LLM Agent가 어려운 진짜 이유는 무엇일까?

개요

요즘 “AI Agent”라는 단어는 어디서든 거의 만능 키처럼 쓰인다.
툴을 연결하고, 메모리를 붙이고, 프롬프트로 역할을 정의하면 마치 사람처럼 일하는 시스템이 만들어질 것처럼 보인다.

 

하지만 실제 프로젝트에서는 Agent는 생각보다 기대 수준을 못미친다.
그리고 그 실패의 원인은 모델 성능 부족이 아닌 경우가 대부분이다.

1. Agent PoC는 왜 항상 잘 되는가

Agent PoC 단계에서는 시나리오가 제한적이고 실패해도 큰 문제가 없다. 명확한 평가보다는 그럴듯한 답으로 구현이 가능하다.
(Google AI Studio로 바이브코딩만 해도 그럴듯함.)

 

이 환경에서는 LLM의 추론 능력이 빛을 발한다.
조금 애매해도, 조금 틀려도 그 답을 “그럴듯하다”고 받아들인다. 그래서 PoC 데모는 괜찮고, 고객사 기대수준은 항상 올라간다.

문제는 운영 환경이라고 생각한다..

2. 운영 단계에서 Agent가 무너지는 순간

Agent를 실제 업무에 붙이는 순간 상황은 완전히 달라진다.

입력이 비정형적임, 과거 맥락이 누적되며 예외 케이스는 폭발적으로 늘어남.. 틀린 답이 곧 장애..

 

이때부터 Agent는 지능형 시스템이 아니라 불안정한 블랙박스가 된다. 그리고 업무에서 이런 질문이 나오기 시작한다.

• 이 에이전트는 왜 이런 판단을 했지? 근거가 뭐야?
• 이건 모델 문제야, 프롬프트 문제야?
• 다시 발생하면 어떻게 막지?
• 책임은 누가 지는 거지?

이 질문들에 답을 못 하면 그 Agent는 운영 대상이 될 수 없다.

3. 많은 Agent 설계가 실패하는 이유

실패하는 Agent 설계를 보면 공통점이 있다. “LLM이 상황을 이해하고 알아서 판단한다”

이 문장은 매력적이지만 시스템 설계 관점에서는 실패에 가깝다. 왜냐하면 결정 기준이 불명확하고 실패 원인을 추적할 수 없으며 리스크를 통제할 수 없다. 즉 결정을 전부 LLM에게 넘긴 구조다.

4. Agent의 본질은 ‘판단’이 아니라 ‘경계 설정’이다

여러 프로젝트를 거치며 점점 확신하게 된 점은 이것이다.

Agent 설계의 핵심은 “LLM에게 무엇을 맡길지”가 아니라 “어디까지 맡기지 않을지”를 정하는 일이다.

 

잘 되는 Agent는 공통적으로 결정의 경계(boundary)가 명확하다. 룰베이스 처리, LLM 판단부터 사람 판단에 대한 결정까지..

LLM은 모든 판단의 주체가 아니라 불확실한 영역을 메우는 보조 지능이다.

5. 잘 설계된 Agent는 이렇게 생겼다

• Agent = 워크플로우 엔진
• LLM = 해석과 보완을 담당하는 컴포넌트
• Tool = 계약이 명확한 API
• Memory = 상태 저장소(State Store)

무엇보다 중요한 건 “왜 이런 답이 나왔는지 설명할 수 있다”는 점이다.

왜 ‘똑똑한 Agent’보다 ‘설명 가능한 Agent’가 중요한가

운영 환경에서는 “정답을 맞히는 Agent”보다 “실패해도 설명 가능한 Agent”가 훨씬 가치 있다.

로그로 판단 과정을 재현할 수 있고 잘못된 판단을 구조적으로 수정할 수 있고 사람과 역할 분리가 가능하다. 이건 기술 문제가 아니라 시스템을 소프트웨어로 보는 시각의 문제다.

 

Agent는 데모가 아니라 ‘제품’이다

Agent를 만들 때 가장 위험한 착각은 “지금은 PoC니까 괜찮다” 이다. PoC에서 허용한 불확실성은 운영 단계에서 그대로 리스크가 된다. 그래서 Agent는 처음부터 운영될 시스템으로 설계해야 한다.

마지막으로

LLM은 이미 충분히 높은 수준을 갖고있다. 문제는 우리가 그 지능을 어떤 구조로 넣고, 고객사가 원하는 방향대로 어떤 구조로 설계하느냐이다. 아직까지 많이 어렵다고 생각하는 이유는. AI의 기술이 부족해서라기보다 고객사와의 눈높이, 결정을 구조화하는 법에 서툴기 때문이라고 생각한다.

 

앞선 생각과 함께 꼭 AI사업을 잘 하고 싶다.