챗봇 구현 패턴 vs AI 에이전트 구현 패턴

정의 및 비교분석

이번글에서는 다들 많이 혼동하시는 챗봇과 AI 에이전트의 정의를 알아보고, 그리고 나서 실제로 AI 에이전트를 구현한다고 했을 때 중점적으로 어느 포인트로 구현을 해야 되는지 살펴보겠습니다. 더 나아가 챗봇 구현 패턴과 AI 에이전트(A2A 기반) 구현 패턴의 차이를 비교 분석해보도록 하겠습니다.

출처 : darvis

정의

◆ 챗봇이란?

챗봇은 사람처럼 대화하는 프로그램입니다. 주로 고객센터에서 자주 묻는 질문에 자동 응답하거나, 서비스 절차를 안내하는 데 사용됩니다.

초기에는 규칙(Rule) 기반으로 작동하다가 딥러닝 기반으로 발전

예측 가능한 상황에 안정적으로 대응 가능하지만, 복잡하거나 예상치 못한 상황은 처리하기 어렵습니다. (회사관련된 내용 물어보다가 한국역사 같은 거 물어보면, "잘 모르겠습니다. " 답변)

◆ AI 에이전트란?

AI 에이전트는 더 똑똑한 대화형 도우미입니다. 챗봇보다 한 단계 발전된 형태로, 자연어 처리(NLP)와 대형 언어 모델(LLM)을 활용해 더 복잡하고 유연한 대화를 할 수 있습니다.

멀티태스킹 가능합니다. 대화 도중 주제가 바뀌어도 자연스럽게 대응. (회사 -> 한국역사 둘다 Okay)

깊은 맥락 이해합니다. 메모리기능이 대폭 강화되어서, 대화 흐름과 배경 정보를 기억하고 답변에 반영합니다.

작업 처리 능력이 높아졌습니다. 단순히 짧은 대답을 넘어서서 웹 검색, 요약, 번역, 그림 생성, 음악 생성 등의 실제 행동(Act) 수행 가능해졌습니다.

간단하게 정의를 살펴봤는데요. 실제로 AI 에이전트를 구현한다고 했을 때 중점적으로 어느 포인트로 구현을 해야 되는지 알려보겠습니다.

AI 에이전트 구현시 주요 Point

AI 에이전트 구현 시에는 단순한 "챗봇 고도화" 수준을 넘어, 목표 지향적이며 자율적인 문제 해결 능력을 갖춘 시스템을 설계하는 것이 핵심입니다. (쉽게 말해, 직원한명 고용하는 것이랑 같은 수준입니다. ^^)

아래는 실무 중심으로 AI 에이전트 구현 시 중점적으로 고려해야 할 핵심 포인트입니다.

1. 에이전트 아키텍처 설계 (Agent Architecture Design)

Perception → Reasoning → Action 구조 기반으로 설계

Task 기반이 아닌, Goal-Oriented Planning 가능해야 함

대표 구조: MCP 기반 A2A

2. 컨텍스트 유지 및 상태관리 (Context & Memory Management)