AI Agent란 무엇인가요?

LLM vs AI 에이전트 차이점

LLM(대형 언어 모델)과 AI 에이전트는 모두 인공지능 기술이지만, 수행하는 역할이 다릅니다. LLM은 주어진 질문에 대한 답변을 예측하는 모델로, 기본적으로 "텍스트 자동 완성기" 역할을 합니다. 반면, AI 에이전트는 목표를 정하고, 계획하고, 실행하며, 결과를 평가하는 능동적인 시스템입니다. 즉, LLM은 단순히 질문에 답할 뿐이지만, AI 에이전트는 스스로 필요한 정보를 찾고 문제를 해결할 수 있습니다.

AI에이전트는 LLM을 기반으로 만드는 시스템이며, LLM의 발전과 함께 발전하지만, AI에이전트=LLM은 아니라는 점을 기억해주세요.

LLM vs AI 에이전트 비교

비교 항목	LLM (대형 언어 모델)	AI 에이전트
정의	입력된 질문에 대해 가장 적절한 답을 예측하는 모델	목표를 설정하고, 계획하고, 실행하고, 평가까지 수행하는 AI 시스템
핵심 능력	텍스트 생성 (질문에 답하기)	계획 (Planning), 실행 (Action), 평가 (Evaluation)
주도성	없음 (사용자가 질문해야 답변 가능)	있음 (필요한 작업을 스스로 수행)
정보 활용	학습된 데이터 기반으로 답변	실시간 검색, 계산, API 호출 등 외부 정보 활용 가능
예제	사용자: “달의 크기는 얼마나 되나요?” LLM: “지름은 약 3,474km입니다.”	사용자: “달의 크기와 지구 크기를 비교해서 그래프로 보여줘.” AI 에이전트: ① 계획: "달과 지구의 크기를 비교해야겠어!" ② 실행: "달과 지구의 반지름 정보를 찾고 그래프를 만들자." ③ 평가: "그래프가 잘 만들어졌나 확인!" → 최종 결과: 지구와 달의 크기 비교 그래프 생성
인터넷 검색 가능?	불가능 (학습된 정보로만 답변)	가능 (필요하면 실시간으로 검색)
API 호출 가능?	불가능 (주어진 정보 내에서 답변만 가능)	가능 (필요한 데이터를 직접 가져올 수 있음)
문제 해결 능력	단순 답변만 가능	복잡한 문제 해결 가능
비유	"책을 많이 읽은 사람" (아는 범위 내에서 답해줌)	"스마트 비서" (필요하면 찾아보고 직접 해결함)

정리

• LLM은 질문을 받으면 대답을 만드는 모델

• AI 에이전트는 목표를 정하고 직접 행동하는 시스템

• AI 에이전트는 LLM을 포함할 수도 있지만, 단순 답변을 넘어서 복잡한 문제 해결까지 수행할 수 있음

2025.04.02 롯데이노베이트에서 진행했던 AI 기술 세미나 - AI에이전트 편