LLM vs. AI Agent

LLM은 방대한 텍스트 데이터셋을 기반으로 사전 학습(pretraining)된 초대규모 신경망으로, 언어적 패턴을 내재화하여 문맥에 맞는 응답을 생성한다. 사용자가 질의를 입력하면 LLM은 학습된 확률 분포에 따라 가장 개연성 높은 토큰(token)을 예측하며 문장을 전개한다. 이러한 특성 덕분에 LLM은 요약, 번역, 코드 생성, 창의적 글쓰기 등 다양한 자연어 처리(NLP) 작업을 수행한다. 그러나 LLM 자체는 목표를 설정하거나 장기적 의사결정을 수행하고, 외부 환경과 동적으로 상호작용하는 능력이 부족하다. 즉, LLM은 본질적으로 입력에 반응하는 데 특화된 언어 추론 엔진(inference engine)에 해당한다.

이에 비해 AI 에이전트(AI agent)는 목표 지향적 자율성(goal-directed autonomy)을 갖춘 지능형 시스템으로, LLM을 활용하여 외부 도구, API, 데이터베이스, 그리고 실제 환경과 상호작용한다. 에이전트는 다음과 같은 절차적 루프를 통해 복잡한 문제를 해결한다.

• 의도 해석 (Understanding): LLM을 활용하여 사용자 요청을 분석한다.
• 정보 수집 (Retrieval): 검색 API나 데이터 소스를 호출해 필요한 정보를 확보한다.
• 계획 수립(Planning): 복잡한 작업을 세분화하여 실행 가능한 단계로 설계한다.
• 실행 및 반복(Execution & Iteration): 관찰(Observation) → 계획(Planning) → 행동(Action) → 피드백(Iteration)의 순환 과정을 통해 문제를 점진적으로 해결한다.

이 과정에서 LLM은 언어 기반 추론과 계획 수립을 지원하는 핵심 두뇌 역할을 담당하지만, 자율적 목표 달성과 복합적 문제 해결 능력은 에이전트 구조 안에서 비로소 구현된다.

결론적으로, LLM은 강력한 언어 지능을 제공하는 핵심 도구이고, AI 에이전트는 이를 활용해 현실 세계의 다양한 문제를 해결하는 실행 시스템이다. LLM 단독으로는 고도화된 대화형 챗봇 수준에 머물지만, 에이전트와 통합될 때 외부 도구 활용, 정보 탐색, 다단계 추론을 통해 능동적 실행 주체로 발전한다. 따라서 LLM과 AI 에이전트는 각각 엔진과 조종사처럼 상호보완적으로 작동하며, 서로 결합될 때 비로소 실질적인 지능형 시스템을 구현한다.

LLM is a large-scale neural network pretrained on vast text datasets, internalizing linguistic patterns to generate contextually appropriate responses. When a user inputs a query, the LLM predicts the most probable token based on probability distributions and develops the sentence accordingly. Because of these characteristics, the LLM performs various natural language processing (NLP) tasks such as summarization, translation, code generation, and creative writing. However, the LLM itself lacks the ability to set goals, make long-term decisions, and dynamically interact with external environments. In other words, the LLM is essentially an inference engine specialized in responding to inputs.

In contrast, an AI agent is an intelligent system with goal-directed autonomy, which uses the LLM to interact with external tools, APIs, databases, and real-world environments. The agent solves complex problems through the following procedural loop.

• Understanding: The LLM is used to analyze the user’s request.
• Retrieval: APIs or data sources are called to obtain the necessary information.
• Planning: Complex tasks are broken down and designed into executable steps.
• Execution & Iteration: Problems are progressively solved through a cycle of Observation → Planning → Action → Iteration.

In this process, the LLM serves as the core brain that supports language-based reasoning and planning, but autonomous goal achievement and complex problem-solving capabilities are realized only within the agent structure.

In conclusion, the LLM is a core tool that provides powerful linguistic intelligence, while the AI agent is an execution system that utilizes it to solve diverse real-world problems. The LLM remains at the level of an advanced conversational chatbot, but when integrated with an agent, it evolves into an active executor capable of tool usage, information retrieval, and multi-step reasoning. Therefore, the LLM and AI agent function complementarily, like an engine and a pilot, and only when combined can they realize a truly intelligent system.

Seoung Bum Kim. All Rights Reserved. No part of this document may be cited or reproduced without permission.