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AI 에이전트를 이해하기위한 용어정리

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최근에 본 AIG 관련 유튜브에서 인상 깊은 말이 있었다. “AI를 이해하는 속도는 용어를 이해하는 속도에 비례한다.” 생각해보면 맞는 말이다. 용어를 알아야 구조가 보이고, 구조를 알아야 일의 방향이 잡힌다. 그래서 오늘은 AI와 에이전트 관련 핵심 용어들을 간단히 정리해두려 한다. 이건 단순한 기술용어 암기가 아니라, AI를 동료처럼 다루기 위해 필요한 언어의 공부다.

1️⃣ 입문용 — 가장 많이 쓰이는 기본 개념

AI 에이전트 (AI Agent) 단순히 답변만 하는 챗봇이 아니라, 스스로 목표를 이해하고 도구를 써서 업무를 끝까지 완수하는 ‘지능형 비서’. 비유하자면 내비게이션(채팅봇)과 자율주행차(에이전트)의 차이다.

LLM (거대언어모델) 챗GPT처럼 방대한 데이터를 학습해 사람처럼 사고하고 말하는 인공지능의 두뇌.

프롬프트 (Prompt) AI에게 내리는 명령어 또는 지침. 업무의 정확도는 프롬프트의 질에 달려 있다.

할루시네이션 (Hallucination) AI가 사실이 아닌 것을 사실처럼 말하는 오류. 이 문제를 줄이기 위해 사용하는 개념이 RAG(Retrieval-Augmented Generation) — 즉, 외부 문서를 불러와 근거 기반으로 답을 생성하는 방식이다.

2️⃣ 작동 원리용 — AI가 스스로 일하는 구조

LAMT 구조 에이전트를 구성하는 네 가지 핵심 요소. L (LLM): 생각하는 힘 A (Autonomy): 자율성, 즉 스스로 판단하는 능력 M (Memory): 기억과 개인화 T (Tool): 외부 도구와의 연결

워크플로우 (Workflow) 일의 흐름. 에이전트는 큰 일을 작게 쪼개 순차적으로 처리한다. 예를 들어 “고객 문의 → 요약 → 답변 작성 → CRM 저장”이 하나의 워크플로우다.

트리거 (Trigger) 작업을 자동으로 시작하게 만드는 신호. 특정 이메일이 도착하거나 문서가 수정되면 자동으로 작동하는 구조다.

API (Application Programming Interface) 서로 다른 시스템이 대화할 수 있는 통로. AI가 노션이나 캘린더에 접근하려면 그 서비스의 API가 필요하다.

노코드 / 로우코드 (No-code / Low-code) 코드를 거의 작성하지 않고도 자동화 시스템을 만들 수 있는 도구. Make, Zapier, Notion 같은 서비스들이 대표적이다.

3️⃣ 심화용 — AI를 더 똑똑하게, 더 크게 확장하기 위한 개념

휴먼 인 더 루프 (Human-in-the-Loop) 모든 걸 AI에게 맡기지 않고, 핵심 단계에서 사람이 개입해 품질을 관리하는 구조.

멀티 에이전트 (Multi-Agent) 각 역할을 맡은 여러 AI가 협력하는 시스템. 예: ‘기획 담당 AI’, ‘보고서 담당 AI’, ‘디자인 담당 AI’가 함께 일하는 형태.

오케스트레이션 (Orchestration) 여러 에이전트를 조율하고 전체 흐름을 지휘하는 기술. 오케스트라의 지휘자와 같은 개념이다.

RPA (Robotic Process Automation) 사람이 하던 반복적인 사무 업무를 자동화 프로그램이 대신하는 기술. AI와 결합하면 지능형 자동화로 진화한다.

AX (AI Transformation) 기업 운영 전반에 AI를 도입해 업무 방식을 근본적으로 전환하는 것. DX(디지털 전환)에서 한 단계 더 진화한 형태다.

벤더 락인 (Vendor Lock-in) 특정 기술 회사의 생태계에 너무 의존해 다른 시스템으로 옮기기 어려운 상태. AI를 도입할 땐 ‘데이터 주권’을 확보하는 것이 중요하다.

마지막으로, AI는 이제 도구를 넘어서 언어와 구조를 배우는 단계에 진입했다. 이 용어들이 익숙해질수록, 우리는 단순히 AI를 사용하는 사람이 아니라 AI와 함께 일의 방식을 설계하는 사람이 되어갈 것이다.

혼자 일하지만 혼자서 하지 않는다.

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다시 혼자가 되었다. 모든 역할이 한 사람 안에 겹쳐졌다. 아침에 컴퓨터를 켜면 할 일이 끝없이 밀려 있고, 머릿속에서는 “뭐부터 하지?”가 하루 종일 맴돌았다. 그때 깨달았다. 나는 일이 많은 게 아니라, 일의 구조가 없어서 힘든 것이었다.

그래서 가장 먼저 한 일은 ‘내가 하는 일’을 전부 적어보는 것이었다. 기획, 생산, 포장, 고객 응대, 회계, 마케팅, SNS 관리, 제안서 작성 등 이름을 붙이기 시작하니 무려 스무 가지가 넘는 역할이 나왔다. 그 순간 웃음이 나왔다. “나는 한 명이지만, 사실은 스무 명의 직원을 데리고 있는 셈이네.”

그때부터 일의 구조를 새로 짜보기로 했다. 각 역할을 구분하고, 그 자리에 AI를 보조자로 배치했다. 반복적인 일은 ‘AI 부장님’에게 맡기고, 아이디어를 정리하거나 초안을 만드는 일은 ‘AI 과장님’이 돕는다. 나는 기획과 판단, 그리고 고객과의 접점을 맡는다. 혼자 일하지만, 혼자서 하지 않는 구조가 만들어진 셈이다.

많은 자동화 관련 영상에서는 자동화를 통해 시간을 절약할 수 있다고 말한다. 하지만 실제로는 기술보다 먼저 업무 구조를 명확히 설정하는 것이 중요하다. 어떤 프로세스를 AI에게 맡길지, 어떤 일을 자동화할지 구체적으로 정의되지 않으면 효율화는 불가능하다. 결국 자동화는 기술이 아니라 구조의 문제다.

5년째 이어온 감자탕 사업을 새로운 시각으로 정리하면서 느낀 점은 단순했다. 일의 경계가 생기면 생각도 정리된다. 예전에는 하루가 끝나도 뭐가 정리됐는지 몰랐다. 그런데 AI를 통해 역할과 과정이 분리되어 관리되자, 많은 것들이 명확해졌다. 무엇보다 ‘일을 처리한다’는 느낌보다 ‘일을 설계한다’는 감각으로 바뀌었다.

효율은 아직 잘 모르겠다. 하지만 일의 구조가 또렷해지자 자원을 어디에, 어떻게 투입해야 할지가 조금씩 보이기 시작했다. 동시에 내가 어떤 위치에 서 있고, 어떤 일을 해나가며 어디로 나아가야 할지도 서서히 감이 잡힌다.

예전에는 제안서를 쓸 때 하루를 통째로 쏟아붓곤 했다. 이제는 GPT가 초안을 만들고, 나는 수정하며 방향을 잡는다. 결과물을 문서화해 유기적으로 저장하고, 그것을 근거로 다음 일을 이어간다. 그러면서 속도는 빨라지고 품질은 오히려 좋아진다. 혼자 일하지만, 머릿속엔 작은 팀이 생긴 셈이다.

결국 1인기업의 핵심은 ‘모든 일을 내가 한다’가 아니라 ‘모든 일을 내가 조율한다’는 데 있는 것 같다. 일의 구조를 다시 세운다는 건 결국 나의 사고 구조를 다시 짜는 일이다. 이제는 질문이 달라졌다. “이 일을 내가 해야 하나?”가 아니라 “이 일은 누가, 어떻게 하면 가장 잘 돌아갈까?” 그 질문 하나가 나의 하루를 훨씬 가볍고 명확하게 만들어 준다.

다시, 혼자서 시작합니다

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여러 사정 끝에 저는 다시 1인 기업으로 돌아왔습니다. 감자탕 일을 기획부터 생산, 포장, 판매, 고객 응대까지 혼자 맡아 하게 되었고, 말 그대로 다시 처음으로 돌아온 기분입니다. 누군가는 “이미 5년이나 해온 일인데 뭐가 다르냐”고 말할지도 모르지만, 제 입장에서는 사실상 재창업에 가까운 선택이었습니다. 그래서 요즘은 일을 더 빨리 늘리는 것보다, 어떻게 해야 오래 갈 수 있을지를 먼저 고민하고 있습니다.

지난 5년을 돌아보면 감사한 순간이 많았습니다. 단일 메뉴로 10만 그릇 이상을 판매했고, 누적 리뷰 평점도 4.9/5.0을 기록했습니다. 숫자만 놓고 보면 잘 팔렸다고 말할 수 있겠지만, 제 마음에 더 크게 남아 있는 건 “다시 선택해주셨다”는 사실입니다. 같은 음식을 다시 주문해주셨다는 건, 그만큼 신뢰를 쌓아왔다는 의미라고 생각합니다. 그 신뢰 덕분에 여기까지 올 수 있었고, 그래서 더 책임감을 느끼게 됩니다.

다만 환경은 많이 달라졌습니다. 이제는 더 다양한 사람들을 만나야 하고, 더 넓은 범위에서 선택받아야 하는 상황이 되었습니다. 그러려면 우리 감자탕이 어떤 음식인지, 어떤 가치를 가지고 있는지, 그리고 왜 계속 이어가야 하는지를 스스로 정리하지 않으면 안 되겠다는 생각이 들었습니다. 솔직히 말하면 그동안 가장 미뤄왔던 일이 바로 브랜딩과 구조 정리였습니다. 바쁘다는 이유로, 당장 돌아가는 일부터 처리하느라 뒤로 미뤄두었던 숙제들이었습니다.

그래서 이 블로그를 만들었습니다. 잘 꾸며진 결과물을 보여주기보다는, 1인 기업으로 다시 태어나기 위해 제가 어떤 고민을 하고 있는지, 무엇을 배우고 있는지를 기록해두고 싶었습니다. 시작은 초라합니다. 정리되지 않은 생각도 많고, 시행착오도 계속되고 있습니다. 하지만 AI를 도입해 업무를 다시 구조화해보고, 감자탕 운영을 다른 관점에서 바라보며 공부하는 과정에서 조금씩 생각이 쌓이고 있습니다. 아주 희미하지만, 방향성도 보이기 시작했습니다.

특히 AI를 쓰기 시작하면서 느낀 건, 혼자 일하더라도 혼자 판단하지 않을 수 있다는 점이었습니다. 요즘 흔히 말하는 자동화나 폭발적인 생산성보다, 제게 더 큰 도움은 생각을 정리해주고 다른 관점을 던져주는 동료 같은 존재를 곁에 두게 되었다는 느낌이었습니다. 혼자서 결정해야 하는 순간마다 판단의 근거를 점검하고, 선택의 리스크를 조금이라도 줄일 수 있다는 점이 지금의 저에게는 꽤 큰 힘이 되고 있습니다.

이 기록들이 누군가에게 대단한 해답을 주지는 못할지도 모릅니다. 다만 저와 비슷한 상황에 놓인 분들, 혼자 사업을 하거나 다시 시작을 고민하는 분들께 작은 참고 자료나 다른 선택지를 떠올릴 계기가 된다면 그것만으로도 충분하다고 생각합니다. 혼자 일하다 보면 정답 없는 질문을 붙잡고 하루를 보내는 날이 많아지는데, 그럴 때 “나만 이런 고민을 하는 건 아니구나” 하고 잠시 숨을 고를 수 있다면 그것 역시 기록의 역할이라고 믿고 있습니다. 그리고 AI를 사업에 도입해보고 싶지만 어디서부터 시작해야 할지 막막한 분들께도, 혼자 일하는 사람이 실제로 겪은 시행착오와 고민을 그대로 남긴 이 기록이 조금이나마 현실적인 힌트가 되었으면 합니다. 저 역시 다른 사람들의 기록에서 많은 도움을 받아 여기까지 왔으니까요.

앞으로 이 공간에는 감자탕 김사장이 1인 기업으로 다시 살아남기 위해 고민한 흔적들, AI와 함께 일의 구조를 만들어가는 과정, 그리고 그 속에서 느낀 생각들을 차분히 쌓아가려 합니다. 이 기록들이 언젠가 누군가의 책상 한켠에 조용히 놓여 있다가, 필요할 때 꺼내볼 수 있는 글이 되기를 바라면서요. 혼자 일하는 사람들이 점점 늘어나는 시대에, 각자의 방식으로 버텨내고 다시 방향을 잡아가는 과정이 서로에게 작은 연결점이 되었으면 합니다.

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강릉에서, 감자탕 김사장

AI와 함께 다시 배우는 일의 기술

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AI와 함께 만드는 새로운 일의 흐름

AI를 신입사원처럼 맞이했다. 그와 함께 새로운 업무 흐름을 만들고, 최종 결과물을 옵시디언에 아카이브하는 루틴을 구축했다. 매일 쌓이는 생각과 결과물이 유기적으로 연결되고, 다시 꺼내 쓰이며 발전하는 과정을 지켜보는 건 묘한 감동이었다. 이전에는 일의 흐름이 늘 ‘그때그때’에 머물렀다. 결과가 쌓이지 않고, 반복 가능한 구조를 만들지 못한 채 사라지곤 했다. 하지만 이제는 매일의 기록이 하나의 생명체처럼 이어지고 확장된다. 단순한 데이터 저장이 아니라, ‘생각이 쌓이는 체계’를 만든 것이다.

생각의 주소를 찾다

이렇게 일하면서 가장 먼저 든 감정은 ‘왜 진작 이렇게 일하지 못했을까’였다. AI와 아카이브 시스템이 함께 만들어내는 유기적 순환은, 단순한 효율을 넘어서 사고의 구조를 바꾸어 놓았다. 완성된 결과물이 단절되지 않고, 다시 호출되고, 수정되고, 새로운 버전으로 진화해가는 과정을 보는 건 하나의 창작 행위처럼 느껴진다. 과거에는 매번 처음부터 다시 시작하던 일들이, 이제는 ‘기록된 생각’이라는 토양 위에서 자라난다. 늦게나마 그 중요성을 깨달았다는 사실이 다행이다.

무엇보다 큰 변화는 생각이 ‘정확한 주소’를 갖게 된 것이다. 예전엔 아이디어가 머릿속을 떠다니며, 그저 메모 앱과 파일 속에 흩어져 있었다. 방향 없이 보이지 않는 적을 향해 난사하는 기분이었다면, 지금은 완전히 다르다. 옵시디언과 AI가 연결된 새로운 시스템 안에서, 생각은 명확한 목적지로 향한다. 이제는 ‘어디에 에너지를 쏟아야 하는가’를 헷갈리지 않는다.

집중의 회복과 일의 재구성

이런 구조를 반복하면서 느끼는 건, 목표가 명확해질수록 생각의 질이 높아진다는 것이다. 목표가 분명하면 수정과 심화, 재창조의 과정이 자연스럽게 이어진다. 완벽한 시스템이 아니라, 살아 있는 시스템으로서의 ‘업무’가 만들어지고 있다. 하루하루의 반복이 새로운 학습이 되고, 그 학습이 다음 선택의 근거가 된다. 그 과정에서 AI는 단순한 조력자가 아니라 사고의 동반자로 기능한다.

사족을 붙이자면, 이 변화는 물리적인 정리에서도 이어졌다. 불필요한 물건과 상황들로 흩어졌던 주의가 회복되었다. 머릿속과 책상 위가 동시에 정리되니, 새로운 아이디어가 솟구친다. AI는 그 생각을 즉시 구체화해주었고, 덕분에 스스로도 놀랄 만큼 빠르게 새로운 체계를 만들 수 있었다. 지금 나는 ‘AI와 함께 일한다’는 말이 단순한 기술의 도입이 아니라, 일과 생각, 그리고 나 자신을 다시 구조화하는 과정임을 실감하고 있다.