안녕하세요! 벌써 2025년의 마지막 날이네요. 올 한 해도 AI 기술의 파도 속에서 적응하느라 정말 고생 많으셨어요. ☕️
최근 LLM 시장을 보면 단순히 모델의 체급을 키우는 단계를 넘어, 모델을 ‘어떻게 일을 시킬 것인가’에 대한 담론으로 완전히 넘어왔다는 게 느껴져요. 특히 2026년을 코앞에 둔 지금, 우리가 반드시 주목해야 할 키워드는 바로 에이전틱 워크플로우(Agentic Workflow)입니다.
처음 들어보시는 분들도 계실 텐데, 쉽게 말해 AI에게 “이거 해줘”라고 한 번에 시키는 게 아니라, AI가 스스로 계획을 세우고, 실행하고, 검토하는 ‘일의 절차’를 설계하는 것을 의미해요. 마치 인턴에게 업무 매뉴얼을 쥐여주는 것과 비슷하죠. 오늘은 이 기술이 왜 중요한지, 그리고 여러분의 프로젝트에 어떻게 적용할 수 있을지 차근차근 짚어드릴게요!
1. 왜 지금 ‘에이전틱 워크플로우’에 주목해야 할까요?
그동안 우리는 더 똑똑한 모델, 즉 ‘더 좋은 뇌’를 가진 AI를 기다려왔어요. 하지만 아무리 천재적인 뇌를 가졌더라도, 복잡한 업무를 한 번에 완벽하게 처리하기는 어렵죠. 우리도 보고서를 쓸 때 한 번에 완성본을 뽑아내지 않고 초안을 쓰고, 수정하고, 검토하는 과정을 거치는 것과 같습니다.
에이전틱 워크플로우는 바로 이 ‘과정’에 집중합니다.
핵심 개념: AI 모델의 성능을 쥐어짜는 대신, 반복적이고 구조적인 업무 흐름을 만들어 전체 시스템의 성능(Quality)을 극대화하는 전략입니다.
많은 분이 “모델이 좋아지면 다 해결되는 것 아닌가요?”라고 물으시곤 해요. 저도 처음엔 그렇게 생각했거든요. 하지만 현업에서 복잡한 코딩이나 데이터 분석을 시켜보면, 하이엔드 모델 하나에 의존하는 것보다 조금 낮은 사양의 모델이라도 체계적인 워크플로우 안에서 움직이게 하는 것이 훨씬 정확도가 높다는 게 증명되었습니다.
2. 에이전틱 워크플로우를 구성하는 4가지 핵심 패턴
앤드류 응(Andrew Ng) 교수님이 강조하며 대중화된 이 패턴들은 이제 AI 개발의 표준이 되었습니다. 하나씩 살펴볼까요?
① 반성 및 수정 (Reflection)
AI가 생성한 결과물을 스스로 검토하게 하는 단계입니다. “방금 네가 작성한 코드에 버그가 없는지 확인해 봐”라고 한 번 더 묻는 것이죠.
- 비유: 글을 다 쓰고 나서 ‘오타’는 없는지 스스로 퇴고하는 과정과 같아요.
- 효과: 할루시네이션(환각 현상)을 획기적으로 줄일 수 있습니다.
② 도구 사용 (Tool Use)
모델이 모르는 정보가 있을 때 외부 도구(검색, 계산기, 코드 실행기 등)를 직접 사용하도록 권한을 주는 것입니다.
- 비유: 암산으로 힘들어하는 대신 계산기를 꺼내 드는 영리함을 부여하는 거죠.
③ 계획 수립 (Planning)
복잡한 목표를 달성하기 위해 작은 단위의 하위 작업(Sub-tasks)으로 쪼개고 순서를 정하는 과정입니다.
- 비유: ‘제주도 여행 가기’라는 목표를 위해 비행기 예약, 숙소 탐색, 맛집 리스트 작성으로 단계를 나누는 것과 같습니다.
④ 다중 에이전트 협업 (Multi-agent Collaboration)
서로 다른 역할을 부여받은 여러 AI 에이전트가 대화하며 문제를 해결하는 방식입니다. 예를 들어 ‘기획자 AI’, ‘개발자 AI’, ‘검수자 AI’가 한 팀이 되어 일하는 것이죠.
- 비유: 혼자서 북 치고 장구 치는 게 아니라, 각 분야의 전문가들이 모인 ‘태스크 포스(TF) 팀’을 운영하는 형태예요.
3. 실전 적용: 어떻게 시작해야 할까요?
이 개념이 매력적이지만, 막상 내 프로젝트에 적용하려니 막막하시죠? “어디서부터 손을 대야 할까?” 고민되는 그 마음 충분히 이해합니다. 저도 처음엔 모든 것을 자동화하려다 오히려 시스템이 꼬였던 기억이 나네요. 😅
처음 시작하신다면 다음의 3단계 전략을 추천드려요.
- 업무 세분화(Atomization): AI에게 맡길 업무를 아주 작게 쪼개보세요. 질문 하나에 모든 답을 얻으려 하지 마세요.
- 피드백 루프 설계: “A 결과를 기반으로 B를 수행하되, 만약 오류가 나면 다시 A로 돌아가라”는 식의 로직을 프롬프트나 코드로 구현하세요.
- 프레임워크 활용: 직접 모든 로직을 짜기 어렵다면 LangGraph나 CrewAI 같은 프레임워크를 사용해 보세요. 에이전트 간의 관계를 정의하기 훨씬 수월해집니다.
4. 2026년 AI 개발자가 마주할 변화
이제는 “어떤 모델이 제일 좋나요?”라는 질문보다 “어떤 워크플로우가 가장 효율적인가요?”라는 질문이 더 중요해진 시대입니다. 2025년 한 해 동안 우리는 모델의 한계를 확인했고, 이제 그 한계를 ‘시스템’으로 극복하는 단계에 들어섰습니다.
- 단일 모델 의존도 하락: 무겁고 비싼 모델 하나를 쓰는 것보다, 가볍고 빠른 모델 여러 개를 워크플로우로 엮는 것이 비용 효율적입니다.
- 프롬프트에서 ‘오케스트레이션’으로: 개별 프롬프트를 잘 쓰는 능력을 넘어, 전체 시스템의 흐름을 조율(Orchestration)하는 능력이 핵심 경쟁력이 될 거예요.
마무리하며
오늘 살펴본 에이전틱 워크플로우는 단순히 기술적인 트렌드가 아니라, AI와 함께 일하는 ‘방식의 진화’라고 생각해요. 처음에는 구조를 짜는 것이 번거롭게 느껴질 수 있지만, 한 번 제대로 구축해두면 그 안정성과 확장성에 놀라시게 될 겁니다.
새해에는 여러분도 단순히 답을 얻는 AI를 넘어, 스스로 생각하고 협력하며 성과를 만들어내는 ‘나만의 AI 팀’을 만들어보시는 건 어떨까요?
내용이 어려웠거나 더 궁금한 점이 있다면 언제든 댓글 남겨주세요. 여러분의 도전을 진심으로 응원합니다! 새해 복 많이 받으세요! 🧧✨
요약하자면:
- AI 성능의 핵심은 이제 ‘모델’이 아닌 ‘워크플로우’에 있습니다.
- 스스로 검토하고, 도구를 쓰고, 계획을 세우는 구조를 만드세요.
- 작은 단계부터 차근차근 자동화하며 시스템의 안정성을 확보하는 것이 중요합니다.
다음 포스팅에서는 실제 LangGraph를 활용해 간단한 에이전트를 구축하는 실습 가이드를 들고 올게요. 기대해 주세요! 👋