최근 AI 커뮤니티에서 시간을 보내셨다면, 아마 한 가지 트렌드를 눈치채셨을 것입니다.

모든 것이 AI 에이전트(AI agent)가 되어가고 있다는 점입니다.

문서를 요약해야 하나요?

"에이전트를 만드세요."

고객 지원이 필요한가요?

"여러 개의 에이전트를 사용하세요."

코딩 어시스턴트가 필요한가요?

"메모리(memory), 도구(tools), 계획(planning), 그리고 자기 성찰(self-reflection) 기능을 갖춘 자율 에이전트(autonomous agent)를 배포하세요."

에이전트는 흥미롭고, 분명히 그들만의 역할이 있습니다.

하지만 AI 애플리케이션을 구축하고 다양한 아키텍처(architectures)를 실험해 본 결과, 저는 다른 결론에 도달했습니다.

Why I Think Workflows Matter More Than Agents

저는 에이전트(agents)보다 워크플로(workflows)가 더 중요하다고 생각합니다.

이것이 에이전트가 나쁘다는 뜻은 아닙니다.

너무 많은 개발자들이 "이 문제를 해결할 가장 단순한 워크플로(workflow)는 무엇인가?"라고 묻는 대신, "어떻게 에이전트를 만들 수 있을까?"라고 질문하며 시작한다는 의미입니다.

이러한 사고방식의 단 한 번의 변화가 제가 AI 시스템을 설계하는 방식을 개선했습니다.

워크플로는 문제를 해결하고, 에이전트는 이를 실행합니다.

AI 기반 지원 시스템을 구축한다고 가정해 봅시다.

워크플로는 다음과 같을 수 있습니다:

사용자 질문
↓
지식 검색 (Retrieve Knowledge)
↓
응답 생성 (Generate Response)
↓
출력 검증 (Validate Output)
↓
답장 전송 (Send Reply)

모든 것이 예측 가능합니다.

각 단계는 명확한 목적을 가집니다.

이제 자율 에이전트(autonomous agent)가 다음을 결정하는 시스템과 비교해 보십시오:

• 어떤 도구(tools)를 사용할지
• 어떤 문서를 검색할지
• 다른 에이전트를 호출할지 여부
• 재시도(retry)할지 여부
• 계획을 재수립(re-plan)할지 여부

때로는 이것이 정확히 필요한 방식일 수도 있습니다.

하지만 때로는 문제에서 요구하는 것보다 훨씬 더 많은 복잡성을 도입하게 됩니다.

복잡성에는 비용이 따릅니다

AI 시스템의 모든 추가 계층은 새로운 과제를 불러옵니다.

• 더 많은 프롬프트 (prompts)
• 더 많은 API
• 더 많은 디버깅 (debugging)
• 더 많은 모니터링 (monitoring)
• 더 많은 실패 지점 (failure points)

다섯 개의 결정론적 (deterministic) 단계로 구성된 워크플로 (workflow)가 무대 뒤에서 수십 개의 결정을 내리는 자율 시스템 (autonomous system)보다 이해하기 쉬운 경우가 많습니다.

그것이 제가 이전에 Why I Think Most AI Agents Are Overengineered라는 글을 쓴 이유 중 하나이며, 해당 글에서는 많은 프로젝트가 자율적 아키텍처 (autonomous architectures)의 필요성을 입증하기도 훨씬 전에 이를 채택하는 방식에 대해 논의했습니다.

많은 애플리케이션 (applications)에서 단순함은 제약 사항이 아닙니다.

그것은 장점입니다.

예측 가능성이 영리함보다 낫다 (Predictability Beats Cleverness)

워크플로 (workflows)의 가장 큰 이점 중 하나는 예측 가능성 (predictability)입니다.

문제가 발생했을 때, 정확히 어디를 살펴봐야 할지 알 수 있습니다.

• 검색 (retrieval)이 잘못되었는가?
• 프롬프트 (prompt)가 실패했는가?
• API가 에러를 반환했는가?
• 검증 (validation) 단계에서 응답을 거부했는가?

각 단계는 독립적으로 테스트될 수 있습니다.

고도로 자율적인 에이전트 (autonomous agents)의 경우, 의사 결정 (decision-making)이 여러 계획 단계 (planning steps)에 분산되어 있기 때문에 실패의 흔적을 추적하는 것이 훨씬 더 어려워지는 경우가 많습니다.

시스템이 성장함에 따라 관찰 가능성 (observability)은 지능 (intelligence)만큼이나 중요해집니다.

좋은 워크플로가 더 잘 확장된다 (Good Workflows Scale Better)

저는 확장이 단순히 더 많은 사용자를 처리하는 것만을 의미하지 않는다는 것을 배웠습니다.

그것은 시간이 지남에 따라 시스템을 유지 관리하는 것에 관한 것이기도 합니다.

명확한 워크플로 (workflow)는 다음을 더 쉽게 만듭니다:

• 새로운 기능 추가
• 모델 교체
• 프롬프트 (prompts) 업데이트
• 평가 (evaluation) 개선
• 거버넌스 (governance) 도입

각 구성 요소가 정의된 책임을 갖기 때문입니다.

책임이 여러 자율 에이전트 (autonomous agents)에 분산되어 있을 때는 이 작업이 훨씬 더 어렵습니다.

통합이 자율성보다 더 중요하다 (Integration Matters More Than Autonomy)

저의 AI 스택 (AI stack)을 지속적으로 형성해 온 한 가지 교훈은 이것입니다:

연결된 시스템이 고립된 지능보다 더 많은 가치를 창출한다는 것입니다.

GitHub, API, 데이터베이스 (databases), 그리고 언어 모델 (language models)을 통합하는 워크플로 (workflow)가 고립되어 작동하는 정교한 에이전트 (agent)보다 종종 더 많은 비즈니스 가치를 제공합니다.

그것이 제가 Model Context Protocol (MCP)에 시간을 투자해 온 한 가지 이유입니다. 표준화된 통합 (standardized integrations)은 마찰을 줄이고 워크플로 (workflows)가 외부 시스템과 신뢰할 수 있는 방식으로 상호작용할 수 있게 해줍니다.

만약 여러분이 이 접근 방식을 탐구하고 있다면, 5 MCP Servers That Changed How I Build AI Workflows에서 제 개인 프로젝트에 가장 큰 영향을 미친 MCP 서버들을 다루고 있습니다.

최고의 AI 스택은 워크플로를 지원합니다

저의 개인적인 개발 환경을 살펴볼 때, 저는 개별 도구들을 생각하지 않습니다.

대신 그것들이 어떻게 함께 작동하는지를 생각합니다.

• ChatGPT.
• Cursor.
• FastAPI.
• GitHub.
• MCP.
• Python.

각 도구는 더 큰 워크플로 (workflow) 내에서 하나의 명확한 책임을 가집니다.

저는 My Personal AI Stack in 2026에서 이러한 철학을 설명했으며, 그곳에서 왜 제가 인기도가 아닌 통합 (integration)을 기준으로 도구를 선택하는지 설명합니다.

스택은 워크플로를 지원하기 위해 존재하는 것이지, 그 반대가 아닙니다.

기업에는 에이전트 (Agents)가 우선적으로 필요하지 않습니다

제가 조직들이 저지르는 실수 중 하나로 보는 것은, AI의 성공이 에이전트 (agents)를 배포하는 것부터 시작된다고 가정하는 것입니다.

실제로, 그것은 보통 훨씬 더 일찍 시작됩니다.

바로 프로세스 (process)를 이해하는 것부터 말입니다.

기저에 깔린 워크플로 (workflow)가 비효율적이라면, 자율 에이전트 (autonomous agents)는 비효율성을 제거하는 대신 종종 비효율성을 자동화해 버립니다.

그렇기 때문에 저는 조직들이 고급 AI 아키텍처 (AI architectures)에 집중적으로 투자하기 전에 운영 준비 상태 (operational readiness)를 먼저 평가해야 한다고 믿습니다.

저는 AI Process Assessment: 9 Signs Your Business Is Ready for AI에서 이 내용을 탐구했으며, 여기서는 기업이 AI 도입을 위한 준비가 되었는지 평가하기 위한 실질적인 지표들을 제공합니다.

마찬가지로, Why You Should Fix Your Process Before Implementing AI는 왜 프로세스 자체를 개선하는 것이 새로운 AI 기술을 도입하는 것보다 종종 더 큰 수익을 가져다주는지 설명합니다.

에이전트(Agents)가 유효한 시점은 언제인가?

이것은 에이전트에 반대하는 주장이 아닙니다.

에이전트가 올바른 선택이 되는 시나리오는 매우 많습니다.

예를 들어:

• 다단계 연구 (Multi-step research)
• 동적 작업 계획 (Dynamic task planning)
• 소프트웨어 엔지니어링 어시스턴트 (Software engineering assistants)
• 장기 실행 자동화 (Long-running automation)
• 여러 도구에 걸친 복잡한 오케스트레이션 (Complex orchestration across multiple tools)

하지만 저는 에이전트를 최적화(Optimization)의 수단으로 취급합니다.

시작점으로 보지 않습니다.

저는 먼저 다음과 같이 질문합니다:

• 워크플로 (Workflow)로 이 문제를 해결할 수 있는가?
• 결정론적 (Deterministic)인 상태를 유지할 수 있는가?
• 쉽게 모니터링할 수 있는가?
• 다른 개발자가 유지보수할 수 있는가?

답변이 "아니오"가 될 때에만 자율적 행동 (Autonomous behavior)을 추가하는 것을 고려합니다.

마치며

AI 에이전트(AI agents)는 계속해서 발전할 것입니다.

계획 (Planning)은 더 나아질 것입니다.

추론 (Reasoning)은 더 강력해질 것입니다.

프레임워크 (Frameworks)는 사용하기 더 쉬워질 것입니다.

하지만 저는 미래가 가장 자율적인 시스템의 것이라고 생각하지 않습니다.

저는 최고의 워크플로를 설계하는 팀의 것이라고 생각합니다.

워크플로는 명확성 (Clarity)을 만들기 때문입니다.

명확성은 신뢰성 (Reliability)을 만듭니다.

그리고 신뢰할 수 있는 시스템이 진정한 비즈니스 가치를 창출합니다.

또 다른 에이전트를 만들기 전에, 더 단순한 질문을 던져볼 가치가 있을지도 모릅니다:

잘 설계된 워크플로가 이 문제를 똑같이 효과적으로 해결할 수 있는가?

저자 소개:

Jaideep Parashar는 ReThynk AI Innovation and Research Pvt. Ltd.의 설립자이자 디렉터이며, AI 전략가, 연구원, 저자, 식스 시그마 블랙 벨트 (Six Sigma Black Belt) 및 린 전문가 (Lean Expert)입니다. 그는 실질적인 AI 구현, Agentic Process Excellence™, 그리고 기술적 혁신과 운영 우수성 (Operational excellence)을 결합한 신뢰할 수 있는 AI 시스템 구축에 대해 글을 씁니다.

웹사이트: ReThynk AI

참고 문헌:

참고 문헌:

1. [https://dev.to/jaideepparashar/why-i-think-most-ai-agents-are-overengineered-249o]
2. [https://dev.to/jaideepparashar/5-mcp-servers-that-changed-how-i-build-ai-workflows-16j6]
3. [https://dev.to/jaideepparashar/my-personal-ai-stack-in-2026-2epn]
4. [https://rethynkai.com/ai-process-assessment-business-ready-for-ai/]
5. [https://rethynkai.com/fix-your-process-before-implementing-ai/]