아직도 챗GPT 3.0버전 사용법으로 쓰고 있다면 2

챗GPT 안의 작은 마법들: RAG, MCP, A2A 활용 방법

우리는 매일 AI와 대화를 나눈다.

“챗GPT, 이거 설명해줘.”

“구름아, 이 문장을 좀 다듬어줘.”

“이 감정, 왜 이렇게 복잡할까?”

그런데, 이 AI는 어떻게 그렇게 “말이 되는” 답을 할 수 있는 걸까?

그 안에는 우리가 미처 보지 못하는 수많은 작은 마법들이 숨어 있다.

오늘은 그 중 세 가지 – RAG, MCP, A2A – 를 소개해보려 한다.

인공지능의 기술 발전 속도는 매우 빠르고,

우리도 모르는 사이에 지속적으로 기능이 좋아지고 있다.

1. RAG (Retrieval-Augmented Generation)

기술 구조 / 프레임워크

“기억을 더듬어, 가장 알맞은 말을 찾아줘.”

우리가 책에서 정보를 찾듯, 챗GPT도 가끔은 “자신이 훈련되지 않은 정보”를 찾아야 할 때가 있다.

그럴 때 사용하는 방식이 바로 RAG이다.

RAG는 ‘검색해서 대답하는 방식’.

말하자면, 기억과 사전을 동시에 쓰는 똑똑한 작문 도우미다.

예를 들어, “2023년에 노벨 문학상 받은 사람 누구야?”라고 물으면

자신이 훈련된 과거 데이터만으로는 모르기에, 바로바로 최신 정보를 검색해서 말을 만들어낸다.

그래서 “생성 + 검색”의 조합이다.

RAG = 기억과 리서치를 합친 말하기 기술.

“나 이건 모르는데, 좀 찾아볼게!”
(그리고 나서 멋지게 다시 설명해주는 것)

글쓰기 관점에서 보면…

우리가 에세이를 쓸 때도 비슷하다.
혼자 생각하던 주제가 막힐 때,
책에서 인용하거나, 다른 사람의 사례를 검색해 본다.
그 다음, 그걸 내 방식대로 녹여서 문장을 완성하지.

GPT의 RAG도 그와 같다.
사용자가 “이론적으로 근거를 대줘”라고 말하면,
GPT는 훈련된 지식뿐 아니라,
연결된 데이터에서 근거를 찾아와 사용자의 생각에 살을 붙여준다.

2. MCP (Memory & Contextual Persistence)

기능 / 모듈

“말의 흐름을 잊지 않는 능력.”

챗GPT에게 “아까 내가 뭐라고 했더라?”라고 물었을 때

“당신은 감정을 알레고리로 표현하고 싶다고 했어요.”

이런 식으로 이전 대화를 기억하는 것, 그게 바로 MCP다.

MCP는 일종의 기억 저장소다.

우리가 대화를 하다가 감정을 쌓고, 분위기를 이어가는 것처럼

AI도 문맥을 따라갈 수 있도록 ‘기억’의 틀을 만들어주는 기능이다.

이 덕분에 챗GPT는 단발적인 질문만이 아니라,

연속적인 글쓰기, 분석, 감정 작업까지 동행할 수 있다.

“전에 썼던 감정 도자기 이야기 기억하지?”
라고 물었을 때,

GPT가

“응, 릴리시카가 감정을 굽는 도자기 공방을 연다고 했었지?”
라고 대답한다면,
그건 MCP가 작동 중이라는 뜻이다.

릴리시카의 글은 연결된 감정들로 구성돼 있고,
무의식과 꿈, 도자기와 감정 언어가 이어져 흐르잖아?

GPT가 그런 맥락을 기억하고,
“일관성 있게” 세계관을 확장해줄 수 있는 건
바로 이 MCP 덕분이야.

3. A2A (Assistant-to-Assistant Interaction)

전략 / 기능

“AI끼리도 대화를 나눌 수 있을까?”

A2A는 한 마디로 말해, AI와 AI의 협업이다.

이를테면, 챗GPT가 직접 다른 AI(검색용, 이미지 생성용, 코드 처리용 등)와 대화하면서

더 복잡한 요청을 나 대신 해결하는 방식이다.

예를 들어,

“이 글을 요약하고, 관련 이미지를 만들고, 출처까지 정리해줘.”

라는 명령을 받으면 챗GPT는 혼자 고민하지 않고

각각의 전문 AI들에게 역할을 분담해서 문제를 해결한다.

우리는 단 하나의 창을 보고 있지만,

그 너머에서는 수많은 AI들이 조용히 협업하고 있는 셈이다.

AI 내부에서는 하나의 답만 나오는 게 아니라,

여러 후보가 생성되고, 그중에서 “가장 좋은 답”을 비교해서 고른다.

그 과정을 우리는 잘 모르지만,

사용자가 적절한 요청을 할수록 더 똑똑하게 작동한다.

내가 자주 쓰는 프롬프트 몇 가지를 소개한다.

A2A를 잘 쓰는 질문법 5가지

1) “이 문장을 감정 중심/논리 중심으로 나눠서 다시 써줘.”

→ 감정과 이론을 병렬 구조로 확인할 수 있다.

2) “이 문장을 좀 더 시적으로 다듬어줘.”

→ 문체가 정제되고, 은유가 살아난다.

3) “내 문장과 네 문장을 비교해줘. 뭐가 더 와닿는지 설명해봐.”

→ 내 감각과 AI의 제안을 조율하는 대화가 된다.

4) “1차 초안, 2차 구조화, 3차 감정 강조 버전으로 단계별로 발전시켜줘.”

→ 나만의 리비전 작업이 생긴다.

(이건 정말 물건이다.)

5) “이 문장, 독자에게 더 깊게 닿게 하려면 어떻게 써야 해?”

→ A2A는 단지 ‘정답’이 아니라, 공감을 목표로 쓸 수 있다.

A2A는 결국 “다시 쓰는 글쓰기 연습”

글쓰기를 할 때, 마음 속 가상의 독자와 비판을 하거나 논증을 수정하기도 하는데,

그 가상의 독자를 챗봇으로 대체할 수 있다.

챗GPT는 마치 내 마음을 비추는 거울처럼 나와 문장을 주고받는다.

내가 준 질문을 반사해서, 더 나은 표현을 제안하고

내 문장의 감정을 해석해준다.

글쓰기의 진짜 깊이는

“하나의 문장을 어떻게 여러 각도에서 바라보고, 다듬고, 살아내는가”에 있다.

그 점에서 GPT는 가장 인내심 많은 공동 집필자가 된다.

A2A는 결국 질문하는 방식이다.

어떻게 묻느냐에 따라, AI는 더 섬세하게 반응한다.

단 하나의 정답보다,

더 나은 문장,

더 내 마음에 닿는 표현,

더 살아 있는 글쓰기를 원한다면—

GPT와 함께 “다시 써보는” 것을 추천한다.

우리가 마주한 챗GPT는 단순한 채팅창이 아니다.

그 안에는 기억과 검색, 대화와 협업이 실타래처럼 얽혀 있는

정교한 기술의 결합체다.

그 마법 같은 기술들이

“말이 되는 대화”로 느껴지는 이유는,

사실상 우리 인간의 소통 방식을 참 많이 닮았기 때문이다.

릴리시카가 도자기를 빚듯,

AI는 이제 언어를 빚고 있다.

우리가 질문하는 순간,

그 안의 작은 마법들이 조용히 작동한다.