝 – 검색기, 플래너, 메모리를 살아있는 적응형 모듈로 만듭니다.
4. 주기적으로 루프를 닫기 – 에이전트가 주목하는 내용과 행동 방식을 정기적으로 업데이트합니다(예: 주간).

이렇게 하면 에이전트를 부서지기 쉬운 데모에서 학습 워크플로우로 바꿀 수 있습니다. 시스템은 추측을 멈추고 적응을 시작합니다. 12주 만에 그 차이는 경쟁력으로 이어집니다.

루프를 닫기 위한 실천 단계

1. 모든 도구 호출에 계측

   # Example logging pattern
   log = {
       "tool": tool_name,
       "input": request,
       "output": response,
       "status": "success" | "failure",
       "latency_ms": elapsed_time,
   }
   store_log(log)

2. 엔드‑투‑엔드 작업에 대한 성공 지표 정의

   • 완료율
   • 비즈니스 KPI 영향(예: 매출, 시간 절감)

3. 로그된 데이터를 활용해 검색기와 플래너 재학습 – 실패를 부정 예시로 사용합니다.

4. 메모리 모듈을 최신 성공 인터랙션으로 업데이트하여 컨텍스트를 신선하게 유지합니다.

5. 주간 리뷰 일정을 잡아 로그를 집계하고, 지표를 계산하며, 모델 업데이트를 트리거합니다.

가장 큰 고민은 무엇인가요?

대부분의 기업은 첫 번째 화려한 데모를 넘어서지 못합니다. 실제 프로덕션 작업에 에이전트형 AI를 도입하려다 겪은 어려움은 무엇인가요? 경험을 공유하거나 조언을 구해도 좋습니다.

Author’s profile: aiwithapex on dev.to