우리가 너무 많은 워크플로우를 "에이전트"라고 부르고 있는 거 아닐까?

아니 진짜 ㄹㅇ임!! 그러니까, "나 에이전트 만들었어"라고 말하면 멋져 보이긴 하지. 수많은 워크플로우가 엮여서 복잡해 "보이니까"... 근데 솔직히 그건 진짜 에이전트가 아님. 난 겉보기엔 엄청 단순해 보이지만 실제론 매우 복잡한 에이전트들을 만들어봤어. 이런 에이전트들은 링크드인에서 반응은 별로 없겠지만, 무시무시하게 생긴 워크플로우들은 공유가 잘 되거든 :) 비꼬는 건 아니지만, 사람들이 실제 AI 에이전트가 뭘 할 수 있는지 잘 모르는 것 같음. 그래서 에이전트라는 말을 좀 상대적인 용어로 보는 듯.

맞는 말임. 'agent'라는 단어가 그냥 느낌적인 단어가 된 것 같음. 진짜 agent는 겉보기엔 단순해 보여도 내부적으로는 의미 있는 자율성을 갖추고 있겠지. 반면에 엄청나게 복잡한 워크플로우 다이어그램은 겉만 번지르르하고 실제로는 결정론적인 단계들에 LLM 호출 몇 번 섞은 게 전부일 수도 있고. 내가 이해하고 싶은 부분은 자율성이 실제로 가치를 더하는 지점이 어디인지, 그리고 어디서부터는 반복 가능한 프로세스를 신뢰하기 어렵게 만드는지임.

에이전트는 단계를 모를 때 쓰는 거고, 워_크플로우는 단계를 알 때 쓰는 거임. 대부분은 그냥 워크플로우 짜기 귀찮아서 에이전트라고 퉁침.

맞아, 에이전트라는 단어가 너무 남발되고 있어. 네가 설명한 건 결정론적 자동화(deterministic automation)임. LLM 파트는 아마 페이지를 파싱하거나 막혔는지 판단하는 정도겠지. 진짜 에이전시(agency)는 단순히 스크립트를 따르는 게 아니라 환경이 예상치 못하게 변했을 때 적응할 수 있다는 걸 의미함. 사람들이 이 두 가지를 혼동하니까 신뢰성 격차가 발생하는 거야.

실무에서는 그 차이가 엄청 중요함. 우리도 자율 콘텐츠 파이프라인 만들면서 겪었는데, 실행 도중에 예상치 못한 문제가 터지면 순수 결정론적 시스템은 그냥 조용히 실패하거나 무한 루프에 빠짐. 진짜 적응형 시스템이 되려면 모델이 단순히 같은 단계를 재시도하는 게 아니라 새로운 상태에 대해 추론을 할 수 있어야 함. agent라고 광고하는 툴들 대부분은 사실 정교하게 짜인 if-else 체인에 더 가까움.