구글 에이전트 리뷰: 진짜 'AI 비서'의 탄생인가?
최근 구글이 발표한 에이전트 백서를 보면서, 이제 AI가 진짜 '스스로 생각하고 판단하는' 시대가 왔다는 걸 깨달았다. 기존 ChatGPT와 같은 챗봇이 아니라, 완전 자율적이고 독립적인 AI 시스템이라는 점에서 차원이 다르다. 직접 써본 느낌(?)으로 깊이 파고들어가 보자.
(공식문서인데 매우 길고 영어입니다...)
🧐 구글 에이전트, 도대체 뭐길래?
기존 ChatGPT는 사용자가 입력한 질문에 대해 단일 API 호출을 통해 답변을 생성하는 방식이었다. 하지만 구글의 에이전트는 여러 단계를 거쳐 의사결정을 하고, 필요하면 외부 API도 호출하며 답을 찾는다. 쉽게 말하면, 사람이 개입하지 않아도 스스로 정보를 검색하고 조합해서 최적의 답변을 내놓는 AI다.
💡 핵심 특징 정리
| 특징 | 기존 ChatGPT | 구글 에이전트 |
|---|---|---|
| 자율성 | ❌ 단순 응답 | ✅ 스스로 결정 |
| 다단계 사고 | ❌ 단일 API 호출 | ✅ 여러 단계를 거쳐 결론 도출 |
| 외부 API 호출 | ❌ 불가능 | ✅ 가능 (구글 플라이츠 등) |
| 데이터 활용 | 제한적 | ✅ DB, 웹사이트, 엑셀까지 검색 가능 |
| 사고 기법 | 기본 프롬프트 | ✅ React Chain of Thought, Tree of Thoughts |
🛠️ 에이전트의 작동 원리
- 오케스트레이션 레이어가 사용자 쿼리를 처리하고, 가장 적절한 방식으로 분석한다.
- 메모리(단기/장기 기억)를 활용해 문맥을 이해한다.
- React Chain of Thought, Tree of Thoughts 같은 사고 기법을 적용해 답을 생성한다.
- 필요하면 외부 API(예: 구글 플라이츠, 데이터베이스)를 호출한다.
- RAG(Retrieval Augmented Generation) 체계를 통해 기존 정보를 참고해 답을 보강한다.
👉 쉽게 말해, 단순한 AI가 아니라 스스로 학습하고 발전하는 시스템이라고 보면 된다. 그냥 '대화하는 AI'가 아니라, 실제로 유용한 정보까지 자동으로 가져다주는 비서 느낌이다.
🧠 사고 기법: 단순한 AI가 아니다!
에이전트가 똑똑한 이유는 여러 가지 사고 기법을 활용하기 때문이다.
✅ React(Reasoning + Action): 먼저 논리적으로 추론하고, 그다음 행동한다. 예를 들어, 항공권을 찾을 때 단순히 "최저가 항공권은?"이라는 질문에 답하는 게 아니라, 사용자 패턴을 분석해 "이 날짜에 이 경로가 더 저렴할 수도 있어요" 같은 맞춤형 조언까지 가능하다.
✅ Tree of Thoughts: 여러 가지 시나리오를 고려해 가장 적절한 답을 찾아낸다. 예를 들어, 여행 일정을 짤 때 한 가지 옵션이 아니라 여러 경우의 수를 계산하고 최적의 계획을 추천할 수 있다.
✅ 멀티 API 체이닝: 한 번의 API 호출이 아니라 여러 API를 연속적으로 호출해 더 정확한 결과를 만든다. 예를 들어, "내일 파리에서 뉴욕 가는 가장 싼 항공권 찾아줘"라고 하면, 항공사 API → 환율 API → 호텔 예약 API까지 연계해서 최적의 정보를 제공한다.
🔗 API 확장: 더 많은 정보를 활용하는 법
에이전트는 단순한 AI가 아니다. 외부 API를 능숙하게 다룰 줄 아는 '데이터 전문가' 같은 느낌이다. 이를 가능하게 하는 핵심 요소는 익스텐션(Extension)과 펑션(Function)이다.
💡 익스텐션 vs 펑션 비교
| 구분 | 익스텐션(Extension) | 펑션(Function) |
|---|---|---|
| 역할 | API 호출 전 데이터 정리 | 클라이언트 사이드에서 호출 |
| 활용성 | API 실패 방지 | 논리나 공식을 자주 사용할 때 |
| 자유도 | 제한적 | 더 자유롭게 활용 가능 |
예를 들어, 익스텐션은 API를 호출하기 전에 데이터를 정리해 실패를 방지한다. 반면, 펑션은 특정 데이터를 계산하거나 변환할 때 활용할 수 있다.
📂 데이터 스토어 & RAG 체계: AI가 기존 정보를 활용하는 법
에이전트는 기존 데이터를 검색하고 활용하는 능력도 뛰어나다. 단순히 대화를 기반으로 답을 내놓는 게 아니라, DB, 웹사이트, 엑셀 같은 다양한 데이터 소스에서 필요한 정보를 찾아서 활용한다.
💡 RAG(Retrieval Augmented Generation) 개념
- 사용자의 질문을 AI가 이해하고, 유사도가 높은 데이터를 검색
- 검색된 데이터를 AI 모델이 분석해서 최적의 답을 생성
- 단순한 질문-응답이 아니라, 기존 데이터를 기반으로 더 똑똑한 답을 제공
예를 들어, 기업에서 사내 문서를 AI가 검색해 답변하는 시스템을 만든다면, 기존의 검색 기능보다 훨씬 강력한 '똑똑한 사내 지식 관리자'가 될 수 있다.
🚀 결론: '진짜 AI 비서'가 등장했다!
✅ 구글 에이전트는 기존 ChatGPT 같은 챗봇이 아니라 스스로 사고하고 결정하는 AI 시스템이다.
✅ 단순한 답변이 아니라, 데이터를 검색하고, 다단계 사고를 거쳐 최적의 결과를 제공한다.
✅ 기존의 AI와 비교했을 때 자율성, 데이터 활용 능력, 사고 기법이 뛰어남.
✅ 앞으로 기업, 연구소, IT 서비스에서 엄청난 혁신을 일으킬 가능성이 크다.
🤔 한 줄 요약: 구글 에이전트는 단순한 AI가 아니다. 완벽한 '디지털 비서'의 시작점이다. 앞으로 어디까지 발전할지 기대된다! 🚀🔥