인공지능의 실질적 활용이 확대되면서 ‘에이전트’ 시스템이 주목받고 있습니다. 단순한 질문-응답 챗봇에서 벗어나, 사용자의 요청을 이해하고 스스로 문제를 해결하려는 방향으로 진화하고 있는 것입니다. 특히 LLM(Large Language Model)을 기반으로 한 에이전트는 인간과의 자연스러운 상호작용은 물론, 명령 수행, 작업 자동화 등 다양한 기능을 통합적으로 수행할 수 있어 실무 및 일상에서 큰 주목을 받고 있습니다. 이 글에서는 이러한 에이전트의 핵심 구성요소인 ‘토큰’, ‘응답 처리 방식’, ‘메모리 시스템’에 대해 구체적으로 살펴보겠습니다.
토큰의 개념과 중요성
LLM 기반 AI 시스템의 작동 원리를 이해하려면 먼저 '토큰(Token)'이라는 개념을 알아야 합니다. 토큰이란, 텍스트를 모델이 이해할 수 있도록 쪼갠 최소 단위입니다. 일반적으로 하나의 단어 또는 단어의 일부로 구성되며, 예를 들어 “AI는 혁신적이다”라는 문장은 “AI”, “는”, “혁신”, “적”, “이다”로 나뉘는 식입니다. 토큰은 LLM의 작동 방식에 직접적인 영향을 미칩니다. 왜냐하면 모델은 토큰을 기반으로 문맥을 파악하고, 다음에 올 가능성이 높은 토큰을 예측하는 방식으로 작동하기 때문입니다.
GPT-4와 같은 최신 모델은 수만 개의 토큰을 한 번에 처리할 수 있는 능력을 갖추고 있어 방대한 정보를 한 번에 요약하거나, 여러 작업을 동시에 수행하는 데 유리합니다. 그러나 각 요청에 포함되는 토큰 수에는 제한이 있기 때문에, 에이전트 시스템 설계 시 반드시 효율적인 토큰 관리를 고려해야 합니다. 예를 들어 고객상담 챗봇을 만든다고 할 때, 이전 대화 내용까지 모두 포함시키면 금세 토큰 제한을 초과하게 되어 전체 문맥을 유지하지 못하게 됩니다.
그래서 프롬프트 최적화나 대화 이력 요약 기능 등은 모두 토큰 최적화 전략과 연결됩니다. 또한 토큰 수는 API 호출 비용과도 연관되기 때문에, 너무 많은 토큰을 사용할 경우 비용이 급격히 증가할 수 있습니다. 따라서 토큰의 분해 방식과 사용량을 사전에 충분히 분석하고 설계하는 것이 LLM 기반 에이전트의 효율성과 직결됩니다.
응답 생성과 처리 방식
LLM 기반 에이전트의 가장 눈에 띄는 기능은 바로 사용자의 입력에 대한 '응답'을 자연스럽게 생성하는 능력입니다. 단순히 문장 하나를 반환하는 것이 아니라, 맥락을 고려해 다음에 이어질 내용을 추론하고, 논리적으로 연결된 결과를 도출해냅니다. 이러한 과정은 복잡한 알고리즘과 확률 기반 모델링을 통해 작동됩니다.
먼저 사용자의 입력은 토큰화 과정을 거쳐 모델에 전달됩니다. 모델은 학습된 데이터를 바탕으로 가장 가능성 높은 다음 토큰을 예측하고 이를 반복적으로 조합하여 문장을 만들어냅니다. 예측의 정확도를 높이기 위해서는 top-k 샘플링, temperature 조절, beam search 등의 전략이 활용됩니다. 이렇게 생성된 문장은 후처리 과정을 통해 불필요한 반복, 문법 오류 등을 제거하고 최종적으로 사용자에게 전달됩니다.
응답 처리의 진정한 핵심은 단순한 텍스트 생성이 아니라 ‘행동 유도’입니다. 예를 들어 “내일 회의 일정 잡아줘”라는 요청이 입력되었을 때, 단순히 문장을 반환하는 것이 아니라, 캘린더 시스템과 연동되어 실제 일정을 생성하거나 알림을 설정하는 작업이 함께 이루어져야 진정한 에이전트 기능을 수행하는 것입니다. 이를 위해 외부 API 연동, 스크립트 실행, 플러그인 활용 등 다양한 기술이 동원됩니다.
또한 복합 명령어 처리 능력도 중요합니다. “지난주 보고서를 요약해서 이메일로 보내줘”와 같은 요청은 문서 검색, 요약, 이메일 작성 및 발송이라는 여러 단계를 포함합니다. LLM 에이전트는 이러한 작업을 자동으로 분해(태스크 디컴포지션)하고 순차적으로 실행해야 하며, 이 과정에서 문맥을 유지하는 능력이 매우 중요합니다.
메모리 시스템의 역할
에이전트를 에이전트답게 만드는 마지막 핵심 요소는 바로 '메모리(Memory)' 시스템입니다. 메모리는 에이전트가 사용자와의 대화를 기억하고, 과거의 맥락을 이해하며, 일관된 응답을 제공하기 위해 반드시 필요한 구성요소입니다. 일반 챗봇은 대화 세션이 종료되면 정보를 모두 잊어버리지만, 메모리를 탑재한 에이전트는 사용자 정보를 저장하고 이를 기반으로 더욱 맞춤화된 서비스를 제공합니다.
메모리 시스템은 크게 세 가지로 나뉩니다. 첫째, 단기 메모리는 현재 세션에서 유지되는 정보로, 최근 몇 번의 대화 내용을 기억합니다. 둘째, 작업 메모리는 특정 작업 중 임시로 저장된 데이터를 담고 있으며, 예를 들어 상품 검색 중 필터 조건을 기억하는 기능이 여기에 해당합니다. 셋째, 장기 메모리는 사용자의 이름, 선호도, 과거 요청 등을 장기적으로 저장하여 재방문 시 더욱 자연스러운 대화를 가능하게 합니다.
최근에는 벡터 데이터베이스를 활용한 메모리 기술이 주목받고 있습니다. 대화 데이터를 벡터로 변환해 저장한 후, 유사도를 기준으로 검색하는 방식으로, 인간의 기억 구조와 유사한 작동 방식입니다. 이를 통해 사용자와의 상호작용이 누적될수록 에이전트는 더욱 똑똑해지고, 맞춤형 응답을 생성할 수 있게 됩니다.
예를 들어, 사용자가 “지난달과 비슷한 조건으로 보고서 다시 만들어줘”라고 하면, 에이전트는 장기 메모리에서 지난달 생성된 보고서의 스타일, 데이터, 형식을 기억하고 이를 참고하여 새로 제작된 보고서를 생성할 수 있습니다. 이처럼 메모리는 단순한 정보 저장소를 넘어 에이전트의 ‘지속적 진화’를 가능하게 하는 핵심 인프라입니다.
결론: 요약 및 Call to Action
LLM 기반 에이전트는 토큰으로 언어를 이해하고, 응답 생성으로 대화를 주도하며, 메모리를 통해 일관된 상호작용을 이어갑니다. 이 세 가지 요소는 서로 유기적으로 연결되어 에이전트를 진정한 ‘디지털 도우미’로 만들어줍니다. 앞으로 AI 에이전트는 개인은 물론, 기업의 업무 효율을 극대화하는 핵심 기술로 자리매김할 것입니다. 지금이 바로 이 흐름에 올라타야 할 시점입니다.