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.