예측 불가능한 LLM 에이전트는 이제 그만! Parlant로 통제 가능한 AI 만들기

 

혹시 제멋대로 행동하는 LLM 에이전트 때문에 골머리를 앓고 계신가요? 이 글에서는 오픈소스 엔진 Parlant를 통해 어떻게 AI 에이전트의 행동을 완벽하게 제어하고, 비즈니스 목표에 딱 맞는 신뢰도 높은 대화형 AI를 만들 수 있는지 그 비법을 알려드립니다.

LLM 기술의 발전으로 AI 에이전트의 가능성은 무한해 보이지만, 실제 비즈니스에 적용하려고 하면 예상치 못한 문제들이 발생하곤 해요. 공들여 만든 프롬프트를 무시하고 마음대로 대답하거나, 중요한 순간에 잘못된 정보를 만들어내는 '할루시네이션' 현상 때문에 프로젝트가 난관에 부딪히기도 하죠. "우리 회사 서비스에 대해 물었는데, 왜 경쟁사 이야기를 하는 거지?" 와 같은 아찔한 경험, 혹시 해보셨나요? 😥

이런 예측 불가능성을 해결하기 위해 등장한 것이 바로 오픈소스 LLM 엔진, Parlant입니다. Parlant는 복잡한 프롬프트 엔지니어링에만 의존하는 대신, 개발자에게 에이전트의 행동을 명확하게 설계하고 제어할 '통제권'을 돌려줍니다. 이제 막연한 희망 대신, 확실한 규칙으로 비즈니스를 이해하는 똑똑한 AI를 만들어 볼 시간이에요!

🎯 명확한 제어의 시작: 플로우(Flows)와 가이드라인(Guidelines)

Parlant의 핵심은 대화의 흐름과 에이전트의 행동을 명시적으로 정의하는 데 있어요. 더 이상 LLM이 우리의 의도를 '알아서' 파악해주길 바라지 않아도 됩니다.

• 📈 플로우 (Flows) - 대화 여정 설계하기
  사용자가 겪게 될 전체 대화 시나리오를 '플로우'로 정의해요. 예를 들어 '상품 문의 → 재고 확인 → 주문 처리 → 결제 안내'와 같은 일련의 과정을 구조화하는 거죠. 이를 통해 대화가 샛길로 빠지지 않고, 정해진 비즈니스 목표를 향해 나아가도록 만들 수 있습니다.
• 📜 가이드라인 (Guidelines) - 행동 규칙 구체화하기
  각 플로우 단계별로 에이전트가 따라야 할 세부 규칙을 '가이드라인'으로 설정해요. "만약 고객이 환불을 문의하면, 반드시 주문 상태를 먼저 확인하라"와 같이 '조건'과 '행동'을 명확하게 짝지어 주는 방식이죠. 이 가이드라인 덕분에 에이전트는 어떤 상황에서도 일관되고 예측 가능한 행동을 보여줍니다.

📝 사용법 예시: 환불 정책 가이드라인

고객이 '환불' 관련 단어를 언급했을 때, 에이전트가 특정 도구를 사용해 주문 상태를 확인하도록 하는 가이드라인 예시입니다.

# Parlant에서는 자연어에 가까운 형태로 규칙을 정의합니다.

create_guideline(
  condition="Customer asks about refunds",
  action="Check order status first to see if eligible",
  tools=[check_order_status]
)

결과 설명: 위 코드는 에이전트에게 '환불 문의'라는 조건이 충족되면, 무조건 답변을 생성하기 전에 `check_order_status`라는 도구(API)를 먼저 실행하라고 지시합니다. 이를 통해 "구매 내역이 없어 환불이 불가능합니다"와 같은 정확한 응대가 가능해집니다.

🛠️ 에이전트 능력 확장: 외부 도구(Tools)와 지식(Knowledge) 연동

Parlant를 사용하면 단순한 챗봇을 넘어, 실제 업무를 수행하는 강력한 에이전트를 만들 수 있어요. 외부 시스템과 데이터를 손쉽게 연결할 수 있기 때문이죠.

• 외부 도구 (Tools) 연동: 외부 API나 데이터베이스를 '도구'로 등록하여 에이전트의 능력을 무한히 확장할 수 있습니다. 실시간으로 항공편 가격을 조회하거나, 내부 ERP 시스템에서 고객 정보를 가져오는 등 실제적인 업무를 자동화할 수 있게 됩니다.
• 지식 (Knowledge) 기반 학습: 우리 회사에서만 사용하는 전문 용어나 제품 약어들을 '지식' 기반에 등록해두면, 에이전트가 이를 정확히 이해하고 대화에 활용해요. "MVP 고객에게는 특별 할인을 제공해"와 같은 내부 용어를 에이전트가 찰떡같이 알아듣게 되는 거죠!

💡 Tip: 작은 기능부터 시작해 보세요! 처음에는 간단한 '자주 묻는 질문 답변' 도구를 연결하고, 점차 '주문 조회', '예약 변경' 등 복잡한 도구를 추가하며 에이전트를 점진적으로 성장시켜 나가는 것이 좋습니다.

✅ 신뢰도와 일관성 확보: 템플릿(Templates)과 명확한 추적 기능

LLM 에이전트의 가장 큰 단점은 '일관성 부족'과 '신뢰도 문제'입니다. Parlant는 이 문제를 해결할 명확한 장치들을 제공해요.

먼저, 템플릿(Templates) 기능을 활용하면 특정 상황에 대한 답변 형식을 고정할 수 있습니다. 예를 들어, 가격 안내는 항상 "제품 [제품명]의 가격은 [가격]원입니다." 와 같은 정해진 문구로만 답변하게 만들어, 할루시네이션을 원천적으로 차단하고 브랜드의 톤앤매너를 유지할 수 있죠.

또한, Parlant는 에이전트의 모든 판단 과정을 투명하게 추적할 수 있는 명확한 추적(Explainability) 기능을 제공합니다. 에이전트가 왜 특정 답변을 했는지, 어떤 가이드라인과 도구를 사용했는지 로그를 통해 명확히 확인할 수 있어 문제 발생 시 원인을 빠르게 파악하고 디버깅할 수 있습니다. 더 이상 "AI가 왜 그랬는지 모르겠어요"라며 답답해할 필요가 없어요.

Parlant 핵심 장점 요약

• 명확한 제어: 플로우와 가이드라인으로 AI 에이전트의 행동을 예측하고 제어할 수 있습니다.
• 강력한 확장성: 외부 도구(API)와 지식 기반을 연동하여 단순 챗봇 이상의 역할을 수행합니다.
• 높은 신뢰도: 템플릿 기능으로 할루시네이션을 방지하고, 추적 기능으로 모든 의사결정 과정을 투명하게 관리합니다.
• 오픈소스: 누구나 자유롭게 사용하고 기여하며 함께 발전시켜 나갈 수 있습니다.

🚀 Parlant와 함께 시작하는 차세대 AI 에이전트 개발

Parlant는 개발자에게 LLM 에이전트 개발의 '통제권'과 '확신'을 선물합니다. 더 이상 예측 불가능한 AI 때문에 밤새워 디버깅하지 마세요. 비즈니스 규칙을 정확하게 이해하고, 고객에게 일관된 경험을 제공하며, 신뢰할 수 있는 대화형 AI를 만들고 싶다면 Parlant가 최고의 선택이 될 거예요.

지금 바로 Parlant의 오픈소스 커뮤니티에 참여하여 차세대 AI 에이전트 개발을 직접 경험해 보세요. 여러분의 비즈니스가 한 단계 더 도약하는 계기가 될 것입니다! ✨

 

자주 묻는 질문 (FAQ)

Q. Parlant는 완전 초보자도 사용할 수 있나요?

👉 기본적인 파이썬 지식과 API에 대한 이해가 있다면 충분히 시작할 수 있습니다. 특히 복잡한 프롬프트 엔지니어링보다 명확한 규칙 기반의 제어를 선호하는 개발자에게 더욱 적합해요.

Q. LangChain과 같은 다른 프레임워크와의 차이점은 무엇인가요?

👉 LangChain이 LLM을 활용한 다양한 기능을 자유롭게 조합하는 '레고 블록'에 가깝다면, Parlant는 비즈니스 규칙과 일관성을 보장하는 '가드레일'을 제공하는 데 더 중점을 둡니다. 예측 가능성과 제어력이 중요한 프로덕션 환경에 특히 강점을 가집니다.

Q. 어떤 LLM 모델을 지원하나요?

👉 Parlant는 OpenAI의 모델은 물론, 허깅페이스(HuggingFace)를 통해 다양한 오픈소스 LLM 모델을 지원하도록 설계되었습니다. 특정 모델에 종속되지 않고 유연하게 선택할 수 있습니다.