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AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
AI 자동화 시스템 설계 시 워크플로우와 에이전트의 차이점을 설명합니다. 핵심은 '다음 처리 단계를 누가 결정하는가'입니다. 워크플로우는 개발자가 미리 정한 고정 경로를 따르며, 에이전트는 목적과 중간 결과를 바탕으로 AI가 스스로 다음 행동을 선택하여 진행합니다.
AI 자동 생성 콘텐츠
본 콘텐츠는 Zenn AI의 원문을 AI가 자동으로 요약·번역·분석한 것입니다. 원 저작권은 원저작자에게 있으며, 정확한 내용은 반드시 원문을 확인해 주세요.
원문 바로가기AI로 처리를 자동화하려고 할 때, '워크플로우로 구성할지, 아니면 에이전트에게 맡길지' 고민하게 됩니다. 둘 다 글을 생성하고 검색 같은 도구를 사용할 수 있기 때문에, 기능 목록만으로는 차이점을 파악하기 어렵습니다.
본문에서는 **'다음 단계를 누가 결정하는가'**를 기준으로 선택 방법을 그림과 표로 정리합니다. 공개 FAQ에서 안내문을 초안 작성하는 예시를 들며, 중간에 멈추는 조건까지 고려했습니다. 아래의 예시는 설명용 설계안이며, API 연결이나 실제 운영을 검증한 내용은 아닙니다.
**AI 워크플로우(AI Workflow)**는 개발자가 미리 정해 놓은 처리의 경로를 따라 AI나 도구를 움직이는 시스템입니다. 반면, **AI 에이전트(AI Agent)**는 목적과 중간 결과를 바탕으로 AI가 다음 처리 단계나 사용할 도구를 스스로 선택하는 방식입니다.
이 구분은 공식 자료인 Workflows and agents에 근거합니다. 제품마다 용어 사용법이 다르기 때문에, 이름만으로 판단하지 말고 실제로 어느 부분을 AI가 결정하고 있는지 확인하면 이해하기 쉽습니다.
여행에 비유하자면, 워크플로우는 '환승 후보지까지 정해진 여정표'와 가깝고, 에이전트는 '목적지와 제약 조건을 전달하여 현장에서 경로를 짜도록 하는 안내원'과 비슷합니다.
| 비교 항목 | AI 워크플로우 | AI 에이전트 |
|---|---|---|
| 다음 처리 단계 | 정해진 경로에서 선택 | AI가 중간 결과를 보고 선택 |
| ... | ||
| 워크플로우에도 분기나 반복을 넣을 수 있습니다. 예를 들어, AI에게 질문의 종류를 분류하게 한 후, 그 분류 결과를 검증하고 난 뒤에 지정된 경로로 진행하는 설계입니다. AI가 과정 중에 개입하거나 처리가 반복된다는 사실만으로는 에이전트인지 아닌지 판단할 수 없습니다. |
예를 들어, '질문을 받고, 공개 FAQ를 검색하여 안내문 초안을 작성하는' 처리를 생각해 봅시다.
처음 대응해야 할 질문을 '영업시간', '이용 방법' 두 가지로 좁힌다면, 공정은 다음과 같이 정할 수 있습니다. 이 두 가지는 설명용 분류입니다.
질문을 받기
|
입력 확인 ---- 비어있으면 입력 수정 요청
...
여기서 AI가 담당하는 부분은 질문의 분류와 문서 초안 작성입니다. '영업시간으로 분류되면 이 FAQ를 가져온다'라는 경로는 프로그램 측에서 결정합니다.
분류 결과 검증도 중요합니다. 예를 들어 hours와 usage만 허용한다면, AI가 다른 값이나 깨진 형식의 값을 반환했을 때는 사람에게 전달합니다. 형식이 올바르더라도 분류 자체를 잘못할 수 있기 때문에, 후단에서도 가져온 FAQ가 질문에 적합한지 확인해야 합니다.
공정을 고정하면 수정 지점을 찾기 쉽습니다. 관련 없는 FAQ를 선택했다면 분류나 검색을 재검토하고, FAQ는 적절하지만 문서 내용이 틀렸다면 문서 생성과 근거 확인을 재검토할 수 있습니다.
다만, 공정을 고정한다고 해서 AI의 답변 내용까지 매번 같아지는 것은 아닙니다. 처리 경로와 출력의 정확성은 각각 검증이 필요합니다.
질문이 '이용 절차 설명이 두 개의 공개 페이지에서 다르다. 어느 것이 최신인지 확인하여 안내해 달라'는 경우, 필요한 조사는 입력에 따라 달라집니다.
갱신일을 비교하거나, 다른 페이지를 검색하거나, 모순을 확인할지 등 다음 행동은 중간 결과로부터 선택할 여지가 있습니다.
목적과 제약 조건을 받기
|
AI가 다음에 조사할 것을 선택하기 <---------------
...
이 경우에도 AI에게 자유로운 실행 권한을 줄 필요는 없습니다. 설명용 설계안에서는 조사 대상을 지정된 공개 FAQ 범위로 한정하고, 사용할 도구를 검색과 읽기로 제한합니다. AI가 제안한 URL이나 조작은 프로그램 측에서 검증하여 범위를 벗어나는 접근을 차단합니다.
'근거가 모이면 초안 작성', '모순이 해소되지 않으면 사람에게 전달' 같은 종료 조건도 미리 정해둡니다. 조사 횟수, 경과 시간, 사용량 상한은 실제 업무와 예산에 맞춰 설정합니다.
에이전트는 선택하는 공정이나 도구의 수에 따라 처리 시간과 비용이 달라집니다. 유연성이 필요한 업무에서 그 부담을 감당할 수 있는지가 판단 기준입니다. 이 생각은 Building effective agents의 선정 지침도 참고가 됩니다.
지금까지의 차이점을 사용하면 다음과 같이 설계 후보를 좁힐 수 있습니다. 이는 본 기사의 판단용 체크리스트이며 성능을 보장하는 것은 아닙니다.
⚠️ [IMG:N] 형식 토큰은 이미지 placeholder 입니다. 번역하지 말고 원래 위치에 그대로 유지하세요.
| 질문 | 「예」라면 고려할 사항 |
|---|---|
| 정상적인 처리 과정과 분기를 미리 작성할 수 있는가 | 워크플로우에서 해당 과정을 명시한다 |
| ... | |
| 마지막 질문에 답할 수 없다면, 어느 방식이든 자동 실행 범위를 넓히기 어렵습니다. '좋은 답변이 나오면 종료'만으로는 좋은 답변인지 아닌지를 누가 무엇으로 판정하는지가 모호하기 때문입니다. |
두 가지를 조합할 수도 있습니다. 입력 확인・권한 확인・사람에게 인계는 워크플로우로 고정하고, 중간의 자료 조사만 에이전트에게 맡기는 설계입니다. 조사의 자유도를 높여도 처리 전체의 출구(결과)는 정해둘 수 있습니다.
어느 방식이든, 단순히 글이 반환되었다고 성공으로 판단하면 근거 없는 안내나 중간 결과를 완성품으로 취급하게 됩니다.
이번 설계 예시에서는 종료 상태를 다음과 같이 나눕니다.
| 상태 | 종료 조건 | 남기는 것과 다음 움직임 |
|---|---|---|
| 초안 완료 | 질문에 대응하는 근거가 있고, 필요한 확인을 통과함 | 초안과 근거 URL을 남기고, 사람이 확인한다 |
| ... | ||
| 자료 획득 도구의 오류를 'FAQ에 답이 없다'고 해석하지 않는 것도 중요합니다. 획득에 실패한 상태와, 획득한 자료에 답이 없었던 상태는 다음 대응 방식이 달라집니다. |
또한, AI가 생성한 '완료했습니다'라는 문장만으로 도구 실행의 성공을 판단하지 않고, 프로그램 측의 결과를 확인합니다. 검색이나 읽기(Reading)의 성공과 안내문의 정확도 역시 별개로 봅니다.
이번 예시는 초안까지이지만, 전송이나 데이터 업데이트로 확장할 경우에는 그 작업 전에 승인 단계를 두게 됩니다. 승인 대상 내용과 수신처를 확정하고, 실행 직전에 권한을 재확인합니다. 통신이 끊긴 경우 결과가 불명일 가능성이 있으므로, 실행 결과를 대조한 후에 재시도합니다. 중단하더라도 이미 성공한 외부 작업이 취소되는 것은 아닙니다.
설계를 구현할 때는 일반적인 질문뿐만 아니라 다음 케이스들도 같은 표에서 확인하면 종료 조건의 누락을 찾기 쉽습니다. 아래는 미실행 확인 케이스입니다.
| 입력이나 상황 | 이 설계 예시에서 기대하는 결과 |
|---|---|
| 영업시간을 질문하고, 대응하는 FAQ에 근거가 있음 | 근거 URL이 포함된 초안이 된다 |
| ... | |
| 비교할 때는 이 확인 케이스와 입력을 맞춥니다. 그 위에서, 근거가 있는 초안이 얻어졌는지, 사람에게 넘겨야 할 케이스를 전달했는지, 도구 호출 횟수, 처리 시간, 사용량을 측정합니다. 측정하기 전까지는 어느 것이 저렴한지・빠른지・정확한지를 단정할 수 없습니다. |
첫걸음은 자동화하고 싶은 업무 하나를 골라, 정상적인 과정과 '사람에게 넘기는 조건'을 종이에 적어보는 것입니다. 거기서부터 고정할 수 있는 과정과 결과를 보고 선택하고 싶은 과정을 나누어 가면 방식을 선택하기 쉬워집니다.
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