작업 수행이 가능하고 차단되지 않는 AI 에이전트 구축하기

이 가이드에서는 다음을 이해하게 됩니다:

• 왜 세계가 생성형 AI를 넘어 에이전트형 AI 시대로 나아가고 있는지.
• 현재 대규모 언어 모델의 가장 큰 한계점.
• 에이전트형 지식 파이프라인으로 이러한 한계를 해결하는 방법.
• AI 에이전트가 실패하는 지점과 이유, 그리고 성공을 위해 필요한 요소.
• Bright Data가 AI 에이전트 활용을 위한 종합 도구 세트를 제공하는 방법.

자, 시작해 보겠습니다!

에이전트형 AI의 시대: 생성형 AI에서 AI 에이전트로

맥킨지에 따르면, 설문조사에 참여한 기업의 약 88%가 적어도 하나의 비즈니스 기능에 AI를 사용하고 있습니다. 더 흥미로운 점은 응답자의 23%가 자사가 이미 기업 내 어딘가에서 에이전트형 AI 시스템을 확장하고 있다고 답했으며, 또 다른 39%는 AI 에이전트를 적극적으로 실험 중이라고 답했습니다.

이는 단순한 생성형 AI 파이프라인에서 더 진보된 에이전트 기반 시스템으로의 점진적 전환을 시사합니다. 기업들은 더 이상 모델에 프롬프트만 입력하지 않습니다. 대신 실제 프로세스와 시스템 내에서 AI 에이전트를 테스트하고 있습니다.

왜 그럴까요? 기존 일반 AI 워크플로우와 비교해 AI 에이전트는 자율적이며, 오류에서 복구할 수 있고, 훨씬 복잡한 목표를 추구할 수 있기 때문입니다. 바로 이 점이 AI 기반 의사 결정과 더 깊고 실행 가능한 통찰력을 가능케 합니다.

이러한 전환은 성과를 내고 있습니다. PwC가 300명의 고위 경영진을 대상으로 실시한 연구에서 응답자의 3분의 2(66%)가 AI 에이전트가 주로 생산성 향상으로 측정 가능한 가치를 창출하고 있다고 답했습니다.

당연히 에이전트형 AI는 이 분야에서 가장 빠르게 성장하는 트렌드 중 하나로 남아 있습니다. 포브스는 에이전트형 AI 시장이 2026년 85억 달러에서 2030년까지 450억 달러로 성장할 것으로 추정하며, 이 패러다임이 얼마나 빠르게 주목받고 있는지 강조하고 있습니다.

AI 에이전트의 가장 큰 한계점

“에이전틱 AI”란 AI 에이전트를 통해 AI를 활용하는 것을 의미합니다. 이는 최소한의 인간 개입 또는 사용자를 완전히 대신하여 계획, 추론, 실행을 통해 특정 목표를 달성하도록 설계된 자율 시스템입니다.

어떻게 가능할까? 명확한 지침, 도구 통합, 선택적 인간 개입 단계, 시행착오 실행으로 구성된 작업 기반 로드맵을 따름으로써 가능하다. 자세한 내용은 AI 에이전트 구축 방법에 대한 상세 가이드를 참조하라.

에이전트형 AI 시스템은 특정 작업에 특화된 여러 하위 AI 에이전트에 의존할 수도 있습니다. 이는 강력하게 들리며 실제로 그렇습니다. 그러나 모든 AI 에이전트의 핵심 엔진은 여전히 대규모 언어 모델(LLM)이라는 점을 기억하는 것이 중요합니다.

LLM은 우리의 업무 방식과 복잡한 문제 접근법을 변화시켰지만, 몇 가지 한계점도 동반합니다. 가장 중요한 두 가지는 다음과 같습니다:

1. 제한된 지식: LLM의 지식은 과거의 단면을 보여주는 훈련 데이터에 의해 제약받습니다. 따라서 명시적으로 업데이트되거나 보강되지 않는 한 현재 사건이나 최근 변화를 인지하지 못합니다. 올바른 답을 추론할 수도 있지만, 확신에 찬 잘못된 답변이나 허구적인 답변을 생성할 수도 있습니다.
2. 실제 세계와의 직접적 상호작용 부재: LLM은 전용 도구 및 통합 없이 인터넷, 외부 시스템 또는 실시간 환경과 상호작용할 수 없습니다. 그들의 주요 기능은 알고 있는 내용과 요청받은 작업에 기반해 텍스트, 이미지, 코드, 영상 등의 콘텐츠를 생성하는 것입니다.

AI 에이전트는 LLM 위에 구축되므로, 선택한 에이전트형 AI 프레임워크와 무관하게 이러한 제한을 상속받습니다. 따라서 적절한 아키텍처와 제어 없이 모든 AI 에이전트가 의도한 대로 동작하지 않는 이유입니다.

해결책은 에이전틱 지식 파이프라인입니다

이미 짐작하셨겠지만, 에이전트형 AI의 본질적 한계를 극복하는 가장 쉽고 효과적인 방법은 AI 에이전트에 적절한 도구를 제공하는 것입니다. 이러한 도구는 실시간 데이터 검색 및 검색, 실제 환경과의 상호작용, 그리고 에이전트가 운영해야 하는 시스템 및 서비스와의 통합을 가능하게 해야 합니다.

그러나 단순히 에이전트에게 도구를 제공하는 것만으로는 부족합니다. 에이전트가 생산적이고 빠르며 신뢰할 수 있도록 논리적 흐름을 구조화하는 것 역시 동등하게 중요합니다. 따라서 이러한 도구를 어디서 찾을 수 있고 어떻게 작동하는지 살펴보기 전에, 성공적인 AI 에이전트가 높은 수준에서 어떻게 작동하는지 먼저 살펴보겠습니다!

에이전트 지식 파이프라인: 발견, 추출, 실행

인간이 최상의 결과를 달성하는 방식을 생각해 보십시오. 우리는 올바른 정보와 도구에 접근할 수 있고, 이를 현명하게 활용하는 방법을 알 때 더 나은 성과를 냅니다. 동일한 원리가 AI 에이전트에도 적용됩니다.

신뢰할 수 없는 행동이나 열악한 결과를 피하려면, 에이전트형 AI 시스템은 실시간으로 검증 가능하고 정확한 지식에 접근할 수 있어야 합니다. 그런 다음 그 지식을 적절한 도구를 통해 외부 세계와 상호작용하는 데 활용할 수 있습니다.

직관적으로 들리듯, 견고하고 실용적인 에이전트형 AI 시스템은 에이전트 지식 파이프라인을 따릅니다. 이는 세 가지 핵심 단계로 구성됩니다:

1. 발견(Discover): 당면한 작업에 기반하여 관련 데이터 소스를 식별하고 위치 파악합니다. 목표는 에이전트의 의사 결정에 정보를 제공할 수 있는 신뢰할 수 있고 최신 소스를 찾는 것입니다.
2. 추출: 데이터를 검색하여 활용 가능한 지식으로 전환합니다. 여기에는 정보 수집, 잡음 제거 및 필터링, 비정형 데이터 구조화, 에이전트가 추론할 수 있는 일관된 데이터 형식(대부분의 경우 마크다운, 일반 텍스트 또는 JSON)으로 결과 통합이 포함됩니다.
3. 실행: 획득한 지식을 활용하여 의사 결정과 행동을 주도합니다. 여기에는 통찰력 생성, 워크플로 실행, 또는 목표 달성을 위한 웹사이트 상호작용 등이 포함될 수 있습니다.

중요: 처음 두 단계는 일반적으로 “에이전트 지식 획득” 단계로 지칭됩니다. 대부분의 애플리케이션과 사용 사례에서 이 단계들이 가장 중요하며(곧 살펴보겠지만, 문제가 발생하는 지점이기도 합니다).

에이전틱 지식 습득 단계에서 시스템은 작업에 가장 관련성 높은 데이터를 검색, 추출 및 정제합니다. 이는 일반적으로 전용 에이전틱 RAG 시스템을 통해 달성되며, 이 시스템은 다중 AI 에이전트를 조정하여 정확하고 신뢰할 수 있는 정보 검색을 보장합니다. 마지막으로 에이전틱 시스템은 이전에 수집한 컨텍스트와 지식을 바탕으로 행동을 취합니다.

AI 에이전트가 에이전트형 지식 파이프라인을 따르는 방식

대부분의 상황에서 AI 에이전트는 높은 자율성과 추론 능력을 갖추고 있음을 유념해야 합니다. 따라서 항상 엄격히 선형적인 방식으로 파이프라인을 따르지 않을 수 있습니다. 대신 개별 단계를 반복하거나 때로는 세 단계 전체를 순환하는 경우가 일반적입니다.

예를 들어, 첫 번째 단계에서 발견된 데이터가 불충분하거나 품질이 낮다고 판단되면 에이전트는 추가 검색을 수행할 수 있습니다. 마찬가지로 실행 단계의 결과가 만족스럽지 않으면 에이전트는 처음 단계로 돌아가 접근 방식을 개선하기로 결정할 수 있습니다. 이는 고품질 결과를 추구할 때 인간의 작업 방식을 반영합니다.

따라서 에이전트형 지식 파이프라인은 단순히 ‘발견’에서 ‘실행’으로 이어지는 직선 경로(정적으로 코딩된 일반 AI 파이프라인에서 볼 수 있는 형태)가 아닙니다. 동시에 이러한 인간과 유사한 반복적 행동을 수동으로 관리할 필요도 없습니다. AI 에이전트 프레임워크나 라이브러리가 이를 대신 처리해 주기 때문입니다!

지원되는 사용 사례

지속적인 지식 습득으로 구동되는 에이전트형 AI 시스템은 운영해야 하는 특정 맥락에 깊이 뿌리내리게 됩니다. 이러한 상황 인식 능력 덕분에 다음과 같은 다양한 시나리오를 포괄할 수 있습니다:

AI 에이전트의 실패 요인과 성공을 위한 필수 요소

이제 에이전트형 AI의 중요성과 효과적인 시스템 구축 방법을 이해했으니, 주요 과제와 요구 사항을 살펴볼 때입니다.

주요 도전과제 및 장애물

의심할 여지 없이 웹은 세계에서 가장 방대하고 최신이며 가장 많이 활용되는 데이터 소스입니다. 약 64제타바이트 (64조 기가바이트)에 달하는 정보량을 말합니다!

지능형 에이전트형 AI 시스템에 있어 인터넷에서 직접 데이터를 검색하고 추출하는 것 외에는 사실상 대안이 없습니다. 그러나 웹에서 데이터를 추출하는 작업( 웹 스크래핑이라 함)에는 수많은 장애물이 따릅니다…

웹사이트 소유자들은 자신들의 데이터가 지닌 가치를 잘 알고 있습니다. 그래서 정보가 공개적으로 접근 가능하더라도 IP 차단, CAPTCHA, 자바스크립트 챌린지, 지문 분석, 기타 봇 방지 방어 수단과 같은 스크래핑 방지 조치로 보호되는 경우가 많습니다.

이로 인해 에이전트 지식 획득 단계는 까다로워집니다. AI 에이전트는 올바른 웹 소스에서 데이터를 찾아 가져올 뿐만 아니라, 이러한 보호 장치를 자동으로 우회하고 마크다운( Markdown)이나 JSON과 같은 RAG 준비 완료 데이터 형식으로 필요한 정보에 접근할 수 있는 도구가 필요합니다. 더 깊이 알아보려면 에이전트형 RAG 시스템 구축 튜토리얼을 참조하세요.

실행 단계 역시 마찬가지로 복잡할 수 있습니다. 특히 에이전트가 특정 사이트와 상호작용하거나 온라인에서 작업을 수행해야 하는 경우 더욱 그렇습니다. 적절한 도구가 없다면 AI 에이전트는 쉽게 차단되거나 작업을 완료하지 못할 수 있습니다.

성공을 위한 필수 요소

이제 AI 에이전트가 효과적으로 작동하려면 웹 접근이 필요하며 극복해야 할 과제들이 무엇인지 이해하셨을 것입니다. 하지만 진정한 성공을 위해 무엇이 필요할까요? 단순히 웹 검색, 접근 및 상호작용을 위한 도구를 제공하는 것만으로는 충분하지 않습니다…

의미 있는 결과를 얻으려면 AI 에이전트가 사용할 수 있는 도구는 안정적이고 확장 가능하며 복원력이 있어야 합니다. 결국, 올바른 에이전트형 AI 기술 스택이 없다면 해결책 대신 새로운 문제를 초래할 위험이 있습니다.

효과적으로 작동하기 위해 에이전트형 AI 시스템은 웹 데이터 검색 및 상호작용을 위한 도구가 다음을 보장해야 합니다:

• 높은 가동 시간: 데이터 수집 및 처리 중 중단이나 오류가 발생하지 않도록 기반 인프라가 높은 가용성을 유지해야 합니다.
• 높은 성공률: 도구는 웹사이트의 봇 방지 조치를 우회하여 에이전트가 검색 엔진 활용, 웹 데이터 추출, 페이지 상호작용을 차단당하지 않고 수행할 수 있어야 합니다.
• 높은 동시성: 다중 사이트에서 데이터 수집하거나 여러 검색 쿼리를 동시에 수행하는 작업이 많습니다. 확장 가능한 인프라를 통해 에이전트가 다수의 요청을 동시에 처리하여 결과를 가속화할 수 있습니다.
• 검증 가능한 정보: AI 에이전트는 Google, Bing, Yandex, Baidu와 같은 주요 검색 엔진과 상호작용해야 합니다. 이를 통해 우리가 정보를 검색하는 방식(검색 결과 탐색 및 가장 관련성 높은 URL 추적)을 재현할 수 있습니다. 동일한 쿼리를 직접 재현하고 정보를 원본 페이지 URL로 추적할 수 있으므로 데이터 검증성이 보장됩니다.
• 최신 데이터: 웹 스크래핑 도구는 실시간 데이터 피드를 포함한 모든 웹 페이지에서 정보를 신속하게 추출해야 합니다.
• LLM 호환 출력: 데이터는 마크다운(Markdown)이나 JSON과 같은 구조화된 형식으로 제공되어야 합니다. LLM에 원시 HTML을 입력하면 결과가 약해지지만, 깔끔하고 구조화된 데이터는 더 정확한 추론과 통찰력을 가능하게 합니다.

물론, 제공업체가 명확한 문서화, 신속한 지원, AI 도구와의 원활한 통합을 제공하지 않는다면 이러한 요구사항은 무의미합니다. 시장에서 최고의 AI 지원 웹 데이터 인프라를 찾고 계신가요? 바로 여기에 Bright Data가 있습니다!

Bright Data가 차단 회피 및 목표 달성을 지원하는 AI 에이전트

Bright Data는 선도적인 웹 데이터 플랫폼으로, 모든 공개 웹사이트에서 데이터를 발견, 접근, 추출 및 상호작용할 수 있는 AI 지원 도구를 제공합니다.

더 구체적으로, 포괄적인 서비스 및 솔루션 세트를 통해 에이전트 파이프라인을 지원합니다. 이 도구들은 AI 에이전트가 웹을 검색하고, 데이터를 수집하며, 차단당하지 않고 대규모로 사이트와 상호작용할 수 있게 합니다. 또한 LangChain, LlamaIndex, CrewAI, Agno, OpenClaw 등 잘 알려진 옵션을 포함한 다양한 AI 프레임워크와 통합됩니다.

이 모든 솔루션은 1억 5천만 개 이상의 IP로 구성된 프록시 네트워크를 기반으로 한 엔터프라이즈급 무한 확장 인프라로 구동됩니다. 플랫폼은 99.99%의 성공률과 99.99%의 가동 시간을 보장합니다. 또한 Bright Data는 24시간 기술 지원과 함께 각 솔루션에 대한 방대한 문서 및 상세한 블로그 게시물을 제공합니다.

이를 통해 실시간 지식 습득을 위한 강력한 AI 에이전트와 AI 기반 시스템을 구축할 수 있습니다. 이제 Bright Data가 에이전트 지식 파이프라인의 각 단계를 어떻게 지원하는지 살펴보겠습니다!

발견

Bright Data는 데이터 발견 단계를 다음과 같이 지원합니다:

• SERP API: Google, Bing, DuckDuckGo, Yandex 등 다양한 검색 엔진의 실시간 검색 결과를 제공합니다. AI 에이전트가 검증 가능한 출처를 찾고 컨텍스트 기반 URL을 추적할 수 있도록 지원합니다.
• 웹 아카이브 API: 수 페타바이트 규모의 방대한 웹 아카이브에 지속적으로 업데이트되는 필터링된 접근을 제공합니다. 연구 및 AI 워크플로우를 위한 역사적 HTML, 미디어 URL, 다국어 콘텐츠 검색을 지원합니다.

추출

Bright Data는 웹 데이터 추출 단계를 다음과 같이 지원합니다:

• 웹 언락커 API: AI 기반 지문 인식, 프록시 로테이션, 재시도, CAPTCHA 해결, 자바스크립트 렌더링을 통해 자동으로 차단을 우회합니다. 대규모로, LLM 최적화 형식으로, 모든 웹 페이지에서 공개 웹 데이터를 안정적으로 제공합니다.
• 크롤 API: 단일 URL로부터 전체 사이트 크롤링을 자동화합니다. URL을 발견하고 추적하며 정적/동적 콘텐츠를 JSON, 마크다운, HTML 등 AI 활용이 가능한 깔끔한 형식으로 추출합니다.

실행

Bright Data는 에이전트 실행 단계를 다음과 같이 지원합니다:

• 에이전트 브라우저: 클라우드 기반의 AI 지원 브라우저로, 자율 에이전트가 웹사이트 탐색, 클릭, 양식 작성, 세션 관리, 데이터 추출을 수행할 수 있도록 지원하며, CAPTCHA, 봇 방지 방어 체계 처리 및 자동 확장 기능을 제공합니다.
• 웹 MCP: 클라우드 브라우저 내에서 데이터 추출, 웹 피드 검색, 페이지 상호작용을 위한 60개 이상의 도구에 AI 에이전트가 접근할 수 있게 합니다. 다양한 AI 솔루션과의 빠르고 간소화된 통합을 지원하며 무료 이용권도 제공됩니다.

결론

이 블로그 글에서는 에이전트형 AI 시스템이 주도권을 잡는 이유와 그 기반이 되는 AI 에이전트가 어떻게 생산 환경에 즉시 적용 가능하고 신뢰할 수 있으며 성공적인지 알아보았습니다. 특히 에이전트형 지식 파이프라인을 지원하기 위해 적절한 도구에 대한 접근성을 제공하는 것이 얼마나 중요한지 확인했습니다.

그러나 핵심은 AI 에이전트가 활용할 수 있는 도구뿐만이 아닙니다. 해당 도구들이 가치 있고 견고하게 작동하도록 지원하는 기반 인프라 역시 중요합니다. 이와 관련해 Bright Data는 AI를 위한 엔터프라이즈급 아키텍처를 제공하며, 에이전트형 워크플로우의 전체 스펙트럼을 지원하는 솔루션을 제공합니다.

지금 바로 Bright Data에 가입하고 에이전트 지원 웹 데이터 도구 통합을 시작하세요!