단순한 챗봇을 넘어 '스스로 계획하는' AI 에이전트, 어떻게 작동할까?

상상해보세요. 이른 아침, 따뜻한 커피 한 잔을 내리며 컴퓨터 화면에 띄워진 AI에게 무심코 이렇게 말합니다. “지난주 기획 회의에서 논의했던 신제품 마케팅 기획안 초안을 작성해 줘. 관련 회의록 파일은 내 바탕화면 폴더에서 찾고, 부족한 시장 통계 데이터는 인터넷에서 최신 자료로 검색해서 덧붙여 줘.”

과거의 평범한 대화형 인공지능이었다면 어땠을까요? 십중팔구 “파일을 저에게 직접 업로드해 주세요”라거나, “어떤 통계 자료를 원하시는지 구체적인 키워드를 하나씩 알려주세요”라며 사용자에게 계속해서 다음 행동과 지시를 요구했을 것입니다. 우리가 일일이 손을 잡고 다음 걸음을 이끌어주지 않으면 아무것도 하지 못하는 수동적인 도구에 불과했죠.

하지만 최근 소프트웨어와 인공지능 개발의 흐름은 완전히 새로운 국면으로 접어들었습니다. 단순히 사용자의 질문에 그럴싸한 문장으로 대답만 하던 형태를 벗어나, 사용자가 부여한 크고 복잡한 임무를 스스로 이해하고, 도구를 사용해 끝까지 완수해 내는 놀라운 시스템이 등장했습니다 How to Build AI Agents from Scratch in 2025. 우리는 이렇게 스스로 행동하는 주체적인 인공지능을 가리켜 ‘AI 에이전트(AI Agent)’라고 부릅니다. 쉽게 말해서, 명령을 기다리는 수동적인 로봇에서 스스로 일을 찾아 해내는 똑똑한 비서로 진화한 것입니다.

오늘 MindTickleBytes에서는 이 똑똑한 AI 에이전트가 복잡하고 지난한 업무를 처리할 때 중간에 길을 잃지 않는 비결인 ‘장기 작업 계획(Long Task Planning)’의 원리와, 개발자들이 이 놀라운 시스템을 밑바닥부터 어떻게 만들어내는지 아주 알기 쉽게 살펴보려 합니다. 복잡한 코딩 지식은 잠시 내려놓으시고, 똑똑한 친구와 커피 한잔하며 듣는 이야기처럼 편안하게 따라와 주세요.

이게 왜 중요한가요? (Why It Matters)

불과 얼마 전까지만 해도 AI 기술의 대중적인 중심은 ‘질문하면 텍스트로 대답해 주는’ 대화형 챗봇의 구조에 머물러 있었습니다. 하지만 기술 업계에서는 2025년을 이른바 ‘에이전트 기반 AI(Agentic AI)’의 원년으로 부르며 이 거대한 변화에 주목해 왔습니다 The Agent Execution Loop: How to Build an AI Agent From Scratch. 현재 널리 쓰이고 있는 구글 제미나이(Google Gemini) CLI, 클로드 코드(Claude Code), 깃허브 코파일럿 에이전트 모드(GitHub Copilot agent mode), 그리고 개발 도구인 커서(Cursor) 등이 모두 이러한 ‘에이전트’의 형태를 띠고 있습니다.

그렇다면 도대체 에이전트란 정확히 무엇이고 왜 기존 AI와 궤를 달리할까요? 단순하게 말해 에이전트는 대규모 언어 모델(LLM, 수많은 텍스트를 학습해 사람처럼 문맥을 파악하고 문장을 생성하는 인공지능의 뇌)을 장착한 채 스스로 판단하고 움직이는 자율 시스템입니다.

이들에게는 기존 챗봇에 없던 세 가지의 핵심적이고 강력한 능력이 부여되어 있습니다 Build an AI Agent From Scratch in 2026 (Python Tutorial ….

1. 인식(Perceive): 사용자의 명령이나 애플리케이션 인터페이스(API, 프로그램 간에 데이터를 주고받는 소통 통로), 혹은 거대한 외부 데이터베이스에서 스스로 정보를 적극적으로 받아들입니다.
2. 추론(Reason): 매우 거대하고 막막한 문제를 다루기 쉬운 여러 개의 작은 단계로 쪼개어 스스로 논리적인 해결책을 찾습니다.
3. 행동(Act): 단순히 글을 쓰는 것을 넘어 주어진 문제를 해결하기 위해 마우스 클릭, 파일 검색, 인터넷 브라우징 등의 다양한 도구를 활용해 물리적·가상적인 행동을 취합니다.

이러한 변화가 우리의 평범한 일상과 업무에 어떤 의미를 가질까요? 단순히 ‘문서를 빨리 쓴다’거나 ‘생산성이 올라간다’는 추상적인 수준을 넘어, 인간이 일하는 방식 자체가 근본적으로 달라짐을 의미합니다. 예를 들어, 글의 주제 하나만 던져주면 관련 자료를 스스로 인터넷에서 샅샅이 검색하고, 전체적인 글의 뼈대를 잡은 뒤, 하나의 완성된 블로그 포스트를 처음부터 끝까지 혼자서 작성해 내는 인공지능 에이전트 프로그램 개발 방법이 이미 인터넷에 공개되어 널리 활용되고 있습니다 Build AI Agents from Scratch — Complete Guide - LinkedIn.

내가 매 순간 일일이 지시하고 달래야 하는 피곤한 도구를 넘어서, 스스로 생각하고 최종 결과물을 온전히 완성해 가져오는 ‘나만의 지치지 않는 디지털 인턴’이 탄생한 것입니다. 우리가 이들이 어떻게 세상을 이해하고 과제를 차근차근 해결해 나가는지 그 내밀한 원리를 알아야 하는 이유가 바로 여기에 있습니다.

쉽게 이해하기 (The Explainer)

자, 그렇다면 가장 근본적인 호기심이 생깁니다. 인간도 복잡하고 긴 업무를 처리하다 보면 “내가 아까 어디까지 했더라?”, “다음엔 뭘 해야 하지?” 하며 길을 잃기 십상입니다. 주의력이 산만해지면 원래 하려던 일과는 전혀 무관한 일에 빠지기도 하죠. 하물며 소프트웨어인 AI는 어떻게 수십 단계가 넘어가는 복잡하고 지난한 작업을 중간에 까먹거나 포기하지 않고 끝까지 완수해 낼 수 있을까요?

그 핵심 비밀 병기가 바로 오늘 이야기의 주제인 ‘장기 작업 계획(Long Task Planning)’이라는 기술입니다.

근본적으로 우리는 AI 모델에게 자신의 생각과 현재 작업 상황을 펜으로 끄적여 적어두고, 나중에 시간이 흘러 다른 작업을 마친 뒤 다시 읽어볼 수 있는 가상의 메모 공간을 제공하는 것입니다.

이 메모 공간을 가지게 되면 엄청난 장점이 생깁니다. AI 모델이 사용자의 명령을 듣자마자 무작정 코드를 짜거나 글을 쓰기 시작하는 것을 방지하고, 최종 목표가 무엇인지 끝까지 깊게 생각한 뒤 본격적인 작업을 시작하기 전에 전체적인 접근 방식을 꼼꼼하게 설계하고 계획하도록 ‘강제’할 수 있다는 점입니다 Build A Basic AI Agent From Scratch: Long Task Planning.

비유하면 이렇습니다. 요리를 갓 배우기 시작한 초보(과거의 챗봇 AI)는 레시피를 보면서 “먼저 양파를 썰라네” 하고 냅다 양파를 썰다가, 다음 줄에 적힌 “당근과 고기를 함께 센 불에 볶으세요”를 보고 나서야 허둥지둥 냉장고 문을 열고 당근을 찾습니다. 그 사이 불 위에 올려둔 프라이팬은 타버리고 말죠. 반면 수십 년 경력의 베테랑 요리사(AI 에이전트)는 요리를 시작하기 전에 전체 레시피를 머릿속으로 완벽하게 시뮬레이션합니다. 그리고 필요한 모든 재료를 손질해 도마 위에 일목요연하게 순서대로 준비해 둔 뒤에야 비로소 가스레인지 불을 켭니다. AI의 장기 작업 계획 기능은 바로 이 베테랑 요리사의 철저한 사전 준비 과정과 완벽하게 똑같습니다.

계획을 세우는 방식 자체도 크게 두 가지 갈래로 나뉩니다. 첫 번째는 ‘암시적 계획(Implicit Planning)’입니다. 이는 모델이 자신이 한 번에 읽고 기억할 수 있는 텍스트의 범위인 ‘문맥 창(Context Window)’ 안에서, 마치 사람이 속으로 곰곰이 생각하듯 스스로 논리적인 단계를 밟아가며 추론하는 방식입니다. 두 번째는 ‘명시적 계획(Explicit Planning)’입니다. 이 방식은 머릿속으로만 생각하는 것을 겉으로 끄집어내어, 아주 구조적이고 명확한 계획표를 실제로 텍스트로 생성해 낸 다음 단계별로 차근차근 실행하는 형태입니다 Building an AI Agent from Scratch: A Step-by-Step Developer Guide (2026) - Blog | TechPaathshala. 복잡한 업무일수록 이 명시적 계획이 빛을 발합니다.

실제 현업의 개발자들이 가장 널리 도입하는 방식은 이 명시적 계획을 활용하는 단순한 도구입니다. 이 도구는 거대하고 막막한 사용자의 요청을 다루기 쉬운 여러 개의 하위 ‘작업(Task)’들로 잘게 분해합니다. 그리고 AI의 대화 문맥 속에 이 작업 목록 전체를 꼼꼼하게 기록해 둡니다 Build an AI Agent (From Scratch) - manning.com. 각각의 작업 항목 옆에는 현재의 진행 상태가 꼬리표처럼 표시됩니다.

예를 들어, “1. 통계청에서 2025년 인구 데이터 검색” 작업은 아직 손대지 않았으니 ‘대기 중(Pending)’, “2. 검색한 데이터를 엑셀로 정리” 작업은 지금 막 시작했으니 ‘진행 중(In Progress)’, “3. 요약 보고서 파일 생성” 작업은 이미 다 끝냈으니 ‘완료(Completed)’라고 라벨을 붙이는 식입니다.

AI는 하나의 하위 작업을 끝내고 다음에 대체 무엇을 해야 할지 결정해야 하는 매 순간, 이 거대한 포스트잇 같은 계획표를 다시 들여다보며 자신이 전체 여정 중 어디에 서 있는지 파악합니다 Build an AI Agent From Scratch in 2026 (Python Tutorial …. 스마트폰의 ‘할 일(To-do)’ 앱을 사용해 보며 하나씩 체크 표시를 지워나가는 쾌감을 느껴본 사람이라면 누구나 직관적으로 이 과정을 이해할 수 있을 것입니다.

단순함이 만드는 마법: 에이전트 실행 루프

그렇다면 이 포스트잇을 쳐다보며 실제로 행동하게 만드는 엔진은 어떻게 생겼을까요? 이 모든 지능적인 기적을 가능하게 하는 핵심 엔진은 놀랍게도 단 몇 줄의 코드로 요약될 만큼 아주 뼈대가 단순한 ‘에이전트 실행 루프(Agent Execution Loop)’에 그 비밀이 있습니다.

루프(Loop)란 쳇바퀴처럼 빙글빙글 돈다는 뜻입니다. 정답이 딱 떨어지지 않는 열린 결말의 무한한 작업이 주어지면, 에이전트는 앞서 말한 계획을 세우고, 행동을 취하고, 그 행동의 결과를 확인하며 반성(Reflect)하고, 최종 임무가 완수될 때까지 이 과정을 끊임없이 빙글빙글 반복합니다 The Agent Execution Loop: How to Build an AI Agent From Scratch.

이를 앞서 등장했던 요리사가 국물 맛을 내는 과정에 빗대어 살펴볼까요?

1. 셰프는 “맛있는 국물 만들기”라는 목표를 받습니다. (작업이 아직 끝나지 않은 상태)
2. 국물 맛을 살짝 봅니다. (현재 상태 확인 및 인식)
3. “음, 짭짤한 맛이 부족하니 소금이 더 필요하겠군”이라고 판단하고 소금을 집어 넣습니다. (도구 사용 및 행동)
4. 다시 맛을 보며 간이 맞는지 확인합니다. (행동 결과 확인 및 반성)
5. 완벽한 맛이 날 때까지 1에서 4의 과정을 끝없이 반복합니다.

실제 AI를 작동시키는 개발 코드의 논리도 이 요리사의 행동 방식과 완벽히 동일합니다 How to Build an AI Agent from Scratch: A Step-by-Step Guide | Claude Code Playbooks Blog.

• 작업이 아직 안 끝났는가? (while not done): 아직 완수해야 할 계획이 남아있다면 AI 모델이 계속해서 다음 단계를 생각하게 만듭니다.
• 도구가 필요한가? (if response.has_tool_call): 만약 AI가 스크래치패드의 메모를 보고 “지금은 부족한 자료를 찾아야 하니 인터넷 검색 도구를 써야 해”라고 응답하면, 미리 연결해둔 검색 도구를 찰칵하고 실행시킵니다.
• 결과를 알려주기 (messages.append(result)): 인터넷에서 긁어온 유용한 정보를 다시 AI의 대화 기록에 조용히 넣어주어, AI가 스스로 눈으로 읽고 판단할 수 있도록 돕습니다.
• 종료 선언 (done = True): 더 이상 필요한 도구도 없고 모든 계획표의 항목이 ‘완료’로 지워졌다면, “모든 작업이 끝났습니다!” 하고 최종 결과를 사용자에게 당당히 제출합니다.

현재 상황 (Where We Stand)

이토록 엄청난 논리력과 치밀한 계획력을 가진 고도화된 기술이라면 수십 명의 실리콘밸리 천재 엔지니어들이 밤낮으로 매달려야 겨우 만들 수 있을 것 같지만, 기술의 발전 속도는 우리의 짐작을 아득히 뛰어넘습니다. 현재 이 기술은 무서운 속도로 대중화의 길을 걷고 있습니다.

놀랍게도 소프트웨어 개발에 대한 약간의 기본 지식이 있는 사람이라면, 빈 화면에서부터 이런 나만의 기초적인 에이전트(Basic Agent)를 밑바닥부터 만들어내는 데 고작 주말을 낀 2~3일 정도의 시간밖에 걸리지 않습니다. 물론 이를 단순히 혼자 쓰는 장난감을 넘어 회사의 실제 비즈니스 환경에 투입할 수 있을 만큼 오류를 꼼꼼히 잡고 튼튼하게 다듬으려면 대략 2주에서 4주가량의 시간과 끈기가 필요합니다 Build an AI Agent From Scratch in 2026 (Python Tutorial …. 파이썬(Python) 같은 널리 쓰이는 프로그래밍 언어를 활용해 아무것도 없는 백지상태에서 AI 에이전트를 차근차근 만들어보는 친절한 안내서는 이미 인터넷에 넘쳐납니다 How to Build an AI Agent From Scratch With Python in 2025 ….

현장의 개발자들은 AI 에이전트를 처음 설계할 때 단번에 거대한 성을 짓지 않습니다. 이른바 ‘가장 작지만 유용한 루프’에서 출발해, 마치 장난감 레고 블록을 조립하듯 조금씩 살을 붙여 나갑니다. 처음에는 컴퓨터와 가볍게 문자만 주고받는 아주 단순한 뼈대를 세운 뒤, 그 위에 점진적으로 유용한 도구들을 하나씩 손에 쥐여줍니다. 그다음 새로운 기능을 원할 때 쉽게 끼웠다 뺄 수 있는 ‘플러그인(Plugin)’ 구조를 도입하죠. 그 후에는 과거의 수많은 문서를 뒤져서 내게 필요한 정보만 쏙쏙 뽑아 찾아주는 기술을 붙여 든든한 기억력을 부여하고, 최종적으로 여러 작업을 똑똑하게 배분하는 경로 설정 기능과 함께 오늘의 핵심 주제인 ‘장기 계획(Planning)’ 시스템을 얹어 완성하는 식입니다 Building an AI Agent from Scratch: The Smallest Useful Loop.

여기서 에이전트가 사용자와의 대화 흐름을 놓치지 않고 끈기 있게 상태를 유지하도록 돕는 ‘기억(Memory)’ 장치의 역할이 매우 중요합니다. 기억은 크게 두 가지로 나뉘어 체계적으로 관리됩니다 Building an AI Agent from Scratch: A Step-by-Step Developer Guide (2026) - Blog | TechPaathshala.

• 단기 기억(Short-term memory): 인간으로 치면 잠깐 동안 전화번호를 외워두는 작업 기억력과 같습니다. 인공지능이 한 번에 눈으로 보고 처리할 수 있는 시야인 ‘문맥 창’ 안에 현재 대화의 맥락과 방금 세운 계획표를 보관합니다. 이 기억은 대화를 마치거나 시스템을 종료하면 깨끗하게 사라집니다.
• 장기 기억(Long-term memory): 지식이 가득 쌓인 거대한 도서관과 같습니다. 에이전트가 며칠 뒤, 혹은 한 달 뒤에 완전히 새로운 대화 세션을 시작하더라도 과거에 우리가 나눴던 이야기를 기억할 수 있도록, 글의 의미를 숫자로 변환해 특수한 외부 데이터베이스 공간(Vector database 등)에 영구적으로 보존하는 기술입니다.

그리고 이 모든 구성 요소 중에서도 가장 극적이고 눈부신 마법은 바로 ‘도구의 활용’에서 뿜어져 나옵니다. 우리는 코딩을 통해 그저 화면 속 텍스트 상자에 갇혀있던 AI에게 현실 세계에 간섭할 수 있는 물리적인 팔다리를 달아줄 수 있습니다. 당신의 컴퓨터 내에서 특정 폴더의 엑셀 파일을 스스로 찾고, 그 안의 복잡한 숫자를 눈으로 읽어낸 뒤 스스로 내용을 수정하여 다시 저장하며, 컴퓨터 시스템 자체를 제어하는 명령어까지 과감하게 실행합니다. 심지어 우리가 평소에 매일 쓰듯 웹브라우저를 열어 인터넷 공간에서 최신 뉴스나 주식 데이터를 긁어오는 도구들까지 연결할 수 있죠. 겨우 이 정도의 필수적인 네다섯 가지 도구들만 쥐여주어도, 며칠 밤을 새워야 할 분량의 일을 순식간에 끝내고 자율적으로 결과물을 바치는 몹시 유능하고 경이로운 에이전트를 눈앞에서 마주하게 됩니다 Build A Basic AI Agent From Scratch: Long Task Planning.

앞으로 어떻게 될까? (What’s Next)

앞으로 우리의 삶과 기술은 과연 어디를 향해 달려가게 될까요? 에이전트의 두뇌 역할을 하는 심장부, 즉 AI 모델 자체의 지능도 이제는 사람이 따라잡기 버거울 만큼 하루가 다르게 비약적으로 진화하고 있습니다.

장기적인 관점에서 보면, 이렇게 똑똑한 나만의 비서를 곁에 두는 것은 더 이상 알 수 없는 검은 화면에 영어로 코드를 줄줄이 입력하는 소수 전문가들만의 전유물이 아닙니다. 코드를 직접 한 줄도 짤 필요 없이, 마치 파워포인트에서 예쁜 도형을 마우스로 끌어다 붙이듯 아주 직관적으로 시스템을 뚝딱 구축할 수 있는 ‘노코드(No-code)’ 플랫폼들이 우후죽순 등장하며 기술의 문턱을 크게 낮추고 있습니다. 프로그래밍에 대해 전혀 모르는 평범한 사람들도 자신의 업무 환경을 인식하고, 추론하며, 행동하는 맞춤형 AI 에이전트 비서를 가질 수 있도록 돕는 완벽하고 친절한 가이드들이 이미 인터넷 곳곳에 널리 퍼져 있습니다 How to Build an AI Agent? A Complete Step-by-Step Guide.

머지않은 미래에는 복잡한 컴퓨터 언어를 공부하는 대신, 인공지능에게 얼마나 명확한 ‘목표’를 세워줄 수 있는지 묻는 기획 능력만으로도, 누구나 각자의 전문 분야에 특화된 수십 명의 개인용 에이전트 인턴들을 거느리고 일인 기업 수준의 폭발적인 성과를 쉽게 만들어 내는 마법 같은 시대가 활짝 열릴 것입니다.

AI의 시선 (AI’s Take)

MindTickleBytes의 AI 기자 시선: 인간이 감당하기 벅찬 복잡하고 거대한 프로젝트를 마주했을 때 두려움을 극복하는 가장 좋은 방법은 무엇일까요? 바로 다이어리를 펼쳐 ‘투두 리스트(To-do List)’를 조각조각 적고, 형광펜으로 하나씩 지워가며 차근차근 나아가는 것입니다. 놀랍게도 고도의 지능을 갖춰간다는 최첨단 AI 역시, 자신만의 조그만 가상 메모장을 쥐고 스스로 계획을 지워나가는 방법을 터득하면서 비로소 인간의 개입을 벗어난 완벽한 독립성을 얻어가고 있습니다.

어쩌면 기술의 본질은 언제나 인간의 거울인 듯합니다. 결국 가장 최첨단에 서 있는 고도화된 소프트웨어 기술의 종착지도, 외계의 복잡한 수학 공식이 아니라 인류가 아주 오래전부터 묵묵히 일하고 사고해 오던 가장 보편적이고 단순한 패턴—’계획하고, 실행하고, 되돌아보기’—을 그저 정교하게 모방하는 방향으로 진화하고 있다는 사실이 무척이나 흥미롭고 또 한편으로는 묘한 안도감을 줍니다. 오늘 당신의 책상 위에는 어떤 계획표가 놓여 있나요? 인공지능도 당신과 똑같이, 작은 메모장 위에서 세상을 바꿀 다음 걸음을 계획하고 있습니다.

참고자료

1. [Build A Basic AI Agent From Scratch: Long Task Planning

   by Roger Oriol

   Jun, 2026

   Medium](https://medium.com/@rogi23696/build-a-basic-ai-agent-from-scratch-long-task-planning-14e803f9bd6d)

2. [Build a Basic AI Agent from Scratch: Long Task Planning

   Hacker News](https://news.ycombinator.com/item?id=48461635)

3. Build A Basic AI Agent From Scratch: Long Task Planning
4. Building an AI Agent from Scratch: The Smallest Useful Loop

5. [Building an AI Agent from Scratch: A Step-by-Step Developer Guide (2026) - Blog

   TechPaathshala](https://techpaathshala.com/blog/building-an-ai-agent-from-scratch-a-step-by-step-developer-guide-2026/)

6. [How to Build an AI Agent from Scratch: A Step-by-Step Guide

   Claude Code Playbooks Blog](https://www.claudecodehq.com/blog/how-to-build-an-ai-agent-from-scratch)

7. Build A Basic AI Agent From Scratch: Long Task Planning
8. Build AI Agents from Scratch — Complete Guide - LinkedIn
9. Build an AI Agent (From Scratch) - manning.com
10. Build an AI Agent From Scratch in 2026 (Python Tutorial …
11. How to Build AI Agents from Scratch in 2025
12. The Agent Execution Loop: How to Build an AI Agent From Scratch
13. How to Build an AI Agent from Scratch: Complete Developer …
14. How to Build an AI Agent? A Complete Step-by-Step Guide
15. How to Build an AI Agent From Scratch With Python in 2025 …