AI 기초 및 활용 23회: AI 에이전트 — 말하는 존재에서 행동하는 존재로

오늘의 질문 — 말하는 것과 하는 것은 다릅니다

"이번 달 지출 정리해 줘"라고 하면 지금까지의 AI는 어떻게 정리하면 되는지 설명했습니다. 실제로 파일을 열고 계산하고 표를 만드는 것은 여러분 몫이었죠.

그런데 요즘은 다릅니다. 파일을 직접 열고, 숫자를 뽑고, 표를 만들어 저장합니다. 중간에 형식이 안 맞으면 다시 시도하고요.

이 차이가 생각보다 큽니다. 말하는 존재에서 행동하는 존재로 넘어간 거니까요. 그리고 행동에는 결과가 따릅니다. 틀린 말은 무시하면 그만이지만 틀린 행동은 되돌려야 합니다.

오늘의 질문은 이것입니다. AI가 스스로 일한다는 것은 정확히 무엇인가. 그리고 무엇을 맡기고 무엇을 막아야 하는가.

지난 회차 연결 — 제4부를 닫으며

제4부에서 우리는 LLM의 원리(18회), 양육 과정(19회), 잘 쓰는 법(20회), 한계(21회), 그리고 감각의 확장(22회)을 봤습니다.

오늘은 그 위에 손과 발을 답니다. 그런데 중요한 것은 이겁니다. 지금까지 배운 한계가 하나도 사라지지 않은 채로 손발이 달린다는 것.

21회차의 환각은 잘못된 실행이 되고, 20회차의 프롬프트 주입은 실제 행동이 되며, 19회차의 아첨은 확인 없이 밀어붙이는 성향이 됩니다.

그래서 오늘은 능력과 안전장치를 같은 비중으로 다룹니다. 그게 이 주제를 정직하게 다루는 유일한 방법이에요.

에이전트란 무엇인가

11회차에서 에이전트를 이미 정의했습니다. 상황을 보고 행동을 선택하는 학습 주체였죠. 오늘의 에이전트도 같은 뜻입니다. 다만 행동이 도구 사용이라는 점이 다릅니다.

구체적으로 세 가지를 할 수 있으면 에이전트라고 부릅니다.

하나, 도구를 씁니다. 검색하고, 코드를 실행하고, 파일을 읽고, 외부 서비스를 호출합니다.

둘, 여러 단계를 밟습니다. 한 번 답하고 끝나는 게 아니라 결과를 보고 다음을 결정합니다.

셋, 목표를 향해 나아갑니다. 매 단계 지시를 받는 게 아니라 최종 목표를 받고 중간은 스스로 정합니다.

세 번째가 결정적입니다. 사람이 매 단계를 확인하지 않는다는 뜻이니까요. 편리함과 위험이 정확히 같은 지점에서 나옵니다.

도구 사용 — 모델이 못하는 것을 맡기기

도구 사용의 발상은 단순합니다. 모델이 잘 못하는 일을 잘하는 프로그램에 맡기자.

21회차에서 정리한 한계들을 떠올려 보세요. 계산을 틀리고, 최신 정보를 모르고, 사내 자료를 모릅니다. 그런데 계산기는 계산을 정확히 하고 검색은 최신을 알며 데이터베이스는 사내 자료를 갖고 있죠.

그래서 모델의 역할이 바뀝니다. 모든 것을 직접 하는 존재에서 무엇을 누구에게 맡길지 정하는 존재로요.

이 관점이 중요합니다. 모델의 한계를 모델 안에서 고치려 하지 않고 바깥으로 넘긴 것이니까요. 20회차 마지막의 "프롬프트로 안 되면 구조로"가 여기서 실물이 됩니다.

함수 호출 — 어떻게 도구를 부르나

모델이 도구를 부르는 방식이 궁금하실 겁니다. 생각보다 단순해요.

먼저 모델에게 쓸 수 있는 도구 목록을 알려줍니다. 각 도구의 이름, 하는 일, 필요한 입력값의 형식을요. 이것도 그냥 프롬프트에 들어가는 글입니다.

모델이 도구를 쓰고 싶으면 정해진 형식으로 요청을 출력합니다. "날씨 조회 도구를, 서울, 오늘"처럼요. 18회차에서 배운 대로 그냥 토큰을 생성하는 것일 뿐입니다.

그러면 바깥의 프로그램이 그 출력을 읽고 실제로 도구를 실행합니다. 그리고 결과를 다시 모델의 입력으로 넣어 줍니다.

여기서 중요한 점. 모델이 직접 무언가를 실행하는 게 아닙니다. 모델은 실행해 달라는 글을 쓸 뿐이고, 실제 실행은 바깥 프로그램이 합니다. 이 경계가 모든 안전장치가 놓이는 자리예요.

MCP — 도구를 꽂는 규격

도구가 늘어나면 문제가 생깁니다. 도구마다 연결 방식이 다르면 모델과 도구 조합마다 따로 만들어야 하거든요.

그래서 공통 규격이 만들어졌습니다. 여러 이름이 있지만 널리 쓰이는 것이 MCP입니다. 우리말로 옮기면 모델 문맥 프로토콜 정도가 돼요.

비유하자면 충전 단자 규격과 같습니다. 규격이 통일되면 어떤 도구든 어떤 모델에든 꽂을 수 있어요. 도구 만드는 쪽은 한 번만 만들면 되고요.

이게 왜 중요할까요. 생태계가 열리기 때문입니다. 개인이 만든 작은 도구도 여러 AI에 붙일 수 있게 됐어요. 26회차에서 이 이야기를 도구 지형도 관점으로 다시 하겠습니다.

계획하고 실행하고 관찰하기

에이전트의 동작은 순환입니다. 세 단계가 반복돼요.

생각한다. 지금 상황에서 무엇을 해야 할지 정합니다. 20회차의 단계적 사고가 여기서 쓰입니다.

행동한다. 도구를 하나 부릅니다.

관찰한다. 결과를 받아 봅니다. 성공했는지, 무엇이 나왔는지, 오류가 났는지.

그리고 다시 생각합니다. 관찰한 것을 반영해서요. 목표에 도달할 때까지 이 고리를 돕니다.

11회차의 강화학습 순환과 모양이 같습니다. 다만 차이가 있어요. 강화학습은 수백만 번 시행착오로 학습했지만, 에이전트는 그 자리에서 한 번에 해내야 합니다. 연습할 기회가 없죠.

왜 반복이 필요한가

한 번에 계획을 다 세우고 그대로 실행하면 안 될까요. 안 됩니다. 이유가 명확해요.

세상은 계획대로 안 됩니다. 파일이 없을 수도, 형식이 다를 수도, 접속이 안 될 수도 있습니다. 미리 다 알 수 없어요.

그래서 관찰이 결정적입니다. 실제로 해보고 나온 결과를 봐야 다음을 정할 수 있습니다.

이건 사람이 일하는 방식과 같습니다. 우리도 큰 계획만 세우고 부딪히면서 고쳐 나가죠. 다만 사람은 이상하면 멈추고 물어봅니다. 에이전트가 그러도록 만드는 것이 오늘의 큰 주제입니다.

컴퓨터를 직접 조작하는 AI

22회차에서 화면 이해를 다뤘습니다. 그것이 여기서 쓰입니다.

화면을 이미지로 보고 어디를 눌러야 하는지 판단해 실제로 누르는 방식이에요. 마우스를 움직이고 글자를 입력합니다. 사람이 하는 것과 똑같이요.

이 방식의 값어치는 범용성입니다. API가 없는 프로그램도 다룰 수 있으니까요. 오래된 사내 시스템, 웹 서비스, 무엇이든요.

대신 느리고 불안정합니다. 화면이 조금만 달라져도 헷갈리고, 로딩을 기다려야 하고, 잘못 누르면 엉뚱한 일이 벌어집니다.

그래서 실무 원칙이 나옵니다. API가 있으면 API를 쓰세요. 화면 조작은 다른 방법이 없을 때의 최후 수단입니다.

그런데 실패율이 문제입니다

여기서 정직해야 할 대목입니다. 에이전트는 아직 자주 실패합니다.

여러 단계짜리 실무 과제를 주는 평가에서, 최신 모델들도 완전히 성공하는 비율이 생각보다 낮습니다. 짧은 과제는 잘하는데 단계가 길어질수록 급격히 떨어져요.

그리고 실패 방식이 고약합니다. 중간에 멈추지 않고 끝까지 갑니다. 3단계에서 잘못됐는데 4·5·6단계를 그 위에 쌓아 올려요.

18회차에서 본 자기회귀의 성질입니다. 한 번 쓴 것은 되돌릴 수 없고, 틀린 답 위에 계속 쌓입니다. 글에서는 읽어 보면 알지만, 행동에서는 이미 벌어진 뒤죠.

누적 오류 — 곱셈의 잔인함

왜 단계가 길어지면 급격히 나빠질까요. 확률이 곱해지기 때문입니다.

각 단계의 성공률이 95퍼센트라고 해봅시다. 꽤 높죠. 그런데 열 단계를 연달아 성공해야 한다면 어떻게 될까요. 0.95를 열 번 곱하면 약 60퍼센트입니다. 스무 단계면 36퍼센트로 떨어져요.

13·15회차에서 본 그 곱셈입니다. 1보다 작은 수를 계속 곱하면 빠르게 줄어듭니다. 사라지는 기울기와 같은 수학이 여기서는 성공률에 적용되는 거예요.

그래서 에이전트 설계의 핵심 원칙이 나옵니다. 단계를 줄이거나, 각 단계에서 확인하거나, 실패를 복구할 수 있게 만들거나. 셋 중 하나는 반드시 해야 합니다.

그래서 실무는 어떻게 하나

실제로 잘 돌아가는 에이전트에는 공통점이 있습니다. 자유도를 줄인다는 것이에요.

"알아서 다 해 줘"가 아니라 어디까지 할지, 어떤 도구를 쓸지, 어디서 멈출지를 미리 정합니다. 목표만 주고 나머지를 맡기는 것은 시연에서는 멋있지만 실무에서는 잘 안 됩니다.

그리고 작업을 쪼갭니다. 스무 단계짜리 하나보다 다섯 단계짜리 넷이 낫습니다. 중간에 결과를 확인할 수 있으니까요.

20회차에서 "한 번에 말고 나눠서"라고 했던 그 원칙이 여기서 안전 문제가 됩니다.

안전장치 ① 권한을 좁힌다

가장 중요한 원칙부터 갑니다. 에이전트에게 필요한 것보다 많은 권한을 주지 마세요.

파일을 읽어 요약하는 일이라면 읽기 권한만 주면 됩니다. 쓰기와 삭제는 필요 없어요. 특정 폴더만 필요하다면 그 폴더만 열어 주고요.

이건 새로운 원칙이 아닙니다. 보안 분야에서 오래된 최소 권한 원칙이에요. 다만 에이전트에서 특히 중요합니다. 21회차에서 봤듯 모델의 판단을 신뢰할 수 없기 때문입니다.

19회차의 교훈도 여기서 살아납니다. 모델의 거절 기능만 믿고 설계하면 안 됩니다. 거절은 우회될 수 있으니, 진짜 방어는 애초에 그 동작이 불가능하게 만드는 것이어야 해요.

안전장치 ② 사람 확인 지점을 둔다

두 번째는 되돌릴 수 없는 동작 앞에 사람을 세우는 것입니다.

기준이 명확합니다. 되돌릴 수 있는 것은 맡기고, 되돌릴 수 없는 것은 확인받게 합니다.

되돌릴 수 있는 것은 파일 읽기, 검색, 초안 작성, 임시 파일 만들기 같은 것이요. 되돌릴 수 없는 것은 삭제, 전송, 결제, 공개, 외부 시스템 변경입니다.

여기서 실무의 함정이 하나 있습니다. 확인을 너무 자주 물으면 사람이 무심코 승인하게 됩니다. 열 번 물으면 열 번 다 읽지 않아요. 그래서 확인 지점은 적고 명확해야 합니다. 무엇을 하려는지 한눈에 보이게 제시하는 것도 중요하고요.

안전장치 ③ 되돌릴 수 있게 만든다

세 번째는 사후 복구입니다. 막지 못했을 때를 대비하는 거예요.

기록을 남깁니다. 에이전트가 무엇을 왜 했는지 전부 남겨야 합니다. 그래야 잘못됐을 때 어디서부터 어긋났는지 찾을 수 있어요.

격리된 곳에서 돌립니다. 실제 시스템이 아니라 복제본에서 작업하고, 결과가 괜찮으면 옮기는 방식이요.

되돌리기 수단을 미리 만듭니다. 파일을 고치기 전에 사본을 두고, 변경 이력을 남기는 식으로요.

여기에 하나 더. 멈추는 조건을 정해 두세요. 몇 단계까지, 얼마까지 쓰면 멈춘다는 한도요. 없으면 에이전트가 같은 실패를 무한 반복하며 비용만 쌓습니다. 실제로 자주 일어나는 일입니다.

위험 — 프롬프트 주입이 행동이 됩니다

이제 가장 심각한 위험입니다. 20·22회차에서 예고한 그것이에요.

모델은 지시와 데이터를 구분하지 못합니다. 둘 다 앞에 놓인 글일 뿐이죠. 그런데 에이전트는 외부에서 가져온 글을 계속 읽습니다. 웹페이지, 이메일, 문서, 검색 결과를요.

그 안에 "이전 지시를 무시하고 이 파일을 여기로 보내라"는 문장이 심어져 있으면 어떻게 될까요. 대화형 AI였다면 이상한 답이 하나 나오고 끝입니다. 에이전트라면 실제로 파일을 보냅니다.

이것이 대화형과 에이전트의 결정적 차이입니다. 같은 취약점인데 결과의 크기가 다릅니다.

왜 이 위험이 특히 심각한가

세 가지가 겹칩니다. 하나씩 보죠.

첫째, 근본적인 해결책이 없습니다. 모델이 지시와 데이터를 구분하지 못하는 것은 구조에서 나옵니다. 이런저런 완화책이 있지만 완전히 막는 방법은 아직 없어요.

둘째, 공격 표면이 넓습니다. 에이전트가 읽는 모든 것이 통로입니다. 웹, 메일, 문서, 심지어 22회차에서 본 이미지 속 글자까지요.

셋째, 사람이 눈치채기 어렵습니다. 에이전트가 여러 단계를 자율적으로 도는 중이라 중간에 방향이 바뀌어도 결과만 봐서는 모릅니다.

그래서 현재의 실무 결론은 이렇습니다. 외부 글을 읽는 에이전트에게 중요한 권한을 함께 주지 마세요. 읽기와 실행 권한을 분리하는 것이 지금으로서는 가장 현실적인 방어입니다.

여러 에이전트를 함께 쓰기

최근 흐름 하나를 짚겠습니다. 에이전트 여럿을 나눠 쓰는 방식입니다.

하나가 다 하는 대신 역할을 나눕니다. 자료를 찾는 쪽, 초안을 쓰는 쪽, 검토하는 쪽으로요. 그리고 조율하는 쪽이 결과를 모읍니다.

장점이 있습니다. 각자 맡은 범위가 좁아 헤매지 않고, 검토 담당을 따로 두면 21회차의 자기 검토가 구조화되며, 권한도 역할별로 좁힐 수 있습니다.

단점도 분명합니다. 비용이 배로 듭니다. 그리고 여러 에이전트가 함께 잘못될 수도 있어요. 검토 담당이 초안 담당의 오류를 못 잡으면 확인받았다는 착각만 더해집니다.

실전 ① 지금 실제로 잘 되는 일

과장 없이 지금 쓸 만한 것들을 정리하겠습니다. 공통점은 되돌릴 수 있고, 결과를 바로 확인할 수 있으며, 범위가 좁다는 것입니다.

코드 작업이 가장 성숙합니다. 오류를 읽고 고치고 테스트를 돌려 다시 고치는 순환이 잘 돌아갑니다. 이유가 명확해요. 테스트라는 자동 채점기가 있기 때문입니다. 19회차의 검증 가능한 보상이 여기서도 힘을 발휘합니다.

자료 조사도 잘 됩니다. 검색하고 읽고 정리하는 일이요. 21회차의 검증은 여전히 필요하지만 출처를 함께 모아 주니 확인 비용이 낮습니다.

반복 작업도 좋습니다. 파일 이름 정리, 형식 변환, 데이터 옮겨 담기. 규칙이 명확하고 결과를 바로 볼 수 있으니까요.

실전 ② 아직 맡기면 안 되는 일

반대쪽도 분명히 그어야 합니다. 21회차의 목록이 여기서 더 엄격해집니다.

돈이 오가는 일. 결제, 송금, 주문. 확인 지점을 두더라도 최종 실행은 사람이 해야 합니다.

바깥으로 나가는 것. 메일 발송, 글 게시, 메시지 전송. 한 번 나가면 회수가 안 됩니다.

지우는 일. 파일 삭제, 계정 정리, 기록 제거. 되돌릴 수 없는 대표적인 동작입니다.

사람에 대한 판단이 개입되는 일. 28회차에서 다룰 문제가 여기서 실행으로 이어집니다.

기준은 21회차와 같습니다. AI는 초안을 만들고 사람이 결정한다. 에이전트에서는 이게 "AI는 준비하고 실행 버튼은 사람이 누른다"가 됩니다.

접근성 관점 — 에이전트가 여는 것

이 시리즈의 관점에서 보면 에이전트는 특히 큰 의미가 있습니다.

지금까지 접근성 도구는 대체로 정보를 전달했습니다. 화면을 읽어 주고, 확대하고, 설명해 주는 것이요. 조작은 여전히 사용자 몫이었습니다.

그런데 조작 자체가 장벽인 경우가 많습니다. 여러 화면을 오가며 항목을 찾고 눌러야 하는 일이요. 화면 낭독기로 복잡한 웹 양식을 채우는 것은 상당한 노동입니다. 손을 쓰기 어려운 사람에게는 더하고요.

에이전트는 그 조작 자체를 대신할 수 있습니다. "이 사이트에서 이걸 신청해 줘"가 가능해지는 거예요. 정보 접근에서 행위 접근으로 넘어가는 겁니다.

그리고 22회차에서 봤듯 접근성 표준을 안 지킨 프로그램도 화면 이해로 다룰 수 있습니다. 제도가 못 메운 자리를 기술이 우회하는 셈이죠.

접근성 관점 — 에이전트가 위험한 이유

그런데 바로 그 사람들에게 위험도 더 큽니다. 이 점을 분명히 해야 합니다.

에이전트가 잘못된 행동을 하려 할 때 우리는 화면을 보고 알아챕니다. "어? 저건 아닌데" 하고 멈추죠. 그런데 화면을 보기 어려우면 그 감시가 안 됩니다.

확인 화면도 마찬가지입니다. "이 작업을 실행할까요?"라는 창이 떠도, 무엇을 실행하려는지 한눈에 파악하기 어려우면 확인의 의미가 없어요.

그래서 에이전트 도구를 만들 때 접근성은 편의가 아니라 안전 요건입니다. 무엇을 하려는지 텍스트로 명확히 알리고, 확인 지점을 키보드만으로 다룰 수 있게 하고, 진행 상황을 낭독 가능한 형태로 제공해야 합니다.

이건 25회차에서 이어갈 이야기입니다. 가장 도움이 필요한 사람이 가장 큰 위험을 지는 구조를 어떻게 볼 것인가.

핵심 정리 — 세 줄

첫째, 에이전트는 도구를 쓰고 여러 단계를 스스로 밟아 목표로 나아가는 AI입니다. 모델은 실행해 달라는 글을 쓸 뿐이고 실제 실행은 바깥 프로그램이 하며, 그 경계가 모든 안전장치가 놓이는 자리입니다. 모델의 한계를 모델 안에서 고치는 대신 잘하는 도구에 넘긴다는 발상이 핵심입니다.

둘째, 단계가 길어지면 성공률이 곱해져 급격히 떨어집니다. 각 단계 95퍼센트라도 스무 단계면 36퍼센트가 되며, 게다가 실패해도 멈추지 않고 잘못된 결과 위에 계속 쌓아 올립니다. 그래서 자유도를 줄이고 작업을 쪼개는 것이 실무의 기본입니다.

셋째, 프롬프트 주입은 대화형에서는 이상한 답이지만 에이전트에서는 실제 행동이 됩니다. 근본 해결책이 없고 공격 표면이 넓으며 사람이 눈치채기 어려우므로, 권한을 좁히고 되돌릴 수 없는 동작 앞에 사람을 세우고 기록을 남기는 세 겹의 방어가 필요합니다.

용어 정리

에이전트 — 도구를 쓰고 여러 단계를 스스로 밟아 목표를 향해 나아가는 AI 시스템.

도구 사용 — 모델이 잘 못하는 일을 검색·계산·파일 접근 같은 외부 프로그램에 맡기는 것.

함수 호출 — 모델이 정해진 형식으로 도구 실행 요청을 출력하고 바깥 프로그램이 그것을 실행하는 방식.

MCP — 모델과 도구를 잇는 공통 규격. 도구를 한 번 만들면 여러 모델에 붙일 수 있게 합니다.

생각-행동-관찰 순환 — 무엇을 할지 정하고, 도구를 부르고, 결과를 확인해 다음을 정하는 반복.

컴퓨터 사용 — 화면을 이미지로 보고 마우스와 키보드를 조작해 프로그램을 다루는 방식. 범용이지만 느리고 불안정합니다.

누적 오류 — 단계별 성공률이 곱해져 전체 성공률이 급격히 낮아지는 현상.

최소 권한 원칙 — 필요한 만큼만 권한을 주는 보안 원칙. 에이전트 안전의 첫 번째 방어선입니다.

사람 확인 지점 — 되돌릴 수 없는 동작 앞에서 사람의 승인을 받는 단계.

다음 회차 예고 — 그리고 생각해볼 질문

제4부가 끝났습니다. 18회차의 원리에서 시작해 오늘 행동하는 AI까지 왔어요.

24회차부터 제5부 「실전 활용」입니다. 지금까지가 이 장치가 무엇인가였다면, 이제부터는 그래서 내 삶에서 어떻게 쓰는가입니다.

첫 회는 「일상 속 AI 활용」이에요. 글쓰기·요약·번역·학습 도우미로 쓰는 실전과, 좋은 활용과 나쁜 활용의 경계를 다룹니다. 특히 AI에게 맡기면 내 능력이 줄어드는 일과 오히려 늘어나는 일의 차이를 짚어 보려 합니다.

생각해볼 질문. 오늘 안전장치의 핵심 기준이 "되돌릴 수 있는가"였습니다. 되돌릴 수 있는 것은 맡기고 없는 것은 사람이 확인한다고요.

그런데 이 기준은 사람에게 일을 맡길 때도 그대로 쓰지 않나요? 우리는 신입에게 되돌릴 수 있는 일부터 맡깁니다. 그렇다면 AI에게 맡기는 범위를 넓히는 기준도 사람을 신뢰해 가는 과정과 같아야 할까요, 아니면 근본적으로 달라야 할까요? 댓글로 들려주세요.

이 포스트는 SVIL 연구소 「AI 기초 및 활용」 30회 시리즈의 23회차이며, 제4부 「생성형 AI와 LLM 시대」의 마지막 회입니다. 하버드 CS50 AI, MIT 6.S191 등 공개 교육과정의 구조를 참고했으며, 모든 내용은 이미지 없이 본문만으로 이해할 수 있도록 구성되어 있습니다. 모든 이미지에는 내용을 설명하는 대체텍스트가 포함되어 있습니다.

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