Agent Evaluation: 에이전트 시스템과 그 품질 이해하기 (1부)
TMT이 글은 에이전트 평가 시리즈의 1부입니다. 시리즈의 2부와 3부도 참고하세요.
오늘날 빠르게 발전하는 인공지능(AI) 분야에서 에이전트 시스템은 다양한 산업의 핵심 요소로 자리 잡고 있으며, 고객 지원부터 로봇공학까지 여러 분야를 지원하고 있습니다. 그렇다면 이러한 시스템이 정확히 무엇이며, 그 품질을 측정하는 것이 왜 기업과 사용자 모두에게 중요한 과제가 될까요? 이 블로그 글에서는 AI 에이전트의 본질, 다양한 유형, 실제 적용 사례, 그리고 품질 평가의 중요성에 대해 살펴봅니다.
에이전트란 무엇인가?
에이전트의 정의를 위해 Anthropic의 정의를 참고할 수 있습니다:
환경을 인지하고 정보를 처리한 뒤, 특정 목표를 달성하기 위해 행동할 수 있는 시스템.
이 정의는 에이전트가 상황에 따라 적응하고 의사결정을 내릴 수 있는 능력을 강조하며, 단순히 미리 정해진 명령만 따르는 시스템과 구별되는 점입니다.
효과적인 에이전트의 구조를 이해하려면 도구 사용, 계획, 메모리, 그리고 추론과 같은 핵심 요소를 고려해야 합니다:
🛠️ 도구 사용: 에이전트는 외부 도구나 시스템과 상호작용하여 자신의 능력을 확장할 수 있습니다. 예를 들어, AI 에이전트가 웹 브라우저를 사용해 정보를 검색하거나 데이터베이스에 접근해 관련 데이터를 가져올 수 있습니다. 이러한 상호작용을 통해 에이전트는 본래의 능력을 넘어서는 작업을 수행할 수 있습니다.
📝 계획: 효과적인 에이전트는 특정 목표를 달성하기 위한 계획을 세울 수 있습니다. 이는 목표 설정, 필요한 단계 결정, 그리고 원하는 결과에 도달하기 위한 일련의 행동 실행을 포함합니다. 계획 능력은 여러 단계와 의사결정이 필요한 복잡한 작업을 처리할 수 있게 해줍니다.
🧠 메모리: 메모리를 가진 에이전트는 과거 상호작용(장기 메모리)이나 여러 단계에 걸친 상호작용(단기 메모리)에서 정보를 저장할 수 있습니다. 이를 통해 상황에 맞는 응답을 제공하고, 이전 경험에서 학습하며, 시간이 지남에 따라 성능을 향상시킬 수 있습니다.
💭 추론: 추론은 에이전트가 과거 행동과 결과를 평가하여, 데이터를 바탕으로 결론을 도출하고 정보에 근거한 결정을 내릴 수 있게 해줍니다. 이러한 인지 능력은 에이전트가 모호함을 처리하고, 문제를 해결하며, 이전 경험에서 학습해 전략을 조정함으로써 새로운 상황에 적응할 수 있도록 돕습니다.
간단한 워크플로우와 에이전트 시스템의 주요 구조적 차이는 다음과 같습니다:
| 측면 | 워크플로우 | 에이전트 |
|---|---|---|
| 정의 | 여러 정의가 존재하지만, Anthropic의 정의가 가장 정확하다고 봅니다. 워크플로우는 LLM과 도구가 미리 정해진 코드 경로를 따라 오케스트레이션되는 시스템입니다.1 | 반면, 에이전트는 LLM이 자체적으로 프로세스와 도구 사용을 동적으로 지시하며, 작업 수행 방식에 대한 통제권을 유지하는 시스템입니다.1 |
| 예시 | 항공권 예약 워크플로우: - 사용자가 항공편 선택 - 승객 정보 입력 - 결제 진행 - 확인 이메일 수신 | 항공권 예약을 위한 가상 비서: - 항공편이 없을 경우 대체 경로 제안 - 자연어 쿼리 이해 및 처리(예: “다음 주말 뉴델리행 최저가 항공편 찾아줘.”) - 과거 예약 내역을 학습해 추천 개선 |
| 성격 | 예측 가능하며, 미리 정해진 논리에 따라 실시간 의사결정 없이 작동 | 적응 가능하며, 예기치 않은 입력에 대응하고 시간이 지남에 따라 개선됨 |
| 의사결정 | 엄격한 구조를 따라, 정의된 대로 작업을 실행 | 실시간 데이터와 학습을 바탕으로 유연하고 지능적인 의사결정 가능 |
| 사용자와의 상호작용 | 구조화된 입력에 따라 최소한의 또는 미리 정해진 상호작용 | 자연어로 쿼리를 이해하고 처리하며, 사용자와 동적으로 소통 |
에이전트의 유형
에이전트 구조는 단일 에이전트와 다중 에이전트 시스템으로 분류할 수 있으며, 각각 고유한 구조와 자율성 수준을 가집니다.
단일 에이전트 구조
단일 에이전트 시스템은 환경을 인지하고, 의사결정을 내리며, 특정 목표를 달성하기 위해 행동하는 동적 개체로 구성됩니다. 이러한 에이전트의 동적 행동은 세 가지 단계로 분류할 수 있습니다:
기본 자율형: 인간의 직접적인 감독 하에, 미리 정해진 명령을 실행하며 자율적 의사결정 능력은 없음.
중간 자율형: 제한된 범위 내에서 자율적으로 작업을 수행하며, 간단한 의사결정과 환경 변화에 대한 적응이 가능.
고급 자율형: 복잡한 의사결정 능력을 갖추고, 동적 환경에 적응하며, 경험에서 학습하고 인간의 개입 없이 복잡한 작업을 수행할 수 있음. 이 수준의 독립성은 여전히 연구와 개발이 진행 중인 분야입니다.
다중 에이전트 구조
다중 에이전트 시스템(MAS)은 여러 동적 에이전트가 상호작용하고 협력하여 집단 목표를 달성하는 구조입니다. 이러한 시스템은 두 가지 주요 방식으로 구성될 수 있습니다:
계층적 구조: 트리 형태의 계층 구조로 조직되며, 상위 에이전트가 하위 에이전트의 활동을 감독하고 조정하여, 작업이 효율적으로 수행되고 전체 목표에 부합하도록 합니다.
이질적 구조: 에이전트들이 동등한 위치에서 협력하고 협상하며, 중앙 권한 없이 운영됩니다. 이 구조는 유연성과 적응성을 촉진하며, 에이전트가 상황에 따라 동적으로 연합을 형성하고 역할을 조정할 수 있게 해줍니다.
AI 적용 사례
AI 에이전트는 빠르게 발전하고 있으며 아직 초기 단계이지만, 이미 산업을 변화시키며 운영 효율화, 사용자 경험 향상, 더 나은 결과 도출에 기여하고 있습니다. AI 에이전트가 영향을 미치고 있는 주요 분야는 다음과 같습니다:
🤖 코딩 에이전트: Cursor와 Copilot과 같은 AI 기반 코딩 에이전트는 코드 생성, 디버깅, 최적화를 지원합니다. 실시간 제안, 반복 작업 자동화, 오류 감소 및 개발 속도 향상을 통해 개발자의 생산성을 높입니다.
👩💼 개인 비서: Google Assistant와 Alexa와 같은 음성 기반 AI 에이전트는 일상 업무와 스마트홈 제어에 널리 사용됩니다.
📞 고객 지원: AI 기반 챗봇과 가상 비서는 24시간 고객 서비스를 제공하며, 반복적인 문의를 처리하고 신속하게 문제를 해결해 고객 만족도를 높입니다.
✈️ 여행 에이전트: AI 기반 가상 비서는 맞춤형 추천, 일정 계획, 예약, 실시간 업데이트를 제공해 여행 경험을 향상시킵니다.
품질 측정의 주요 이유
AI 에이전트의 품질을 평가하는 것은 단순히 기능을 확인하는 것이 아니라, 사용자와 조직 모두에게 최대의 가치를 제공하는 효과를 극대화하는 데 목적이 있습니다. 에이전트 품질 측정이 중요한 이유는 다음과 같습니다:
✅ 작업 완료: AI 에이전트가 사용자가 의도한 작업을 효과적으로 지원하는지 확인하는 것이 가장 중요한 목표이며, 고립된 정확성 지표보다 실제 성공을 우선시합니다.
🚀 사용자 경험: 고품질 에이전트는 원활하고 빠르며 정확한 상호작용을 제공해 만족도와 재방문율을 높이고, 품질이 낮은 에이전트는 사용자를 실망시켜 이탈을 유발합니다.
💰 비즈니스 영향: 효율적인 AI 에이전트는 응답 시간, 해결률, 비용 절감 등 핵심 지표를 개선해 비즈니스 성과에 직접적으로 기여합니다.
📏 확장성: 잘 설계된 에이전트는 서비스 품질을 저하시키지 않고 사용자 수요 증가에 대응할 수 있어, 기업의 효율적 확장을 가능하게 합니다.
📈 장기적 지속 가능성: 정기적인 평가는 AI 에이전트가 특히 의료, 금융 등 오류가 치명적인 산업에서 지속적으로 효과를 유지하도록 보장합니다.
에이전트 품질 평가의 일반적인 과제
에이전트 평가 의 명확한 이점에도 불구하고, 조직이 에이전트의 품질을 지속적으로 보장하는 데 직면하는 여러 과제가 있습니다:
🧩 현실 세계의 복잡성: AI 에이전트는 예측 불가능한 환경에서 다양한 사용자 문의, 기대, 맥락을 처리해야 합니다. 예를 들어, 고객 지원에서는 에이전트가 서로 다른 배경, 기대, 맥락을 가진 사용자의 문의를 처리해야 할 수 있습니다. 이렇게 다양한 시나리오에서 에이전트의 성능을 평가하는 것은 복잡할 수 있습니다.
🎯 장기적 적응성: 에이전트는 사용자와 상호작용하며 데이터를 수집함에 따라 성능이 진화하므로, 지속적인 효과를 평가하기가 어렵습니다.
👥 사용자별 변동성: 각 사용자는 상호작용 방식이 다르기 때문에, 에이전트는 다양한 요구에 동적으로 적응해야 합니다.
🧠 비결정적, 동적 시스템: AI 에이전트는 대형 언어 모델(LLM)에 의존하기 때문에 비결정적 행동을 보입니다. 즉, 동일한 입력에도 에이전트의 의사결정 과정이 매번 다른 결과를 낼 수 있습니다. 이러한 확률적 시스템에서 성능을 평가하는 것은 어렵고, 에이전트가 특정 조건에 따라 잘 작동하거나 실패할 수 있습니다.
⚠️ 예측 불가능한 실패 모드: AI 에이전트는 예상치 못한 방식으로 실패할 수 있으며, 이는 실제 환경에서만 발견되는 경우가 많아 지속적인 모니터링과 개선이 필요합니다.
이러한 과제들은 에이전트 시스템의 품질 평가가 결코 단순하지 않음을 보여줍니다. 에이전트가 현실 세계의 다양성, 예측 불가능성, 복잡성을 처리할 수 있도록 하려면 엄격하고 지속적인 테스트와 개선이 필요합니다.
결론
품질이 낮은 에이전트 시스템의 실제 영향은 분명합니다. 설계가 미흡하거나 성능이 떨어지는 에이전트는 고객 신뢰를 저하시킬 수 있고, 운영 비용을 증가시키며, 브랜드 평판에 심각한 손상을 줄 수 있습니다. 특히 의료, 금융, 법률 등 오류의 위험이 치명적인 산업에서는 그 위험이 더욱 큽니다. 따라서 기업은 AI 에이전트가 사용자 기대와 비즈니스 목표를 지속적으로 충족할 수 있도록 평가, 테스트, 지속적인 개선을 우선시해야 합니다.
앞으로는 개발 단계부터 출시 이후까지 모든 단계에서 에이전트의 품질을 측정하는 것이 높은 기준을 유지하고 장기적 성공을 이끄는 핵심이 될 것입니다. 다음 시리즈에서는 에이전트 워크플로우 평가에 필요한 지표와, AI 시스템이 실제 환경에서 최고의 결과를 제공할 수 있도록 하는 방법을 다룹니다.
에이전트 애플리케이션 평가 지표에 대해 더 알고 싶다면 2부와 에이전트 평가 시리즈를 참고하세요. 에이전트 평가를 체계적으로 수행하는 최고의 방법은 3부에서 다룹니다.