AI는 어떻게 ‘내 마음’을 읽고 업무까지 처리해줄까요? (AI 에이전트의 비밀)

혹시 챗봇에게 “이번 출장 항공권 좀 알아봐 줘”라고 말했을 뿐인데, 내가 선호하는 항공사와 회사 규정까지 맞춰서 딱 맞는 표를 찾아준 경험을 상상해 보셨나요?

단순히 말을 알아듣는 것을 넘어, 마치 유능한 비서처럼 복잡한 일을 스스로 처리해주는 ‘AI 에이전트’가 우리 일상 속으로 들어오고 있습니다. 도대체 이 인공지능은 어떤 구조로 되어 있길래 사람처럼 상황을 판단하고 행동할 수 있는 걸까요? 누구나 쉽게 이해할 수 있도록, AI 에이전트가 작동하는 원리를 사람의 신체 구조에 빗대어 명쾌하게 풀어드립니다.

눈과 귀로 세상을 인식합니다 (Sensing)

AI 에이전트가 가장 먼저 하는 일은 외부의 정보를 받아들이는 것입니다. 마치 우리가 눈과 귀로 세상을 보고 듣는 것처럼, AI도 다양한 경로를 통해 데이터를 수집합니다. 가장 흔한 방식은 우리가 입력하는 텍스트나 음성 명령입니다.

하지만 AI의 감각 기관은 여기서 그치지 않습니다. 자율주행 자동차를 예로 들어볼까요? 카메라는 시각 정보를, 마이크는 청각 정보를 수집하며, 각종 센서들이 주변의 장애물이나 속도를 실시간으로 감지합니다. 소프트웨어적으로는 특정 API가 호출되거나 시스템 이벤트가 발생하는 것 또한 AI에게는 중요한 ‘감각 신호’가 됩니다. 즉, AI는 텍스트뿐만 아니라 세상의 모든 데이터를 자신의 ‘입력(Input)’으로 받아들일 준비가 되어 있습니다.

뇌를 거쳐 최적의 판단을 내립니다 (Thinking)

정보가 들어왔다면 이제는 그것을 처리하고 판단할 차례입니다. 이 과정은 단순히 입력된 값을 그대로 출력하는 것이 아니라, 복잡한 추론과 계획이 동반되는 가장 핵심적인 단계입니다. 여기서 AI는 크게 세 가지 요소를 종합적으로 고려하여 생각합니다.

첫째는 ‘지식 베이스(Knowledge Base)’입니다. 이는 AI가 판단을 내리기 위해 참고해야 할 사실과 정보의 저장소입니다. 예를 들어 출장 예약을 한다면, 사용자가 선호하는 호텔 취향이나 과거의 예약 기록 같은 ‘문맥(Context)’ 정보가 여기에 해당합니다. 필요하다면 외부 데이터베이스나 RAG(검색 증강 생성) 기술을 활용해 실시간 정보를 찾아보기도 합니다.

둘째는 ‘정책(Policy)’입니다. 아무리 좋은 선택지라도 정해진 규칙을 어겨서는 안 됩니다. “출장비는 1박에 20만 원을 넘기지 말 것”이나 “특정 제휴 항공사를 우선 이용할 것”과 같은 비즈니스 규칙이나 목표가 판단의 기준이 됩니다. AI는 이 정책을 기반으로 가능한 선택지들을 필터링합니다.

셋째는 ‘추론(Reasoning)’입니다. 앞서 확보한 지식과 정책을 바탕으로 AI는 논리적인 사고를 시작합니다. “사용자가 A를 원하지만, 정책상 B가 불가능하므로 C를 대안으로 제시하자”와 같은 식입니다. 복잡한 목표를 달성하기 위해 큰 작업을 작은 단위로 쪼개는 ‘작업 분해(Task Decomposition)’ 과정도 이때 일어납니다.

손과 발이 되어 실제로 행동합니다 (Acting)

생각이 끝났다면 이제는 결과를 만들어낼 차례입니다. 과거의 AI가 단순히 텍스트로 대답만 했다면, AI 에이전트는 실제로 행동(Action)을 취한다는 점에서 차별화됩니다.

가장 기본적인 행동은 텍스트나 음성으로 답변을 생성하는 것입니다. 하지만 더 나아가 데이터베이스에 새로운 정보를 기록하거나, 외부 시스템의 API를 호출하여 실제 항공권을 예약하는 것까지 가능합니다. 물리적인 로봇이나 자율주행차라면 핸들을 꺾거나 브레이크를 밟는 엑추에이터(Actuator)를 제어하여 현실 세계에 물리적인 변화를 일으키기도 합니다.

피드백을 통해 끊임없이 성장합니다 (Feedback Loop)

AI 에이전트가 진정으로 강력한 이유는 실수로부터 배울 수 있다는 점입니다. 모든 행동이 끝난 후에는 반드시 평가 과정이 뒤따릅니다. 사용자가 결과물에 대해 “좋아요”나 “싫어요”를 누르는 것이 대표적인 피드백입니다.

이러한 인간의 피드백을 통한 강화 학습(RLHF)은 AI가 다음번에 더 나은 판단을 하도록 돕습니다. 때로는 AI 스스로 자신의 행동이 목표 달성에 도움이 되었는지를 시뮬레이션하고 검증하기도 합니다. 이 반복적인 피드백 루프 덕분에 AI 에이전트는 사용할수록 사용자의 의도를 더 정확히 파악하고, 더 정교하게 업무를 처리하는 ‘나만의 동료’로 진화하게 됩니다.

결국 AI 에이전트는 마법이 아니라, 감각(입력), 사고(처리), 행동(출력), 그리고 학습(피드백)이라는 탄탄한 논리적 구조 위에서 작동하는 시스템입니다. 이 구조를 이해하면 우리는 AI에게 더 명확하게 일을 시킬 수 있고, AI가 우리 삶을 얼마나 효율적으로 바꿔줄 수 있을지 그 가능성을 더 깊이 실감할 수 있게 됩니다.

출처: IBM Technology 유튜브