에이전트 AI 프레임워크 전략: 모델보다 '도구'에 집중해야 하는 이유

데이터를 70배 적게 쓰고도 동일한 성능을 낼 수 있다면 어떨까? 수많은 AI 에이전트 도구와 프레임워크가 쏟아지는 가운데, 개발자와 기업들은 어떤 도구를 선택해야 할지 혼란에 빠져 있다. 최근 연구진이 발표한 프레임워크는 이러한 복잡한 생태계를 정리하며, 무조건 모델을 새로 학습시키는 것보다 '도구'를 최적화하는 것이 더 효율적이라는 해답을 제시했다.

에이전트 AI 프레임워크 전략: 4가지 핵심 아키텍처

연구에 따르면 에이전트 AI 구축 전략은 크게 두 가지 축으로 나뉜다. 파운데이션 모델 자체를 수정하는 '에이전트 적응(Agent Adaptation)'과 주변 환경을 최적화하는 '도구 적응(Tool Adaptation)'이다. 이를 세분화하면 네 가지 전략으로 구분된다.

• A1 (도구 실행 신호): 코드 컴파일러 같은 도구의 피드백을 통해 모델을 학습시킨다. DeepSeek-R1이 대표적인 사례로, 기술적인 도구 사용 능력을 극대화한다.
• A2 (에이전트 출력 신호): 최종 답변의 품질에 따라 모델을 최적화한다. Search-R1처럼 복잡한 추론 과정을 스스로 학습하게 만든다.
• T1 (에이전트 비종속 도구): 기존의 검색기(Retriever)처럼 범용적인 도구를 그대로 가져다 쓴다. 가장 빠르고 위험 부담이 적다.
• T2 (에이전트 감독 도구): 특정 에이전트의 부족한 부분을 채워주도록 작은 도구 모델을 맞춤 학습시킨다. s3 프레임워크가 대표적이다.

비용과 성능의 상충관계: 왜 도구인가?

기업 입장에서 가장 중요한 것은 비용 효율성이다. 연구 결과에 따르면, Search-R1 방식은 170,000개의 학습 데이터가 필요했지만, s3(T2) 시스템은 단 2,400개의 데이터만으로 유사한 성능을 냈다. 무려 70배 이상의 데이터 효율성을 보인 것이다. 또한 모델 전체를 튜닝할 경우 발생하는 '파괴적 망각(Catastrophic Forgetting)' 현상에서도 도구 적응 방식은 자유롭다는 장점이 있다.