AI 기술은 이제 단순한 챗봇 수준을 넘어, 사람처럼 판단하고, 검색하고, 외부 도구를 사용하며, 여러 작업을 스스로 자동화하는 에이전트(Agent) 시대로 이동하고 있습니다.
이 변화의 중심에는 LLM, RAG, LangChain, MCP, AI Agent 같은 기술이 있으며, 서로 다른 역할을 담당하면서 강력한 AI 서비스를 구축할 수 있게 만듭니다.
이 글에서는 각각의 기술이 무엇인지, 어떤 문제를 해결하는지, 서로 어떻게 연결되는지 쉽게 이해할 수 있도록 정리합니다.
1. LLM(Large Language Model): 모든 AI 서비스의 두뇌
LLM은 자연어를 이해하고 생성하는 AI 모델입니다.
GPT, Claude, Gemini, Llama 등이 대표적이며, 아래와 같은 능력을 가집니다.
- 자연어 이해와 생성
- 코드 작성과 디버깅
- 문서 요약, 번역, 분석
- 복잡한 논리 추론
하지만 LLM 단독으로는 다음과 같은 한계도 존재합니다.
- 최신 정보나 개인 데이터를 모름
- 사내 지식, 전문 지식 반영이 어려움
- 그럴듯하지만 틀린 내용(Hallucination)을 생성할 수 있음
이 한계는 RAG로 해결할 수 있습니다.
2. RAG(Retrieval-Augmented Generation): LLM의 지식 한계를 해결하는 기술
RAG는 외부 데이터베이스에서 관련 문서를 검색한 후, 그 정보를 바탕으로 더 정확한 답변을 생성하는 기술입니다.
RAG 동작 방식
- 사용자의 질문 분석
- Vector DB(Pinecone, Qdrant 등)에서 관련 문서 검색
- 검색한 문서를 LLM에게 입력
- 문서 기반으로 답변 생성
사용 이유
- 최신 정보 반영 가능
- 환각(Hallucination) 감소
- 사내 데이터, 기술 문서, PDF, 블로그 등 고유한 지식 활용
기업 챗봇, 고객지원 시스템, 사내 검색엔진 등에서 사실상 필수로 사용됩니다.
3. LangChain: LLM과 RAG를 쉽게 조립하는 프레임워크
LLM 기반 서비스를 만들 때 필요한 기능은 매우 많습니다.
프롬프트 설계, 외부 데이터 로딩, 벡터화, Embedding 처리, 체인 구성, 모델 연결 등이 필요합니다.
LangChain은 이를 쉽게 관리할 수 있도록 도와주는 프레임워크입니다.
LangChain 기능
- LLM 호출을 체계적으로 구성
- RAG 파이프라인을 간단히 설정
- Agent 구성 및 도구 사용
- 다양한 PDF, 웹, 데이터 로더 제공
- GPT, Claude, Gemini 등 다양한 모델을 지원
최근에는 LangGraph를 통해 AI Agent의 워크플로우를 상태 기반(State Machine)으로 구성할 수 있게 되었고, 더욱 안정적인 복잡한 시스템 구축이 가능해졌습니다.
4. MCP(Multi-Agent Control Protocol): AI 모델의 외부 도구 연결을 위한 표준
기존에는 AI 모델이 외부 도구를 사용하도록 만들려면
각 서비스가 API, function calling, custom tool을 따로 정의해야 했습니다.
MCP는 이를 하나의 표준으로 통일한 프로토콜입니다.
MCP 역할
- LLM이 파일, 폴더, DB, API, 서버 등 외부 리소스를 안전하게 사용할 수 있게 함
- 에이전트끼리 동일한 도구를 공유할 수 있게 만듦
- 권한 제어와 보안을 표준화
MCP로 가능한 작업
- 문서 읽기 및 요약
- DB 조회 및 분석
- 외부 API 호출
- GitHub 저장소 탐색
- 자동화된 워크플로우 수행
AI Agent 시대에서 MCP는 사실상 필수 인프라가 될 가능성이 높습니다.
5. AI Agent: 사람처럼 생각하고 행동하는 AI 시스템
LLM, RAG, LangChain, MCP 기술이 합쳐지면
마침내 AI가 스스로 판단하고 작업을 수행하는 에이전트(AI Agent) 형태로 발전합니다.
AI Agent란 무엇인가?
AI Agent는 단순히 질문에 답변하는 것이 아니라 다음과 같은 고급 작업을 수행합니다.
- 목표(goal)를 부여하면 스스로 수행 과정 계획
- 필요한 정보를 검색
- 외부 도구 사용
- 여러 단계를 자동화
- 실패 시 재시도 및 보정
- 여러 Agent가 협업
AI Agent의 구성 요소
- LLM (두뇌)
- RAG (지식 보완)
- LangChain / LangGraph (워크플로우 운영)
- MCP (도구 접근)
- Memory (장기 기억)
AI Agent가 가능한 예시
- 자동 보고서 생성
- 데이터 분석 자동화
- 투자 리서치 요약 및 비교
- 이메일 자동분류 및 답장 초안 생성
- 제품 이미지 자동 제작
- 기업 문서 기반 Q&A
AI Agent는 앞으로 기업 서비스, 운영 자동화, 분석 자동화의 핵심 역할을 하게 될 것입니다.
6. LLM, RAG, LangChain, MCP, AI Agent는 서로 어떻게 연결될까?
이 기술들은 역할이 모두 다르고, 함께 사용하면 강력한 AI 서비스 구조가 만들어집니다.
기술 조합 설명
| 기술 | 역할 |
|---|---|
| LLM | 언어 이해 및 생성, 두뇌 |
| RAG | 외부 지식 검색 및 정확성 향상 |
| LangChain / LangGraph | 흐름 관리, RAG 구성, Agent orchestration |
| MCP | 외부 도구, 파일, DB 접근 |
| AI Agent | 목표 기반 자동화 수행자 |
실제 서비스 워크플로우 예시
- 사용자가 과제를 입력
- Agent가 목표 달성을 위해 필요한 단계 설계
- LangChain이 RAG 파이프라인 구성
- Vector DB에서 문서 검색
- LLM이 문서를 참고해 답변 생성
- MCP로 파일 생성 및 저장
- 필요 시 API 호출
- Agent가 결과를 정리해 제출
이 조합을 이용하면 사람이 해야 할 많은 반복 업무를 자동화할 수 있습니다.
7. 앞으로 AI 서비스는 무엇을 준비해야 하는가?
- 단순 챗봇은 경쟁력이 없다
- AI Agent 기반 자동화 서비스가 핵심
- 외부 데이터 연결(RAG, MCP)이 필수
- LangGraph 기반 상태관리형 Agent가 표준
- 모델 다양화(GPT, Claude, Gemini 등)에 대비해야 함
AI 시대의 경쟁력은 “모델을 직접 만들기”가 아니라
모델이 실제로 일할 수 있는 시스템을 구축하는 것입니다.
결론: AI 기술은 조합될 때 가장 강력하다
LLM은 두뇌, RAG는 지식, LangChain은 구성, MCP는 행동, Agent는 자동화라는 역할을 수행하며
이 모든 기술이 결합될 때, 비로소 “일하는 AI”가 완성됩니다.
이 글에서 다룬 기술 구조를 이해하면,
투자 리서치 자동화, 문서 분석 SaaS, AI 기반 워크플로우 자동화 등
어떤 AI 서비스든 훨씬 빠르게 구축할 수 있을 것입니다.