AI를 "말하는 챗봇"에서 "일하는 시스템"으로 바꾸는
7가지 핵심 용어
Agents, Reasoning, Vector DB, RAG, MCP, MoE, ASI를 중3도 이해하게 만드는 설명서
TL;DR
AI가 요즘 더 쓸모 있어진 이유는 "모델이 갑자기 천재가 됐기 때문"이 아니라, 7개의 부품이 합쳐져서 '시스템'이 됐기 때문이다.
이 글은 개발자용이 아니다. 일반인이 AI를 더 잘 쓰기 위해 반드시 알아야 할 7개 용어를 "비유 + 사용 장면 + 바로 써먹는 프롬프트"로 정리한다.
결론부터 말하면: Agent(행동) + Reasoning(생각) + RAG/Vector DB(기억) + MCP(연결) + MoE(효율 엔진) + ASI(미래 좌표) 이 조합이 다음 세대 AI의 기본 구조다.
AI는 이제 '대답'이 아니라 '행동'을 시작했다
예전의 AI는 질문하면 답했다. 요즘의 AI는 목표를 주면, 계획을 세우고, 도구를 쓰고, 결과를 확인하고, 다시 고친다.
이 차이를 만들고 있는 게 오늘의 7개 용어다.
먼저 보는 전체 그림: 7개 부품이 실제로 조립되는 순간
용어 하나하나 설명하기 전에, 이것들이 어떻게 연결되는지 먼저 보자.
당신이 AI에게 이렇게 말했다고 치자:
"우리 회사 환불 정책 찾아서, 고객 불만 메일에 답장 초안 써줘"
평범해 보이는 요청이다. 하지만 이 한 줄을 처리하려면 7개 부품이 전부 움직인다.
실제 작동 흐름
Agent가 작업을 분해한다 → "환불 정책 찾기" + "메일 작성하기" 두 단계로 쪼갬
Vector DB에서 의미 검색 → "환불"이라는 단어가 아니라, "돈 돌려주는 것" 관련 문서를 찾음
RAG가 검색 결과를 프롬프트에 주입 → "14일 이내 전액 환불, 30일 이내 50% 환불..." 정책 문구가 붙음
Reasoning Model이 정책 조건을 분석 → "이 고객은 구매 후 7일차니까 전액 환불 대상"
Agent가 메일 초안 작성, 검토, 수정 루프 실행 → 너무 딱딱하네? 친근하게 수정
MCP가 이메일 시스템과 연결 → 외부 도구(Gmail 등)와 통신
이 전체 과정이 MoE 엔진 위에서 효율적으로 돌아감 → 필요한 부분만 활성화
이 방향으로 계속 발전하면? → ASI를 향한 여정
이제 각 부품이 뭔지 하나씩 뜯어보자.
1) Agentic AI란 무엇인가?
한 줄 정의
목표를 주면 스스로 계획하고 실행하고 확인하는 AI다.
챗봇처럼 한 번 답하고 끝나는 게 아니라, "돌아가며" 일을 한다.
뭐가 달라졌나
에이전트는 보통 이런 루프로 움직인다.
환경 인식(Perception)
추론/계획(Reasoning/Planning)
실행(Action)
결과 관찰(Observation)
필요하면 수정(Reflection)
어디서 체감하나
"여행 일정 추천해줘"가 아니라 "여행을 예약까지 해줘" 같은 요청이 가능한 세계가 된다.
바로 써먹는 프롬프트
이번 주에 내가 해야 할 일 정리해.
우선순위 매기고, 오늘 할 일 3개로 쪼개고, 끝나면 체크리스트로 다시 출력해줘.
흔한 오해 1개
오해: "에이전트 = 더 똑똑한 챗봇"
실제: 에이전트는 '똑똑함'보다 '일하는 구조(루프 + 도구 사용)'가 핵심이다.
한 걸음 더
에이전트가 진짜로 일하려면 "생각→행동→관찰→수정"을 반복하는 구조가 필요하다. 최신 시스템은 여러 에이전트가 역할을 나눠서 협업하기도 한다.
2) Reasoning Model은 왜 느린데 더 정확한가?
한 줄 정의
바로 답을 내지 않고, 문제를 단계별로 풀어서 정답 확률을 올리는 모델이다. 그래서 화면에 "thinking…" 같은 흐름이 보이기도 한다.
왜 중요한가
에이전트가 계획을 세우고 다단계 작업을 하려면, "그럴듯한 말"보다 "순서 있는 생각"이 필요하다.
어디서 체감하나
복잡한 비교(장단점/조건/예외)
여러 단계를 거치는 계획
코드나 수학처럼 "검증 가능한 문제"
바로 써먹는 프롬프트
바로 결론 내지 말고, 먼저 해결 전략을 3단계로 세운 다음에 실행해줘.
마지막에 내가 확인할 체크포인트도 줘.
흔한 오해 1개
오해: "추론 모델은 무조건 더 좋다"
실제: 쉬운 질문에는 느려질 수 있다. "어려운 일"에 쓰는 게 이득이다.
한 걸음 더
추론 모델은 바로 답하는 대신 내부적으로 "사고 과정"을 먼저 생성한다.
이 과정에서 스스로 "이거 틀린 것 같은데?"라고 판단해서 다시 생각하기도 한다.
3) Vector DB는 AI의 기억인가?
한 줄 정의
텍스트/이미지를 그대로 저장하는 게 아니라,
의미를 숫자(벡터)로 바꿔 저장해서 "비슷한 것"을 빠르게 찾는 저장소다.
핵심은 "키워드 검색"이 아니라 "의미 기반 검색"이다.
왜 중요한가
AI는 대화가 길어지면 맥락을 잃는다. 벡터 DB가 있으면 "예전에 했던 말/문서/메모"에서 비슷한 걸 다시 찾아 붙일 수 있다.
어디서 체감하나
"전에 정리했던 것 다시 찾아서 이어서 해줘"
"우리 회사 문서에서 관련된 것만 찾아서 답해줘"
바로 써먹는 프롬프트
내가 준 문서/메모들 중에서 '비슷한 내용'끼리 묶어서 3개 주제로 정리해줘.
흔한 오해 1개
오해: "벡터 검색이면 정확하다"
실제: 벡터 검색은 비슷한 의미를 찾는 거라서, 정확한 코드/모델명 같은 "정확한 문자열"에는 약할 수 있다.
한 걸음 더
"강아지"와 "개"는 글자는 다르지만 의미가 비슷하니까, 벡터 공간에서 가까운 위치에 저장된다. 수억 개 중에서 빠르게 찾아야 하니까 "대충 가까운 것"을 먼저 찾는 방식이 쓰인다.
4) RAG는 환각을 어떻게 줄이나?
한 줄 정의
Retrieval Augmented Generation. 질문이 들어오면 관련 자료를 먼저 검색해서 프롬프트에 넣고 그걸 기반으로 답을 생성한다.
왜 중요한가
환각(없는 말 만들어내기)을 줄인다
최신 정보나 내부 문서를 반영할 수 있다
"그럴듯한 답"이 아니라 "근거 있는 답"으로 가게 한다
어디서 체감하나
회사 규정/매뉴얼/문서 기반 Q&A
프로젝트 문서 기반으로 일관된 작업
"근거를 포함해서 설명해줘" 같은 요구
바로 써먹는 프롬프트
답하기 전에, 내가 준 문서에서 근거 3개를 먼저 뽑아. 그 근거를 사용해서 답해줘.
흔한 오해 1개
오해: "RAG면 무조건 사실이다"
실제: 검색이 틀리면 틀린 근거로 완벽하게 말할 수도 있다. 그래서 "근거 확인"이 같이 가야 한다.
한 걸음 더
최신 시스템은 검색 결과가 별로면 AI가 스스로 "이거 관련 없는데?" 판단해서 다시 검색하기도 한다. 의미 검색과 키워드 검색을 동시에 돌려서 정확도를 높이기도 한다.
5) MCP는 AI용 USB 규격인가?
한 줄 정의
Model Context Protocol.
AI가 외부 시스템(데이터베이스, 코드 저장소, 이메일 서버 등)과 연결될 때
매번 제각각 연결하지 말고 표준화하자는 개념이다.
왜 중요한가
AI가 진짜 "일"을 하려면, 대화창 밖의 데이터와 도구를 건드릴 수 있어야 한다.
MCP는 그 연결을 표준으로 만드는 방향이다.
어디서 체감하나
"AI가 내 드라이브/노션/레포를 읽고 정리해줬으면" 같은 요구가 현실이 되는 지점
에이전트가 도구를 쓰는 순간, 연결 표준이 중요해진다
바로 써먹는 프롬프트 (개념 이해용)
AI가 외부 도구를 쓸 때 '어떻게 연결하고 무엇을 할 수 있는지'를 표준으로 설명해줘. USB 규격처럼.
흔한 오해 1개
오해: "MCP가 AI를 더 똑똑하게 만든다"
실제: MCP는 뇌가 아니라 **손발(연결)**이다.
한 걸음 더
MCP는 AI를 위한 'USB-C 포트'라고 생각하면 된다. 한 번 규격을 맞추면 여러 도구에 같은 방식으로 연결할 수 있다. 다만 아직은 설정이 필요한 단계라서, 일반 사용자가 바로 쓰기엔 좀 이르다.
6) MoE는 왜 '큰 모델인데 빠른가'의 답인가?
한 줄 정의
Mixture of Experts. 모델 안에 "전문가들(서브 네트워크)"이 여러 명 있고, 입력이 들어오면 그중 필요한 일부만 켜서 처리한다.
왜 중요한가
모델 전체는 엄청 크지만, 매번 전부 다 쓰지 않으니 비용이 줄고 속도가 나온다.
즉 "크게 만들되, 덜 쓰는 구조"다.
어디서 체감하나
사용자 입장에서는 "더 큰 모델이 돌아가는데도 생각보다 빠르네?" 같은 경험으로 나타난다.
바로 써먹는 프롬프트
이 작업은 '설명'이 아니라 '분석'이 목적이야. 근거-추론-결론 순서로 더 엄격하게 답해줘.
흔한 오해 1개
오해: "MoE면 무조건 정답률이 오른다"
실제: MoE는 본질적으로 효율/확장 방식이다. 지능의 모든 걸 해결하진 않는다.
한 걸음 더
최근 공개된 대형 모델들은 대부분 이 구조를 쓴다. 전체 파라미터는 엄청 많지만, 각 요청마다 그중 일부만 활성화해서 처리한다. 그래서 "크기 대비 빠르다"는 게 가능해진다.
7) ASI는 지금이 아니다. 왜 지금 알아야 하나?
한 줄 정의
Artificial Superintelligence. 인간 수준(AGI)을 넘어서,
대부분의 인지 작업에서 인간을 압도하는 초지능이라는 가정적 개념이다.
왜 알아야 하나
당장 쓰는 기능은 아니지만, "에이전트 + 추론 + 도구 연결"이 발전하면 결국 어디로 가는가를 설명할 때,
ASI가 기준점이 된다.
흔한 오해 1개
오해: "ASI는 이미 곧 온다/이미 있다"
실제: ASI는 현재 기준으로는 이론적 목표/시나리오에 가깝다.
한 걸음 더
ASI 논의에서 중요한 건 "정렬(Alignment)" 문제다. AI가 스스로 발전할 수 있게 되면, 그 방향이 인간의 의도와 맞아야 한다. 그래서 지금부터 연구가 필요하다는 거다.
다시 전체 그림: 7개 부품의 역할 정리
Agent: 손발. 목표를 주면 직접 움직인다.
Reasoning: 뇌. 생각하고 계획한다.
Vector DB: 장기 기억. 의미로 기억을 저장한다.
RAG: 참고서. 모르면 찾아본다.
MCP: USB 포트. 외부와 표준으로 연결한다.
MoE: 효율 엔진. 필요한 부분만 켠다.
ASI: 지도의 끝. 이 방향으로 가면 도착하는 곳.
오늘 당장 해볼 수 있는 것
이론은 여기까지. 이제 직접 체험해보자. 아래는 전부 지금 쓰는 AI 챗봇에서 바로 할 수 있는 것들이다.
1. Reasoning 체험 (1분)
아무 AI 챗봇에서 이렇게 입력해봐:
"한국에서 창업하려면 법인 설립이 먼저야, 사업자 등록이 먼저야? 바로 답하지 말고, 단계별로 생각해서 알려줘."
"단계별로 생각해서"를 붙이기 전과 후의 답변 품질을 비교해봐.
2. RAG 원리 체험 (1분)
아래 텍스트를 복사해서 AI에게 붙여넣고 질문해봐:
[아래 정책을 참고해서 답해줘] - 구매 후 14일 이내: 전액 환불 - 구매 후 30일 이내: 50% 환불 - 30일 초과: 환불 불가 질문: 구매 후 20일 된 고객이 환불 요청하면?
AI가 "네가 준 정책"에서 근거를 찾아서 답하면, 그게 RAG의 기본 원리다.
3. Agent 구조 체험 (1분)
내가 이번 주에 해야 할 일: 블로그 글 쓰기, 회의 준비, 운동 3회 이걸 우선순위 정하고, 오늘/내일/모레로 나눠서 계획 세워줘. 끝나면 체크리스트 형태로 다시 정리해줘.
AI가 "쪼개고 → 배치하고 → 정리하는" 흐름을 보여주면, 그게 Agent가 일하는 방식이다.
4. MCP 기대치 교정 (30초)
MCP는 "AI가 외부 도구를 쓰려면 연결이 필요하다"는 개념이다.
지금 쓰는 챗봇에서 "내 구글 드라이브 파일 읽어줘"라고 해봐. 안 되면 정상이다. 연결이 안 돼 있으니까.
MCP가 하는 일은 바로 그 "연결"을 표준화하는 거다.
AI를 더 잘 쓰는 사람은 "모델 이름"이 아니라 "부품 조합"을 안다
GPT-4냐 Claude냐 Gemini냐. 모델 차이도 있지만, 사용법 차이가 결과를 더 크게 바꾼다.
Agent 구조를 이해하면, 한 번에 끝내려 하지 않고 단계별로 시킬 수 있다
Reasoning을 이해하면, **"생각해서 답해"**라는 한 마디로 품질을 올릴 수 있다
RAG를 이해하면, 내 문서를 주고 거기서 찾게 시킬 수 있다
MCP를 이해하면, AI가 뭘 연결할 수 있는지 기대치를 맞출 수 있다
결국 AI는 도구다. 도구를 잘 쓰려면 부품을 알아야 한다.
이 글이 그 시작점이 됐으면 좋겠다.
