예측 가능한 자율성을 가진 에이전틱 AI: 성공을 위한 5가지 핵심 요인

AI는 기업에 새로운 성장 기회를 제공하지만, 동시에 많은 실패 사례도 만들어왔습니다. 공통적인 원인은 예측 불가능성과 확장성 부족입니다. 단순히 똑똑한 AI를 만드는 것이 아니라, 기업 환경에서 안정적으로 작동하며 ROI(투자 대비 효과)를 실현할 수 있는 AI를 구축하는 것이 진정한 과제입니다.

이번 글에서는 기업이 AI 도입에서 실패하지 않고 성공적으로 운영하기 위해 필요한 다섯 가지 핵심 요인을 살펴봅니다. 특히 **에이전틱 AI(Agentic AI)**가 어떻게 좁은 맥락과 단순한 도구, 상세한 프롬프트, 적합한 모델 선택, 그리고 플랫폼 관리라는 다섯 가지 원칙을 통해 실제 업무를 자동화하고 확장 가능한 시스템으로 발전할 수 있는지 알아봅니다.

반응형

---

1. 좁은 맥락(Narrow Context)

AI에게 방대한 데이터를 제공하는 것이 정답은 아닙니다. 오히려 업무에 꼭 필요한 데이터만 정확히 제공해야 AI가 더 예측 가능하게 작동합니다.

예를 들어, 전국 체인 자동차 정비소의 경우, 서비스 티켓에는 수많은 정보가 포함되어 있지만 이번 프로젝트의 핵심은 고객 설문 데이터 분석입니다. 불필요한 부품 코드나 세부 정비 이력은 오히려 분석을 방해할 수 있습니다.

즉, AI가 다루는 범위를 좁히고, 필요한 필드만 정밀하게 정의해야 원하는 결과를 얻을 수 있습니다. 이는 AI의 창의성보다는 정확성과 일관성이 중요한 업무일수록 더욱 효과적입니다.

---

2. 단순한 도구(Simple Tools)

AI를 데이터베이스에 직접 연결해 모든 것을 스스로 알아내도록 하는 것은 위험합니다. 대신 명확한 쿼리와 단순한 실행 방법만 제공해야 합니다.

예를 들어,

• 특정 기간 동안 ‘closed’ 상태로 변경된 티켓 목록 가져오기
• 이번 주에 완료된 티켓 가져오기

이와 같이 명확하게 정의된 쿼리를 제공하면 AI는 정확하고 안정적으로 결과를 도출할 수 있습니다.

여기에 Spring AI와 **MCP(Model Context Protocol)**를 활용하면 더욱 강력해집니다. 놀라운 점은 대부분의 도구 설명이 코드가 아닌 자연어 문서로 작성된다는 것입니다. 과거에는 수십 줄의 코드가 필요했지만, 이제는 간단한 설명만으로 AI가 도구를 이해하고 활용할 수 있습니다.

---

3. 상세한 프롬프트(Detailed Prompts)

에이전틱 AI의 성능을 좌우하는 또 하나의 요소는 시스템 프롬프트입니다.

시스템 프롬프트는 에이전트의 역할과 규칙을 명확히 정의하는 지침서와 같습니다. 예를 들어,

• 어떤 작업을 언제 실행해야 하는지
• 업무 시간 중 요청된 작업은 야간으로 예약해야 하는지

이런 규칙을 코드로 작성할 필요 없이, 자연어로 정의할 수 있습니다. 덕분에 복잡한 로직 구현 대신 명확한 지침 작성만으로도 에이전트의 동작을 제어할 수 있습니다.

결과적으로 프롬프트는 AI가 불필요한 행동을 하지 않도록 제한하고, 기업이 원하는 방식으로 일관되게 작동하도록 만듭니다.

---

4. 올바른 모델 선택(The Right Model for the Use Case)

AI 모델은 만능 도구가 아닙니다. 어떤 문제를 해결하고자 하는지에 따라 적합한 모델을 선택해야 합니다.

• 데이터 형식 변환이나 단순 보고서 생성 같은 업무는 일반 LLM으로도 충분합니다.
• 반면, 일정 조율이나 의사결정처럼 추론 능력이 필요한 업무는 더 정교한 Reasoning 모델이 필요합니다.

또한 데이터를 외부 공개 모델에 보낼 수 있는지 여부도 중요한 고려 사항입니다. 이를 위해 Spring AI와 같은 프레임워크를 활용하면 모델 교체나 확장이 필요할 때 최소한의 수정만으로 대응할 수 있습니다.

---

5. 플랫폼 기반 관리(Centralised Management with Platforms)

AI를 안정적으로 운영 환경에 도입하려면 단순히 모델과 코드를 연결하는 것 이상이 필요합니다. 기업 차원에서 다음과 같은 관리가 필수적입니다.

• 어떤 모델을 어떤 팀이 사용할 수 있는지 정책 수립
• 토큰 발급, 사용량 관리, 비용 청구 체계 마련
• 도구와 MCP 서버 접근 제어
• 모델 버전 관리 및 안전한 배포

특히 에이전틱 AI는 마이크로서비스보다 더 작은 단위의 ‘나노서비스’ 형태로 운영됩니다. 각 서비스는 작고 단순하지만 개수가 빠르게 늘어나기 때문에, 이를 관리하려면 반드시 AI 네이티브 플랫폼이 필요합니다. 플랫폼 없이는 운영 복잡성이 폭발적으로 증가해 확장이 불가능해집니다.

---

728x90

에이전틱 AI의 목표는 단순히 지능적인 시스템을 만드는 것이 아니라, 예측 가능하고 안정적이며 ROI를 빠르게 실현할 수 있는 AI를 구축하는 것입니다. 이를 위해 반드시 고려해야 할 다섯 가지 요인은 다음과 같습니다.

1. 좁은 맥락: 꼭 필요한 데이터만 활용
2. 단순한 도구: 불필요하게 복잡하지 않은 실행 방법
3. 상세한 프롬프트: 역할과 규칙을 명확히 기술
4. 적합한 모델 선택: 문제 유형에 맞는 모델 활용
5. 플랫폼 기반 관리: 확장성과 안정성을 위한 중앙 관리

이 다섯 가지를 충족한다면 기업은 반복 업무를 자동화해 수백 시간을 절약할 수 있고, 나아가 확장 가능한 AI 생태계를 구축할 수 있습니다. 미래 경쟁력은 단순한 AI 활용 여부가 아니라, 얼마나 잘 정의된 나노서비스와 이를 통합 관리하는 AI 네이티브 플랫폼을 갖추고 있는지에 달려 있습니다.

https://thenewstack.io/5-factors-for-predictable-autonomy-with-agentic-ai/?utm_campaign=trueanthem&utm_medium=social&utm_source=facebook&fbclid=IwY2xjawM7fvNleHRuA2FlbQIxMQABHkgUWUUlCy0JExfBtSUknpy4QR5JkUuzhQe4Bpa7648Ir4fDchGtK9zvTG4A_aem_uJ_eGDkkFuv6Ls94kphLyA

5 Factors for Predictable Autonomy With Agentic AI