🤖 🧠 Agentic RAG 에이전트 RAG 란 무엇인가?

🤖 🧠 Agentic RAG 에이전트 RAG 란 무엇인가?

 

🤖 기존 RAG와 무엇이 다를까?

RAG는 말 그대로 검색 기반 생성(Retrieval-Augmented Generation) 방식입니다.
기존의 RAG는 이렇게 작동합니다:

1. 사용자의 질문을 입력받고,
2. 검색기를 통해 관련 문서를 찾아온 후,
3. 해당 문서를 기반으로 LLM이 답변을 생성합니다.

하지만 이 방식에는 한계가 있습니다.

• 검색된 문서가 부정확하면, 결과도 부정확
• 모든 쿼리에 동일한 전략 적용
• 복잡한 문제 해결엔 부족

여기서 한 단계 진화한 것이 에이전트 기반 RAG, 즉 Agentic RAG입니다.

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🧠 Agentic RAG의 작동 방식

Agentic RAG는 단순한 검색/생성 흐름이 아닙니다.
복수의 에이전트(Agent)가 역할을 나누어 협력하며 더 정밀하고 상황에 맞는 응답을 생성합니다.

핵심 흐름

1. 사용자 질의 수신
2. 라우팅 에이전트가 어떤 처리 루트를 사용할지 결정
3. 검색 에이전트가 로컬 데이터나 웹에서 정보 검색
4. 컨텍스트 조합 에이전트가 정보를 재구성
5. 응답 생성 에이전트가 최종 응답 생성

이 모든 과정은 에이전트들 간의 협업으로 이루어지며,
필요한 경우 외부 API 호출, 코드 실행, 요약 등 다양한 도구(tool)도 사용할 수 있습니다.

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왜 Agentic RAG인가요?

"AI가 대답은 잘하는데… 왜 새로운 정보는 모를까?"

그 이유는 대부분의 AI 모델이 훈련 데이터에만 의존하기 때문입니다. 그래서 최신 주식 뉴스, 실시간 정책 변화, 금융 기술 트렌드 등 실시간 정보 기반 문제엔 한계가 있습니다. 여기서 등장하는 것이 바로 Agentic RAG입니다.

 

이 기술은 다음 두 가지를 결합합니다:

• Agentic AI: 상황에 따라 판단하고 행동할 수 있는 에이전트 기반 시스템
• RAG (Retrieval-Augmented Generation): 외부 정보를 검색해서 답변의 정확도를 높이는 구조

이번 튜토리얼에선 "알고리즘 트레이딩 관련 질문에 실시간 대응하는 에이전트"를 직접 만들어볼 거예요.

 

왜 Agentic RAG인가요?

 

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💡 실생활 예제로 이해하는 Agentic RAG

다음은 Agentic RAG가 어떻게 활용될 수 있는지를 보여주는 간단한 시나리오입니다.

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예제 1: 📈 실시간 주식 분석 에이전트

상황: 사용자가 이렇게 질문합니다.

"오늘 테슬라 주가에 변화가 있었어? 상승 원인은 뭘까?"

 

Agentic RAG의 작동 방식:

• 라우팅 에이전트가 ‘실시간 주가 확인’이 필요한 질문임을 인식
• 웹 크롤링 에이전트가 주가 정보 사이트에서 최신 데이터를 수집
• 뉴스 요약 에이전트가 오늘 테슬라 관련 뉴스 중 주요 원인 요약
• 최종 에이전트가 주가 그래프와 함께 분석을 제공합니다
  → 결과: "오늘 테슬라는 5.3% 상승했으며, Morgan Stanley의 목표가 상향이 주요 요인으로 분석됩니다."

예제 1: 📈 실시간 주식 분석 에이전트

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예제 2: 🏦 정책 변화 요약 에이전트

상황:

"청년 전세 대출 제도가 변경됐다던데, 요약해서 알려줘."

 

Agentic RAG의 작동 방식:

• 라우팅 에이전트가 정책 변화 관련 질문임을 인식
• 검색 에이전트가 국토부/기획재정부 웹사이트에서 최신 공지 검색
• 요약 에이전트가 주요 문서 항목 정리
• 답변 에이전트가 ‘변경 전/후’ 표 형식으로 비교 요약 제공
  → 결과: "2025년 5월부터 소득 기준이 완화되어, 연소득 5천만원까지 청년 전세자금 대출 신청 가능"

예제 2: 🏦 정책 변화 요약 에이전트

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예제 3: ⚙️ 알고리즘 트레이딩 전략 생성기

상황:

"5일 EMA 돌파 전략에 따라 종목 추천해줘."

 

Agentic RAG의 작동 방식:

• 전략 분석 에이전트가 EMA 5 조건을 이해
• 데이터 수집 에이전트가 시장 종목 데이터 불러오기
• 조건 필터링 에이전트가 EMA 5 돌파한 종목만 선별
• 설명 에이전트가 추천 종목 리스트와 매수 시점 설명
  → 결과: "오늘 EMA 5를 강하게 돌파한 종목은 ABC, XYZ입니다. 거래량 증가도 함께 발생했기 때문에 주목할 만합니다."

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📝 Agentic RAG는 ‘도구형 AI’의 미래입니다

Agentic RAG는 단순한 ‘정보 생성기’가 아니라, 지능형 에이전트 시스템의 핵심 인프라입니다.
각 에이전트가 도구처럼 작동하며 협력하는 구조 덕분에, 이제는 AI가:

• 실시간으로 정보를 수집하고,
• 복잡한 문제를 단계별로 해결하며,
• 사용자의 요구에 맞는 정확한 답변을 생성할 수 있게 되었습니다.

앞으로의 AI는 단순히 똑똑한 텍스트 생성기가 아니라,
진짜 '비서'처럼 움직이는 문제 해결 파트너로 진화할 것입니다.