AI 에이전트 오케스트레이션 플랫폼, RPA와 무엇이 다르고 실제 활용 시 주의점은?

업무 자동화, 이제는 에이전트 중심 설계가 대세

최근 IT 현업에서 AI 에이전트가 빠른 속도로 도입되고 있습니다. 공개 통계에 따르면 하루에 약 11,000개의 새로운 에이전트가 생성되고 있다고 하니, 올해만 100만 개를 훌쩍 넘어설 전망입니다. 아직 공식 집계는 어려운 상황이지만, 자동화 기반 업무 혁신 프로젝트에 참여하다 보면 AI 에이전트나 에이전트 오케스트레이션 플랫폼 활용 요청을 한 번쯤은 받게 됩니다.

실제 요즘 개발자들은 기존의 RPA(Robotic Process Automation) , 업무 프로세스 자동화 툴, 그리고 대형 LLM(Language Model) 기반 에이전트 설계 경험까지, 다양한 경험을 적극 활용하고 있습니다. AI 에이전트 오케스트레이션은 이미 자리 잡은 IT 운영 프레임워크에 자연스럽게 녹아드는 모습입니다.

LLM과 에이전트, 기존 어시스턴트와 무엇이 다를까?

최근 등장한 GPT 등 대형 언어 모델(LLM)은 기존의 간단한 Q&A형 챗봇(어시스턴트)과 달리, 훨씬 더 복잡한 업무 흐름에 적용할 수 있습니다. 두 방식의 차이는 작동 방식에 있습니다.

어시스턴트(Assistant): 질문이나 요청이 들어올 때마다 답변을 생성하는 프롬프트-응답 방식입니다. 요청이 있을 때만 작동하므로, 매우 제한적이고 수동적입니다.
에이전트(Agent): 미리 정해놓은 목표를 향해 스스로 다양한 액션을 수행하며, 적합한 결과(Outcome)를 도출합니다. 에이전시(Agency)라는 개념이 핵심인데, 즉 소프트웨어가 정해진 경계 내에서 알아서 작업을 진행하는 주체가 됩니다.

결국, 어시스턴트는 "묻고 답하는" 구조에 머무르지만, 에이전트는 "목표 달성을 위한 다수의 선택과 실행"을 주체적으로 처리할 수 있습니다. 동시에, 에이전트를 설계할 때 "소프트웨어의 자유도"를 얼마나 부여할 것인가를 꼼꼼하게 따져야 한다는 점도 중요합니다.

실제 적용 사례: 자동 견적 생성 업무를 어떻게 설계할까?

많은 기업에서 견적서 자동 생성을 원합니다. 이 과정을 기존 RPA 방식과 에이전트 오케스트레이션 방식으로 각각 설계하는 상황을 예로 들어봅니다.

RPA 방식

CRM에서 고객 정보를 추출 → 제품 카탈로그 및 SKU DB 조회 → 가격 산출 및 약관 결합 → 견적서 작성
각 단계별 API가 견고하게 정의되어 있어야 하며, 모든 데이터가 정형적이어야만 오류 없이 동작합니다.
트리거(자동 실행 조건)와 명확한 데이터 구조, API와 테이블 설계를 사전에 완벽하게 맞춰야 하기 때문에 정형 포함/배포/유지보수가 번거롭고 유연성이 떨어집니다.

에이전트 오케스트레이션 방식

각 단계별로 소규모, 목적 명확한 에이전트 집단이 배치되어 필요한 데이터 수집, 검증, 판단, 실행을 분산/병렬로 수행합니다.
예를 들어, CRM 내에서 "견적 필요 상황"을 감지하는 에이전트, 고객 정보/첨부 문서를 추출하는 에이전트, SKU를 조합해서 규정에 맞는 제품 리스트를 찾는 에이전트, 가격 및 조건을 산출하는 에이전트 등으로 나누어 설계합니다.
마스터 에이전트가 전체 프로세스 흐름을 관리하며, 상황에 맞게 각 하위 에이전트에 분업/위임합니다.
각 에이전트는 데이터 소스의 변동성이나 예외 조건을 실시간 추론해 대응할 수 있으므로, 복잡한 비즈니스 로직이나 예외 상황에서도 훨씬 유연하게 자동화가 가능합니다.

특히, 인공지능의 에이전트화는 단순 반복 업무뿐 아니라, 제품 호환성 체크, 약관/규정 추출, 가격 변동 반영, 판매 목표 검증 등 고차원적 의사결정까지 자동화 범위를 넓힙니다. 한 번 역할을 마친 에이전트는 프로세스에서 퇴장하고, 남은 결과(컨텍스트 데이터)는 다음 에이전트로 자동 전달되어 전체 흐름이 매끄럽게 진행됩니다.

에이전트 오케스트레이션이 업무 자동화 시장에 가져온 변화

두 방식 모두 궁극적으로는 업무 생산성 향상, 즉 반복적 저부가가치 작업의 컴퓨터 자동화를 목표로 하지만, 에이전트 오케스트레이션이 제공하는 확장성과 유연성은 RPA의 한계를 분명히 넘어섰습니다. 여러 개의 특화 에이전트를 병렬로 활용하면, 기존 RPA에서는 어렵거나 불가능한 복잡한 논리 체크, 비정형 예외 대응이 가능해집니다. 에이전트 오케스트레이션은 프로세스 설계 자체를 "단계별 분할"에서 "목표 중심 분산 처리"로 전환할 수 있게 해줍니다.

한편, 기존 IT 아키텍처의 핵심 개념(클라이언트-서버 구조, MCP 서비스 활용 등)과도 자연스럽게 연결되기 때문에, 기존 프로젝트 경험과 개발 지식을 충분히 활용할 수 있습니다. 즉, 새로운 기술이라고 지나치게 두려워할 필요 없이 과거 노하우를 바탕으로 차분하게 접근해 볼 수 있습니다.

실제 구현 시 챙겨야 할 핵심 포인트

에이전트의 범위와 역할 정의: 각 에이전트의 목표와 기능을 너무 넓게 설정하면 예상치 못한 동작이 발생할 수 있습니다. "작은 역할의 에이전트 다수"로 분할하여 설계하는 것이 효과적입니다.
데이터 소스와 연결성: CRM, 제품 DB, 가격/약관 데이터 등 다양한 소스의 변동성과 불확실성을 감안하여 설계해야 하며, 에이전트 간 데이터 이동 관리도 중요합니다.
업무 오류/예외 처리: 사람만큼 다양한 예외 상황이 발생할 수 있으므로, 각 과정마다 체크포인트와 검증 메커니즘을 추가하는 것이 필요합니다.
기존 업무 프로세스 이식 및 교육: 현장에 이미 자리 잡은 기존 문서 자동화/RPA 경험을 적극 활용하되, 에이전트 방식의 장점(유연성, 확장성)을 최대한 살릴 수 있는 방향을 모색해야 합니다.

현실적으로 따져봐야 할 부분들

에이전트 오케스트레이션은 분명 복잡한 프로세스 자동화에 강점을 가집니다. 하지만 실제 적용 단계에서는 몇 가지 현실적인 한계도 존재합니다. 우선, 에이전트의 자유도를 어떻게 부여하느냐에 따라 예상치 못한 실행 결과가 나올 수 있으므로, 항상 역할·범위·데이터 검증 단계를 세밀하게 구성해야 합니다.

또한, 에이전트가 복잡하게 분화될수록 전체 흐름시나리오의 설계 난이도가 높아집니다. 각각의 에이전트가 실제 현업 데이터 소스(API, DB, 파일 등)와 연결될 때, 비정형 데이터나 불완전 정보 때문에 자동화 효과가 떨어질 가능성도 있습니다.

특히, 기존 RPA 경험에 익숙한 인력은 "정형 규칙 기반 단계 설계"에 강점이 있지만, 에이전트 방식에서는 다수의 비정형 이벤트와 예외 상황 처리 능력이 더욱 중요하게 됩니다. 이런 지점에서 초기 도입 학습 곡선이나 내부 합의 과정에서 도입 저항이 발생할 수 있습니다. 따라서, 반복적이고 데이터 구조가 안정된 업무에서는 효과가 크지만, 창의적 판단이나 다양한 맥락이 필요한 프로젝트라면 부분 보조도구 수준으로 먼저 도입해보는 것도 방법입니다.

마지막으로, 아무리 자동화 범위를 넓혀도 최종 검증·수정 과정은 여전히 사람이 직접 점검해야 할 수도 있습니다. 자동 생성 결과의 정확성, 비즈니스 규정 준수 여부 등은 프로젝트 특성에 따라 달라질 수 있으므로, 완전 자동화 환상에 앞서 자신의 업무 특성을 먼저 점검해보는 것이 좋습니다.

AI 에이전트 오케스트레이션은 확실히 RPA의 다음 단계로 자리 잡고 있습니다. 다만, 기존 경험과 새로운 설계 방식 모두 충분히 검토하면서, 목표에 맞는 자동화 구조를 선택하는 것이 바람직하다고 봅니다.

출처 및 참고 :