• 목록

뉴스에 자주 나오는 "RAG", "에이전트"가 뭔지 비유로 쉽게 풀어보겠습니다.

RAG = "오픈북 시험을 보는 AI"

일반 AI는 외운 지식으로만 답합니다. RAG(검색 증강 생성)는 답하기 전에 관련 문서를 찾아본 뒤 답합니다. 그래서:

• 
  
• 최신 정보 반영 가능
  
• 사내 문서 기반 정확한 답변
  
• "지어내기(환각)" 감소
  

AI 에이전트 = "스스로 일하는 비서"

기존 AI가 "답을 말해주는 사람"이라면, 에이전트는 직접 행동하는 사람입니다. 목표를 주면 스스로 단계를 나누고, 검색·계산·도구 사용을 거쳐 결과물까지 만들어냅니다.

둘을 합치면

"우리 회사 문서를 검색(RAG)해서, 보고서를 작성하고 메일까지 보내는(에이전트)" 식의 자동화가 가능해집니다. 이것이 2026년 기업 AI의 핵심 그림입니다.

마무리

어려운 용어지만 핵심은 단순합니다. RAG=찾아보고 답한다, 에이전트=스스로 실행한다. 이 두 개념만 알아도 AI 뉴스의 80%가 읽힙니다.