에이전트 워크플로

에이전트 워크플로는 AI가 한 번에 답을 내는 게 아니라, 여러 단계를 순서대로 밟아가며 일을 마무리하는 전체 과정을 말한다. 요리로 치면 재료 준비, 조리, 플레이팅처럼 순서가 있는 작업을 떠올리면 된다. 코딩을 도와주는 AI라면 계획을 세우고, 코드를 짜고, 화면을 확인하고, 결과를 검토하는 식으로 단계가 나뉜다.

이때 한 명의 요리사가 처음부터 끝까지 다 하는 대신, 단계마다 다른 전문가를 부를 수도 있다. 계획은 이 AI가, 코드 작성은 저 AI가, 검토는 또 다른 AI가 맡는 식이다. 각 단계에 강점이 다른 AI를 골라 붙이면, 하나의 만능 AI에만 의존할 때보다 비용이나 성능 면에서 더 유리한 조합을 짤 수 있다.

최근 개발자용 도구들이 이런 구성을 지원하기 시작했는데, 이는 특정 AI 하나에 매달리지 않고 상황에 맞게 조합을 바꿀 수 있는 여지를 만들어준다는 의미다.

기사에서는 "에이전트 워크플로의 각 단계에 서로 다른 오픈 모델을 배정할 수 있다"는 식으로 쓰인다. 여기서 각 단계는 코딩, 플래닝, 비전, 리뷰 같은 세부 작업을 뜻한다. 오해하기 쉬운 점은, 에이전트 워크플로가 특정 제품 이름이 아니라 AI가 작업을 처리하는 방식(구조)을 가리키는 말이라는 것이다.

AI 챗봇에게 다음처럼 단계를 나눠 요청해보면 워크플로가 어떻게 작동하는지 체감할 수 있다.

"다음 작업을 계획 - 실행 - 검토, 세 단계로 나눠서 진행해줘. 1단계에서는 어떻게 할지 계획만 세우고, 2단계에서는 실제로 실행하고, 3단계에서는 결과를 스스로 점검해줘. 작업: [여기에 원하는 작업을 적기]"

한 번에 답을 내는 것과, 단계를 나눠 시키는 것의 결과물이 어떻게 다른지 비교해보면 워크플로의 개념이 쉽게 잡힌다.