RAG 챗봇을 붙이면 AI 에이전트일까?

canvas ai
11월 6일
3분 분량

현재 많은 기업이 생성형 AI 도입의 첫걸음으로 RAG 기술을 활용한 챗봇을 앞다투어 구축하고 있습니다. 사내 문서를 학습시켜 질문에 척척 답하는 지능형 챗봇은 분명 매력적인 솔루션입니다. 하지만 단순히 RAG 챗봇을 도입하는 것이 우리가 궁극적으로 추구해야 할 AI 에이전트를 구현하는 것과 같을까요?

결론부터 말하자면 아닙니다. RAG 챗봇은 AI 에이전트의 강력한 부품이 될 수는 있지만 그 자체로 완전한 AI 에이전트는 아닙니다. 이 글에서는 RAG의 명확한 역할과 한계를 짚어보고 진정한 AI 에이전트를 완성하기 위해 무엇이 필요한지 알아보겠습니다.

RAG란 무엇인가: 똑똑한 정보 검색 도우미

RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 검색 증강 생성의 약자로 대규모 언어 모델이 답변을 생성할 때 특정 데이터베이스나 문서 저장소에서 관련 정보를 실시간으로 검색합니다. 이를 근거로 더 정확하고 신뢰도 높은 답변을 만들도록 하는 기술입니다.

쉽게 말해 LLM이라는 똑똑한 두뇌에 오픈북 시험을 볼 수 있는 참고 자료인 기업 내부 데이터를 쥐여주는 것과 같습니다. 이를 통해 LLM이 잘못된 정보를 말하는 환각 현상을 줄이고 최신 정보를 반영한 답변을 할 수 있게 됩니다.

RAG 챗봇의 강점과 명확한 한계

RAG 기술을 적용한 챗봇은 방대한 사내 규정이나 제품 매뉴얼 속에서 사용자가 원하는 정보를 빠르고 정확하게 찾아주는 정보 접근성 측면에서 매우 강력합니다. 사용자의 질문 의도를 파악해 필요한 정보를 찾아 요약해주므로 정보 탐색에 드는 시간을 획기적으로 줄여줍니다. 고객 지원, 사내 IT 헬프데스크 등에서 즉각적인 효과를 볼 수 있습니다.

하지만 RAG 챗봇의 역할은 본질적으로 정보 전달에 머무릅니다. 사용자가 질문을 해야만 답을 하는 수동적 방식으로 작동합니다. 정보를 알려줄 수는 있지만 그 정보를 바탕으로 시스템에 데이터를 입력하거나 이메일을 보내거나 보고서를 작성해 공유하는 등의 실제 업무를 수행하지는 못합니다.

결국 RAG 챗봇은 뛰어난 정보 검색 도우미이지만 스스로 일을 처리하는 업무 수행자는 아닌 것입니다.

AI 에이전트: 정보를 넘어 행동하는 디지털 직원

진정한 AI 에이전트는 정보 조회를 넘어 명확한 목표를 달성하기 위해 스스로 계획을 세우고 다양한 도구를 사용하여 실행하는 시스템입니다. AI 에이전트는 다음과 같은 특징을 가집니다.

목표 지향성: "이번 주 영업 실적 보고서를 작성해서 팀장에게 이메일로 보내줘"와 같은 최종 목표를 이해합니다.
계획 수립: 목표를 달성하기 위해 영업 DB 접속 → 데이터 조회 → 보고서 초안 생성 → 이메일 작성 및 발송과 같이 필요한 작업 단계를 스스로 구성합니다.
도구 사용: 각 단계에 필요한 도구(데이터베이스 쿼리, 분석 툴, 이메일 API 등)를 능동적으로 사용하여 과업을 완수합니다.

이 과정에서 RAG는 에이전트가 보고서 작성 규정이 어떻게 되지? 와 같은 질문에 답하기 위해 사용하는 여러 도구 중 하나가 될 수 있습니다.

AI Canvas: RAG를 품고 에이전트를 완성하는 설계도

그렇다면 RAG 챗봇을 어떻게 AI 에이전트로 발전시킬 수 있을까요? 여기서 AI Canvas와 같은 AI 에이전트 빌더의 역할이 중요해집니다. AI Canvas는 특정 기술이 아니라 AI 에이전트라는 완성품을 만들기 위한 설계도이자 개발 환경입니다. AI Canvas를 이용하면 다음과 같은 일이 가능해집니다.

워크플로우 설계: 단순히 질문-답변 구조를 넘어 판단-실행-반복과 같은 복잡한 비즈니스 로직을 시각적인 워크플로우로 설계할 수 있습니다.
다양한 도구의 통합: RAG를 통한 정보 검색을 포함하여 데이터베이스 연동, 외부 API 호출, 예측 AI 모델 실행 등 업무 수행에 필요한 모든 도구를 하나의 워크플로우 안에서 유기적으로 연결할 수 있습니다.
능동적 실행: 특정 시간(예: 매일 아침 9시)이나 특정 이벤트(예: 새로운 영업 기회 발생 시)에 맞춰 에이전트가 스스로 작업을 시작하도록 설정할 수 있습니다.

즉, AI Canvas는 RAG라는 강력한 엔진을 포함하여 자동차의 차체, 바퀴, 핸들에 해당하는 다른 모든 구성 요소를 조립하여 완벽한 자율주행 자동차인 AI 에이전트를 만들 수 있게 해줍니다.

RAG는 핵심 부품! AI 에이전트는 완성품!

RAG 챗봇 도입은 기업의 AI 혁신을 위한 훌륭한 출발점입니다. 하지만 정보 검색의 효율화에만 머무른다면 AI의 잠재력을 절반만 활용하는 것입니다. 기업의 진정한 경쟁력은 단순히 정보를 잘 찾는 것뿐만 아니라 실질적인 업무를 자동화하고 비즈니스 프로세스를 혁신하는 데서 나옵니다. 이를 위해서는 RAG를 핵심 부품으로 활용하되 이를 전체 시스템과 통합하여 목표 지향적인 완성품으로 만들어낼 수 있는 AI Canvas와 같은 진정한 AI 에이전트 빌더에 대한 투자가 반드시 필요합니다.