한눈에 보는 정의
목표를 받으면 스스로 계획을 세우고 도구를 써서 여러 단계의 일을 처리하는 AI 시스템.
이런 말로 들어요
- 문의 접수부터 일정 등록까지 에이전트로 묶어 보죠.
- 에이전트가 파일을 고치기 전에 사람이 승인하게 해 두었습니다.
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AI 에이전트는 목표를 받아 단계를 나누고 도구를 씁니다. 메일 발송처럼 되돌리기 어려운 일은 사람이 마지막에 승인합니다.
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챗봇이 한 번 묻고 한 번 답하는 데 그친다면, AI 에이전트는 목표를 받아 필요한 단계를 나누고 검색·파일 읽기·프로그램 실행 같은 도구를 쓰며 일을 이어 갑니다. 구글 클라우드는 AI 에이전트를 사용자를 대신해 목표를 추구하고 작업을 완료하는 소프트웨어 시스템으로 설명합니다. 앤트로픽은 정해진 순서대로 도구를 부르는 '워크플로'와, AI가 과정과 도구 사용을 스스로 정하는 '에이전트'를 구분합니다. 자율성이 클수록 할 수 있는 일이 늘지만 실수의 범위도 커집니다.
실무 예시
예를 들어 '지난주 상담 신청을 정리해 담당자별로 메일 초안을 만들어 줘'라는 목표를 주면, 에이전트가 시트를 읽고 분류한 뒤 초안을 만들고, 사람이 확인한 뒤 발송합니다.
함께 살펴볼 점
메일 발송, 결제, 파일 삭제처럼 되돌리기 어려운 행동은 사람이 마지막에 승인하도록 설계합니다. 에이전트에게 주는 계정 권한은 일에 필요한 만큼만 줍니다.
AI에게 이렇게 요청해 보세요
AI에게: '상담 신청 시트에서 이번 주 신규 건만 골라 담당자별로 분류하고, 각 담당자에게 보낼 메일 초안을 만들어 줘. 발송은 하지 말고 초안만 보여 줘.'
코딩·작성 도구에 붙여 쓰기 전에 내 상황에 맞게 바꾸고, 결과는 직접 확인하세요.출처와 검토 정보
- AI 에이전트란 무엇인가요? 정의, 예시, 유형 - Google Cloud 새 창
AI 에이전트를 사용자를 대신해 목표를 추구하고 작업을 완료하는 소프트웨어 시스템으로 정의하고 추론·계획·기억·행동 기능을 설명.
자료 확인 - Building Effective AI Agents - Anthropic 새 창
미리 정한 코드 경로로 LLM과 도구를 엮는 워크플로와, LLM이 과정과 도구 사용을 스스로 정하는 에이전트를 구분한 설명.
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