AI 에이전트 사용법: 세 단계로 작동하는 에이전트 팀 구축하기

(dev.to)

단순한 정보 전달을 넘어 스스로 판단하고 실행하는 AI 에이전트는 LLM에 계획, 메모리, 도구를 결합하여 업무 자동화의 패러다임을 바꿀 핵심 기술로, 2026년을 기점으로 기업용 소프트웨어와 업무 방식의 근본적인 변화를 예고하고 있습니다.

이 글의 핵심 포인트

1AI 에이전트는 LLM에 계획(Planning), 메모리(Memory), 도구(Tools)가 결합된 실행형 시스템이다.
2챗봇은 정보를 전달하는 '조언자'인 반면, 에이전트는 과업을 완수하는 '직원'의 역할을 수행한다.
3개발자는 LangChain/LangGraph 등을 통해 고도화된 에이전트를 구축할 수 있고, 비개발자는 SoloEngine 같은 로코드 툴을 활용할 수 있다.
4가트너는 2028년까지 기업용 소프트웨어의 33%에 에이전트 기능이 탑재될 것으로 예측한다.
5에이전트 구축의 핵심은 기술 스택보다 역할, 목표, 도구, 그리고 행동 경계(Red Lines)를 얼마나 명확히 정의하느냐에 달려 있다.

이 글에 대한 공공지능 분석

왜 중요한가?

AI의 역할이 단순한 '조언자(Advisor)'에서 실제 업무를 수행하는 '실행자(Employee)'로 진화하고 있기 때문입니다. 이는 AI가 인터페이스를 넘어 비즈니스 프로세스 자체를 자동화할 수 있음을 의미합니다.

어떤 배경과 맥락이 있나?

LLM의 추론 능력이 향상됨에 따라, 외부 API와 데이터베이스를 연결하여 자율적으로 워크플로우를 제어하는 에이전트 아키텍처(LLM + Planning + Memory + Tools)가 기술적 핵심으로 부상하고 있습니다.

업계에 어떤 영향을 주나?

가트너의 예측처럼 2028년까지 기업용 소프트웨어의 상당 부분에 에이전트 기능이 내재화될 것이며, 이는 기존 SaaS 모델이 단순 기능 제공을 넘어 '업무 완수' 중심의 서비스로 재편될 것임을 시사합니다.

한국 시장에 어떤 시사점이 있나?

국내 스타트업은 단순한 LLM 래퍼(Wrapper) 서비스를 넘어, 특정 산업 도메인의 복잡한 워크플로우를 에이전트로 구현하여 실질적인 'Action'을 만들어내는 버티컬 에이전트 시장에 주목해야 합니다.

이 글에 대한 큐레이터 의견

AI 에이전트의 등장은 스타트업에게 엄청난 기회입니다. 과거에는 막대한 비용과 개발 리소스가 필요했던 업무 자동화 프로세스를 이제는 '역할 정의'와 '도구 연결'이라는 논리적 설계만으로 구현할 수 있게 되었기 때문입니다. 특히 로코드 플랫폼의 발전은 도메인 전문가들이 직접 에이전트를 구축할 수 있는 환경을 조성하여, 서비스 개발의 진입장벽을 획기적으로 낮추고 있습니다.

하지만 주의해야 할 트레이드오프도 명확합니다. 에이전트에게 자율성을 부여하고 외부 도구에 접근 권한을 줄수록, 예측 불가능한 오류나 비용 급증(Token usage), 그리고 보안 및 데이터 유출 리스크가 커집니다. 따라서 창업자들은 에이전트의 성능에만 집중할 것이 아니라, 에이전트가 넘지 말아야 할 '레드 라인(Red Lines)'을 설계하고 통제 가능한 수준에서 자율성을 부여하는 운영 역량을 반드시 갖춰야 합니다.

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