지난 게시물에서 검색 엔진과 AI 검색의 차이점을 알아봤습니다. AI 기술이 발전하면서 검색 엔진에 AI 기술을 결합한 챗GPT 서치나 퍼플렉시티와 같은 서비스 인기가 커지고 있는데요. AI 검색의 원리를 이해하려면 에이전틱 서치(Agentic Search)라는 개념을 짚고 넘어가야 합니다.
이번에는 에이전틱 서치 개념을 알아보고, 핵심 특징 및 주로 활용되는 분야를 살펴보겠습니다.
에이전틱 서치란?
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에이전틱 서치 개념
에이전틱 서치(Agentic Search)에서 ‘에이전틱(Agentic)’은 ‘사람의 개입 없이 스스로 결정하고 작업을 수행하는 자율 시스템’을 말합니다.
지난번 AI 에이전트와 AI의 차이점을 설명하면서 AI 에이전트는 사람의 개입 없이도 사용자의 의도에 따라 필요한 데이터를 스스로 학습하고, 상황에 따라 적절한 솔루션을 도출한다고 소개했는데요.
에이전틱 서치는 AI가 사용자의 의도를 파악해 여러 단계의 작업을 자율적으로 수행하는 차세대 검색 시스템을 의미합니다.
전통적 검색 시스템과 차이점
전통적 검색 시스템 | 에이전틱 서치 | |
작동 방식 | 키워드 중심 검색 결과 나열 | 사용자 목적에 충족하는 요약 답변 |
결과 | 문서 링크, 이미지 등 단순 정보 제공 | 목표 달성 위한 종합적 결과 제공 |
사용자 역할 | 사용자가 반복적으로 검색 | AI가 스스로 판단하고 재질문 |
예시 | ‘주말 여행지 추천’ 입력 → 여행지 정보 사이트 또는 블로그 링크 제공 → 검색어 입력 반복 | ‘주말에 여행하기 좋은 여행지와 각 여행지의 숙소 및 맛집을 평점 높은 순으로 정리해 줘’ 입력 → 한 번에 결과 제공 |
전통적인 검색 시스템에서는 ‘주말 여행지 추천’, ‘강릉 숙소 추천’, ‘강릉 맛집 추천’처럼 사용자가 직접 검색어를 선정해 검색 엔진에 입력하고, 링크 형태로 주어진 여러 가지 정보를 일일이 검색해 탐색해야 했습니다. 또한, 필요에 따라 추가 정보를 다시 검색하고 탐색하는 과정을 반복해야 했죠.
하지만 에이전틱 서치는 ‘주말에 여행하기 좋은 여행지와 각 여행지의 숙소 및 맛집을 평점 높은 순으로 정리해 줘’와 같이 사용자가 복잡한 명령어를 입력해도 그 의도에 맞는 답변을 생성할 때까지 검색어 생성부터 관련 문서 탐색 및 선별까지 스스로 반복합니다.
지난 글에서 소개한 챗GPT 서치, 퍼플렉시티와 같은 AI 검색 서비스는 에이전틱 서치 시스템을 실제 제품(서비스)에서 성공적으로 구현한 사례이죠.
일반 검색 vs RAG vs 에이전틱 서치
에이전틱 서치를 이야기할 때 자주 함께 등장하는 개념이 RAG(검색 증강 생성, Retrieval-Augmented Generation)인데요. 셋의 차이를 정리하면 에이전틱 서치가 어디까지 나아간 개념인지 분명해집니다.
구분 | 일반 검색 | RAG | 에이전틱 서치 |
|---|---|---|---|
방식 | 키워드로 문서를 찾아 나열 | 검색한 문서를 근거로 AI가 답변 생성 | 스스로 계획을 세워 검색, 생성을 여러 단계 반복 |
질의 처리 | 입력한 키워드 그대로 | 한 번 검색해 그 결과로 답변 | 문을 여러 하위 질의로 분해해 반복 검색 |
자율성 | 없음(사용자가 판단) | 낮음(1회 검색-생성) | 높음(계획, 재검색, 검증까지 스스로) |
적합한 상황 | 단순 정보 찾기 | 문서 기반 정확한 답변이 필요할 때 | 여러 출처를 종합해야 하는 복잡한 과제 |
쉽게 말해 RAG가 '한 번 찾아보고 답한다'면, 에이전틱 서치는 '필요하면 몇 번이고 다시 찾아보고, 스스로 검증까지 하며 답한다'에 가깝습니다.
에이전틱 서치는 어떻게 작동하나요?
에이전틱 서치가 복잡한 질문을 처리하는 과정은 대체로 아래 단계를 거칩니다. 기업이 도입을 검토할 때 각 단계가 어떤 기능, 데이터를 요구하는지 이해해 두면 좋습니다.
1️⃣ 질의 분해: 사용자의 복잡한 질문을 답할 수 있는 작은 하위 질문들로 나눕니다. 예시로 '여행지 + 숙소 + 맛집 평점'을 각각의 검색 과제로 분리해요.
2️⃣ 다단계 검색: 하위 질문마다 검색을 실행하고, 얻은 결과를 보고 다음에 무엇을 더 찾을지 스스로 판단해 반복 검색합니다.
3️⃣ 도구 사용: 필요에 따라 웹 검색, 사내 문서 검색, 계산기, API 등 외부 도구를 호출해 정보를 보강합니다.
4️⃣ 종합, 검증: 여러 단계에서 모은 정보를 취합하고, 상충하는 내용은 추가 검증한 뒤 하나의 답변으로 정리합니다.
기업 환경에서는 2번(다단계 검색)과 3번(도구 사용)에서 사내 데이터의 품질이 결과를 크게 좌우합니다. 문서가 정리, 정제돼 있어야 AI가 제대로 찾고 종합할 수 있어요. 이 준비 과정이 궁금하시다면 자세히 다룬 글을 추천해드릴게요.
👉 AI 도입의 필수 작업, 데이터 전처리 개념과 중요성
에이전틱 서치는 어떤 특징이 있나요?
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자율적 의사결정
에이전틱 서치 시스템은 사용자의 질문 의도와 맥락을 이해하고 필요한 검색 경로를 계획하며, 목표에 부합하는 결과를 생성할 때까지 반복적으로 작업한 뒤 종합적인 답변을 제공합니다.
복합적 작업 수행
에이전틱 서치 시스템은 사용자가 복잡한 질문을 하더라도 여러 단계로 나눠 정보를 탐색하고, 각 단계의 결과를 종합해 최종 답변을 생성하며, 요약, 비교, 계획 수립 등 복합적인 작업을 수행할 수 있습니다.
목표 지향적 행동
에이전틱 서치 시스템은 단순한 정보 검색 결과가 아니라 사용자의 목표 달성을 위해 필요한 행동을 스스로 설계하고 실행합니다. 필요에 따라 스스로 추가 질문을 생성하기도 하고, 검색 과정에서 얻은 정보에 따라 검색 전략을 실시간으로 수정하기도 합니다. 상충하는 정보가 있다면 추가 검증을 할 수도 있어요.
에이전틱 서치, 실제로 어떻게 적용할 수 있나요?
에이전틱 서치는 AI가 자율적으로 계획부터 실행을 반복하며 복잡한 문제를 해결하며, 다양한 산업에서 자동화와 유연성 등을 제공할 수 있습니다. 좀 더 구체적인 적용 사례를 알아볼까요?
검색 엔진 및 지식 검색
출처: 퍼플렉시티
퍼플렉시티(Perplexity), 챗GPT 서치, 구글 제미나이(Gemini), 라이너(Liner) 등 AI 검색 서비스는 에이전틱 서치를 경험할 수 있는 가장 성공적인 사례입니다. 이미 많은 사용자가 전통적인 검색 엔진 대신 AI 검색 서비스에서 정보를 탐색하고 있어요.
앞서 소개한 것처럼 ‘주말에 여행하기 좋은 여행지와 각 여행지의 숙소 및 맛집을 평점 높은 순으로 정리해 줘’와 같이 복잡한 질문에도 다양한 경로의 문서를 검색해 적절한 답변을 제공합니다.
가상 비서 및 챗봇
출처: 매일경제
가상 비서나 AI 챗봇 역시 에이전틱 서치를 적용해 고객의 복합적인 요청 사항에도 만족스러운 경험을 제공할 수 있는데요.
하나투어는 국내 여행업계 최초로 멀티 AI 에이전트 서비스인 ‘하이(H-AI)’를 선보였습니다. 하이는 사용자가 ‘40만 원대 일본 패키지 찾아줘’라는 자연어로 질문하면, 고객 문의 맥락을 분석한 뒤 능동적으로 정보를 탐색하고 개인화된 상담 경험을 제공합니다.
법률 분야
출처: Fahimai
법률 분야에서는 에이전틱 서치 시스템을 활용해 방대한 판례와 법령, 논문 등에서 사용자 질문에 적합한 정보를 탐색하고, 관련 문서를 비교 분석해 법률 자문을 지원할 수 있습니다.
런던의 로펌 Allen & Overy는 오픈AI 기반의 Harvey AI와 협업으로 법률 보조 및 자동화 서비스를 도입했습니다. 사용자가 ‘첨부한 파일과 유사한 판례를 찾아줘’와 같은 자연어로 질문하면, AI가 관련 판례를 수집해 분석하고, 사용자가 참고할 수 있는 핵심 논점을 정리해 주는데요. 기존의 검색 시스템으로는 수행할 수 없는 복잡한 작업을 알아서 해주기 때문에 법률 전문가는 수작업 검색에 소요되는 수많은 시간을 절약할 수 있습니다.
우리 기업에 에이전틱 서치 도입하기
출처: magnific
에이전틱 서치는 소비자용 AI 검색 서비스뿐 아니라, 기업 내부 업무를 자동화하는 도구로도 빠르게 확산되고 있는데요. 우리 회사에는 어떻게 적용할 수 있을지 대표적인 세 가지 시나리오로 살펴보겠습니다.
사내 지식검색
사내 위키, 업무 매뉴얼, 계약서, 회의록 등 흩어진 문서를 대상으로 직원이 자연어로 질문하면 AI가 여러 문서를 탐색, 종합해 답을 주는 방식입니다. "작년 3분기 마케팅 예산 승인 절차 알려줘" 같은 복합 질문에도 관련 문서를 찾아 정리해 줍니다. 사내 챗봇 형태로 구현하는 방법은 아래 글을 참고해보세요.
👉 사내 문서 검색부터 프로그램 개발 보조까지! 사내용 AI 챗봇 활용 사례
고객지원
고객의 복합적인 문의를 챗봇이 여러 단계로 나눠 처리해, 상담원이 여러 시스템을 오가며 찾던 정보를 한 번에 제공합니다. 단순 반복 업무라면 AI 챗봇을, 고객의 복잡한 문의를 지원해야 한다면 AI 에이전트를 활용하도록 할 수 있어요.
리서치 자동화
시장 동향, 경쟁사 동향, 기술 리서치처럼 여러 출처를 종합해야 하는 조사 업무를 AI가 계획을 세워 반복 검색, 요약합니다. 사람이 며칠 걸리던 자료 조사를 크게 단축할 수 있습니다.
도입 전 고려한 부분
에이전틱 서치를 도입하기 전에 고려할 것들이 있어요. 먼저 검색 대상이 될 사내 문서가 정리, 정제돼 있는지 점검합니다. 데이터 기반이 잘 마련되어야 효과적으로 도입할 수 있어요. 그리고 도입 초기에는 어떤 업무, 부서부터 적용할지 좁게 정의하고 시작하면 좋아요. 보안을 위해 직원별 접근 권한과 민감 정보 노출 범위도 설계해야 합니다. 마지막으로 AI 답변의 출처 표기, 검증 절차를 마련해 정확도를 검증해야 해요.
에이전틱 서치는 AI가 사용자 목적에 맞게 검색부터 탐색, 요약, 결과 도출까지 스스로 수행하는 시스템입니다. 개념을 좀 더 자세히 이해하고 싶다면, 기존에 소개해 드렸던 AI 오케스트레이션, AI 에이전트, AI 검색 관련 글을 읽어보시는 걸 추천해 드립니다.
👉 AI 에이전트란? 기존 AI와의 차이 및 적용 사례
👉 2025 트렌드 AI 오케스트레이션 정의와 장점, 사례
👉 검색 엔진 vs AI 질문, 정보 탐색 방법의 변화
기업의 기존 시스템에 에이전틱 서치를 적용하면 업무의 상당량을 자동화할 수 있기 때문에 시간과 비용 절감에 도움이 되는데요. AI 기술을 활용한 업무 자동화에 관심 있다면, 전 분야 IT 제작 및 컨설팅을 제공하는 개발 조직 다빈치와 상담해 보세요. 모바일 앱 개발, 웹사이트 개발, 어드민/백오피스, RPA/자동화, AI 도입 등 다양한 분야에 경력을 쌓은 다빈치가 전문적인 컨설팅을 제공합니다.