[LLM] LLM 모델과 에이전트의 차이점

1. 서론

Teddy님이 링크드인에 올려주신 너무 좋은 글을 참고하여 정리한 내용입니다.
평소에 Teddy님의 영상과 글을 자주 보고 있는데, 정말 많은 도움을 받고 있습니다.
항상 좋은 인사이트를 공유해 주셔서 감사합니다! 🙌
아래는 Teddy님이 정리해 주신 내용을 기반으로 LLM 모델과 에이전트의 차이점을 정리한 내용과 함께, 제가 생각하는 부분을 덧붙여 보았습니다.

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2. LLM 모델 vs 에이전트

최근 AI 개발자들 사이에서 LLM 모델과 에이전트에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 두 개념이 비슷해 보일 수 있지만, 기능적으로 상당한 차이가 있습니다.

 

🧠 1. 지식의 범위

• LLM 모델: 학습 데이터 내에서만 정보를 제공하며, 최신 데이터나 외부 시스템과의 연결이 불가능합니다.
• 에이전트: API 호출, 데이터베이스 접근, 인터넷 검색을 활용해 실시간으로 최신 정보를 가져올 수 있습니다.

💡 내 생각:
단순한 질의응답에서는 LLM만으로도 충분할 수 있지만, 최신 정보를 반영해야 하는 분야에서는 에이전트의 역할이 절대적입니다. 특히 뉴스 요약, 금융 데이터 분석 같은 작업에서는 에이전트가 훨씬 강력한 무기가 될 것 같습니다.

 

🔄 2. 문맥 관리

• LLM 모델: 이전 대화 내용을 기억하지 않으며, 매번 새로운 질문처럼 처리합니다.
• 에이전트: 세션 기록을 관리하며, 연속적인 문맥을 이해하고 자연스러운 대화를 이어나갈 수 있습니다.

💡 내 생각:
챗봇을 개발하다 보면, LLM 모델이 매번 질문을 독립적으로 처리하는 한계를 쉽게 체감할 수 있습니다. 사용자가 맥락을 공유하면서 자연스럽게 대화를 이어나갈 수 있으려면, 결국 에이전트 기반의 구조가 필요하다는 생각이 듭니다.

 

⚙️ 3. 작업 처리 방식

• LLM 모델: 단순한 질문-응답 방식으로 동작하며, 복잡한 작업 수행이 어렵습니다.
• 에이전트: API 호출, 데이터 검색, 계산 등 다단계 작업을 계획하고 실행할 수 있습니다.

💡 내 생각:
개발자 입장에서 보면, 단순히 응답을 반환하는 것과, 실제로 동작하는 기능을 수행하는 것은 차원이 다릅니다. 예를 들어, LLM이 "이벤트 A와 B가 충돌하니 일정을 조정하세요"라고 알려주는 것과, 에이전트가 직접 캘린더 API를 활용하여 일정을 변경하는 것은 전혀 다른 수준의 기능이죠.

 

🛠 4. 도구 사용

• LLM 모델: 외부 시스템과 연동하려면 추가적인 개발이 필요합니다.
• 에이전트: 검색, 계산, 외부 연결 등의 기능이 기본적으로 내장되어 있어 작업 효율성이 뛰어납니다.

💡 내 생각:
에이전트가 더 발전하면, AI가 단순한 조언자가 아니라, 사용자의 보조 비서로 실질적인 역할을 할 가능성이 높다고 생각합니다. 개인적인 일정 관리, 업무 자동화, 데이터 분석까지 AI가 직접 실행하는 시대가 머지않았다고 느껴집니다.

 

🤔 5. 추론 및 의사결정

• LLM 모델: 복잡한 논리를 처리하려면 CoT(Chain-of-Thought) 같은 기법을 별도로 적용해야 합니다.
• 에이전트: CoT, ReAct 등의 추론 프레임워크가 기본적으로 포함되어 있어 효과적인 의사결정이 가능합니다.

💡 내 생각:
LLM 모델도 논리적인 사고를 할 수 있지만, 이를 활용하는 방식이 제한적입니다. 반면, 에이전트는 다양한 의사결정 알고리즘을 활용할 수 있어, 더 정교하고 전략적인 판단을 내릴 수 있는 가능성이 크다고 봅니다. 특히 AI가 스스로 문제 해결을 위해 여러 단계를 거치는 모습을 보면, 기존 LLM 모델과는 확연한 차이가 느껴집니다.

 

✅ 6. 성과 및 신뢰성

• LLM 모델: 결과 해석이 어렵고, 복잡한 작업에서는 오류 발생 가능성이 높습니다.
• 에이전트: 작업 과정이 투명하게 보이며, 오류 발생을 줄일 수 있습니다.

💡 내 생각:
AI 모델의 신뢰성은 앞으로 더 중요해질 것 같습니다. 특히 금융, 의료, 법률 같은 분야에서는 단순한 응답이 아니라, 어떻게 그 결과가 도출되었는지를 설명할 수 있는 구조가 필수적입니다. 에이전트 기반 시스템이 더 발전하면, AI가 단순한 도구가 아니라 진짜 전문가처럼 신뢰받는 조력자가 될 수 있을 것 같습니다.

 

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3. 결론

LLM 모델과 에이전트는 각기 다른 장점과 한계를 가지고 있습니다.

• LLM 모델은 단순한 질의응답이나 특정 영역에서 강력한 성능을 발휘하지만,
• 에이전트는 복잡한 작업 처리, 실시간 데이터 활용, 연속적인 대화 유지에 강점을 가집니다.

변화하는 환경과 요구사항을 고려했을 때, 에이전트의 역할은 점점 더 중요해질 것으로 보입니다. 앞으로 LLM 모델을 단순히 사용하는 것에서 벗어나, 에이전트를 활용한 AI 시스템을 설계하는 방향으로 나아가야 할 것입니다.

 

 

 

 

[Reference]

https://drive.google.com/file/d/1oEjiRCTbd54aSdB_eEe3UShxLBWK9xkt/view

Newwhitepaper_Agents2.pdf

 

 

 

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