[AI 시스템 비교] LLM vs. RAG vs. 에이전트 - 개념, 기능, 활용
생성형(Generative) AI 생태계에서 자주 등장하는 개념인 LLM, RAG, 그리고 AI 에이전트는 비슷해 보이지만 실제로는 그 목적과 역할이 확연히 다르다.
이 글에서는 세 가지 기술이 어떤 상황에서 사용되는지, 각각 어떤 기능을 갖고 있는지, 그리고 어떻게 결합되어 발전하고 있는지까지 정리해보려고 한다.
기본 정의
| 구분 | LLM | RAG | 에이전트 |
|---|---|---|---|
| 목적 | 텍스트 생성 | 외부 정보 활용 | 문제 해결 및 작업 수행 |
| 구조 | 단일 모델 | 검색 + 생성 | 계획 + 실행 + 반영 |
| 특징 | 정적 지식 기반 | 동적 정보 활용 | 반복적 행동과 도구 사용 |
| 예시 | GPT-4, Claude, Gemini, HCX 등 | LangChain, Haystack 등 | ReAct, AutoGPT, Langgraph |
🧠 1. LLM: 생성형 AI의 기반
LLM(Large Language Model)은 대규모 텍스트 데이터를 바탕으로 학습해, 가장 그럴듯한 문장을 생성한다.
✅ 장점
- 맥락 기반 자연어 생성 능력
- 다양한 작업(요약, 번역, 문장 생성 등)에 유용
❌ 한계
- 최신 정보 반영 불가
- 메모리와 기억 기능 없음
- 토큰 제한 (GPT-4: 약 128,000 tokens)
- 답을 지어낼 수 있음 (Hallucination - 환각 현상)
예: “조지 오웰의 출생지는?”
→ “영국 런던입니다.” (❌ 실제 출생지는 인도 모티하리 -> 환각 발생 가능)
📚 2. RAG: 검색 기반 생성
RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 외부 벡터 DB에서 정보를 검색한 뒤, 이를 기반으로 LLM이 답변을 생성하는 구조이다.
✅ 장점
- 최신 정보 활용 가능
- 도메인 특화 문서 기반 응답 생성
- 학습 없이도 정확도 향상 가능
❌ 한계
- 검색 결과 품질에 의존
- 검색 결과에 중요한 정보가 없으면 엉뚱한 답변 가능
- 하나의 검색 루프로는 복잡한 문제 해결이 어려움
예: “1984의 저자가 태어난 도시의 인구는?” → “조지 오웰은 모티하리 출신이며, 인구는 약 12만 명입니다.”
하지만 검색이 실패하면:
- 출생지가 검색되지 않으면 인구 정보도 제공 못 함
- 문맥상 맞는 것처럼 보이지만 틀린 답을 생성할 수 있음
🤖 3. AI 에이전트: 스스로 문제를 해결하는 시스템
AI 에이전트는 목표를 달성하기 위해 스스로 계획을 세우고, 외부 도구(API, DB, 계산기 등)를 사용하며, 단계적으로 작업을 수행한다.
주요 패턴
- Reflection: 자신의 응답을 다시 점검하고 수정
- Tool Use: 검색, API, 계산기 등 외부 도구 사용
- ReAct: 추론(Reasoning)과 행동(Action)을 반복
- Planning: 문제를 여러 단계로 나누고 순차적 해결
- Multi-Agent: 여러 에이전트가 역할 분담하고 협업
예: “서울과 뉴욕 중 인구가 더 많은 도시는?” → 에이전트는 각 도시의 인구를 검색 → 비교 → 결과를 전달
🧠 4. Agentic RAG: RAG + 에이전트의 융합
기존 RAG가 단발성 검색에 그친다면 Agentic RAG는 에이전트가 검색을 반복하면서 단계적으로 질문을 분석하고 필요한 데이터를 찾아 최종 응답을 생성한다.
- 단일 검색 후 응답 ❌
- 검색 → 추론 → 검색 반복 → 결과 종합 ✅
- 도구 사용, 결과 재검토 포함
📌 Agentic RAG = RAG + ReAct 패턴 + 도구 호출
특징
- 중간 추론 가능
- 검색 반복 및 피드백 기반 응답 개선
- 더 유연하고 정확한 응답 생성
🛠 5. 주요 프레임워크 비교
| 프레임워크 | 설명 | 특징 |
|---|---|---|
| LangGraph | 그래프 기반 에이전트 흐름 제어 | 병렬 처리, 노드/엣지 구성 |
| AutoGen | 고급 멀티에이전트 설계 지원 | 프롬프트 자동 생성, 협업 가능 |
| FlowiseAI | 노코드형 에이전트 빌더 | 시각적 UI, 빠른 설계 |
| n8n | 범용 워크플로우 자동화 | 400+ 앱과 연동 가능 |
| LangFlow | LangChain 기반 GUI | 프로토타입에 적합 |
| Dify | RAG + LLMOps 플랫폼 | 데이터 분석 + 챗봇 구축 최적화 |
🧩 6. LLM / RAG / 에이전트 기술 활용 구분
| 상황 | 추천 구조 |
|---|---|
| 단순 질의응답 | LLM 단독 |
| 최신 정보 활용 | RAG |
| 다단계 의사결정 / 분석 | 에이전트 |
| 검색 + 추론 + 실행 | Agentic RAG |
| 멀티 작업 협업 | Multi-Agent System |
💡 마무리
- LLM은 텍스트 생성 엔진
- RAG는 정보 강화 장치
- 에이전트는 목표 지향 실행기
세 기술은 계층 구조로 서로 보완하며 연결될 수 있다: 🧠 LLM → 🔍 RAG → 🤖 에이전트