MCP? RAG? 멀티에이전트? — AI 에이전트 필수 용어 7개 쉽게 정리

AI 에이전트 기사를 읽다 보면 낯선 약어들이 쏟아집니다. 자주 등장하는 필수 용어 7개를 비유와 함께 쉽게 정리했습니다. 이 글 하나면 대부분의 AI 에이전트 뉴스를 읽을 수 있습니다.

1. LLM (대규모 언어모델)

에이전트의 '두뇌'. 방대한 텍스트로 학습해 언어를 이해하고 생성하는 모델입니다. GPT, Claude, Gemini 같은 이름이 모두 LLM입니다.

2. 에이전트 (Agent)

LLM에 손발(도구)과 목표를 붙인 것. 질문에 답하는 데서 끝나지 않고 검색, 파일 작성, 코드 실행 같은 행동을 스스로 수행합니다.

3. RAG (검색증강생성)

AI가 답하기 전에 관련 문서를 먼저 찾아 읽고 답하게 하는 기술. 오픈북 시험에 비유할 수 있습니다. 최신 정보나 사내 문서 기반 답변에 필수적이며, 환각(지어내기)을 줄여줍니다.

4. MCP (Model Context Protocol)

AI와 외부 도구·데이터를 연결하는 표준 규격. 전자기기의 USB 포트처럼, 규격만 맞추면 어떤 AI든 어떤 도구든 서로 연결할 수 있게 해줍니다. 에이전트 생태계가 빠르게 커진 배경 중 하나입니다.

5. 멀티에이전트 (Multi-Agent)

여러 에이전트가 역할을 나눠 협업하는 구조. 조사 담당, 작성 담당, 검토 담당 에이전트가 팀처럼 일합니다. 복잡한 작업일수록 분업이 품질을 높입니다.

6. 환각 (Hallucination)

AI가 사실이 아닌 내용을 그럴듯하게 만들어내는 현상. 에이전트 시대에는 잘못된 정보가 '행동'으로 이어질 수 있어 검증 절차가 더 중요해졌습니다.

7. 휴먼 인 더 루프 (Human-in-the-loop)

중요한 단계마다 사람이 확인·승인하도록 설계하는 방식. "AI가 하되, 사람이 결재한다"는 원칙으로, 안전한 에이전트 활용의 핵심입니다.

정리

일곱 개념의 관계를 한 문장으로 엮으면 이렇습니다. LLM이라는 두뇌에 도구를 붙여 에이전트를 만들고, RAG로 정확한 지식을 공급하며, MCP로 도구를 표준 연결하고, 멀티에이전트로 분업시키되, 환각을 경계하며 휴먼 인 더 루프로 통제한다. 개념 전체 흐름은 '에이전틱 AI란?' 글에서 확인하세요.