에이전틱 워크플로

에이전틱 워크플로란 AI가 일을 한 번의 답변으로 끝내지 않고, 여러 단계로 쪼개 차례차례 처리해 나가는 방식을 말한다. 요리사 한 명이 재료 손질부터 조리, 플레이팅까지 순서를 정해 혼자 진행하는 모습을 떠올리면 된다. 재료를 손질하는 단계에서 문제가 생기면 그 단계로 돌아가 고치고, 다음 단계로 넘어가는 식이다.

이런 방식은 신경망 하나가 질문을 받자마자 답을 통째로 뱉어내는 방식과 대비된다. 예를 들어 텍스트 한 줄로 3D 세계를 만들어내는 작업이라면, 지형을 먼저 잡고 그 위에 건물과 나무를 배치한 다음 표면 질감을 입히는 식으로 절차를 나눠 처리한다. 각 단계가 앞선 단계의 결과를 그대로 물려받아 다음 단계로 넘기는 조립 라인에 가깝다.

이렇게 단계를 나누면 중간에 방향을 수정하거나 특정 부분만 다시 손보기가 쉬워진다는 장점이 있다. 반대로 단계가 많아질수록 전체 작업이 안정적으로 이어지는지, 즉 중간에 실수 없이 흐름이 유지되는지가 품질을 가르는 관건이 된다.

기사에서는 두 갈래로 쓰인다. 하나는 코딩 모델 소개에서 "디버깅 정확도, 에이전틱 워크플로 안정성, 웹 개발 결과물, 추론 정확도가 함께 개선됐다"처럼, 모델이 여러 단계짜리 작업을 얼마나 흔들림 없이 끝까지 수행하는지를 가리키는 성능 지표로 등장한다. 다른 하나는 텐센트의 3D 세계 생성 도구 소개에서, 팀이 자신들의 결과물을 '모델'이 아니라 '에이전틱 워크플로'라 부른 사례다. 신경망 하나가 결과를 한 번에 내놓는 게 아니라 지형·건물·재질 배치 같은 절차를 순서대로 밟는다는 점을 강조하려는 표현이었다. 흔한 오해와 달리 에이전틱 워크플로는 특정 제품 이름이 아니라, 작업을 여러 단계로 나눠 처리하는 방식 자체를 가리키는 말이다.

챗봇에게 다음처럼 요청해 단계를 나눠 처리하게 시켜볼 수 있다.

"이 작업을 한 번에 답하지 말고, 1단계 계획 세우기, 2단계 자료 조사, 3단계 초안 작성, 4단계 검토 및 수정 순서로 나눠서 각 단계 결과를 보여주면서 진행해줘."

결과가 단번에 나온 답변과 어떻게 다른지, 중간 단계에서 방향을 수정하기가 더 쉬운지 비교해보면 에이전틱 워크플로의 감을 잡을 수 있다.