Chain-of-Thought와 ReAct, 어떻게 다르고 언제 써야 할까요?

AI 모델이 점점 더 똑똑해지고 있는 요즘, 그 똑똑함의 핵심에는 '추론 능력'이 있어요. 그런데 이 추론이라는 게 생각보다 다양한 방식으로 이뤄진답니다. 그중에서도 요즘 가장 주목받는 방식이 바로 Chain-of-Thought(CoT)와 ReAct예요. 이름만 보면 좀 낯설 수 있지만, 두 방식은 꽤 흥미로운 차이를 가지고 있어요. 오늘은 이 두 가지 추론 방식이 어떻게 다른지, 또 언제 어떤 방식이 더 좋은 선택인지 함께 알아볼게요.

 

CoT는 생각의 흐름을 따라가는 방식이에요

Chain-of-Thought, 줄여서 CoT는 말 그대로 '생각의 사슬'을 의미해요. AI가 문제를 해결할 때 단번에 정답을 내놓는 대신, 중간 생각 과정을 단계적으로 말하면서 풀어가는 방식이죠. 예를 들어 수학 문제를 푸는 데 있어서, 문제를 분석하고 필요한 수식을 세우고 계산하는 과정을 한 단계씩 설명하며 진행하는 거예요.

이런 방식은 사람과 비슷하게 사고하는 듯한 느낌을 줘서, 결과를 신뢰하기에도 더 좋고 복잡한 문제를 해결할 때 실수를 줄이는 데도 도움이 돼요. 특히 논리적인 사고나 다단계 추론이 필요한 문제에 매우 효과적이죠. 단점이라면, 외부 정보가 필요한 문제에서는 한계가 있다는 거예요. CoT는 기본적으로 모델 내부의 지식에 의존하거든요.

 

ReAct는 생각하면서 동시에 행동도 해요

ReAct는 Reasoning + Acting, 즉 '생각하면서 행동하기'예요. AI가 문제를 푸는 동안 추론만 하는 게 아니라, 필요한 경우 외부 도구를 사용해서 정보를 찾아보거나 데이터를 확인하면서 문제를 해결하는 거죠. 예를 들어 날씨 정보를 알아야 할 때, AI가 검색 툴을 활용해 현재 날씨를 찾아보고 그 정보를 바탕으로 대답을 하는 식이에요.

이 방식은 특히 동적인 상황이나 외부 정보가 필요한 문제에서 큰 강점을 보여줘요. AI가 스스로 판단해서 "아, 이건 검색이 필요하겠네" 하고 행동으로 이어질 수 있기 때문에 훨씬 유연하답니다. 다만 그만큼 복잡한 설계가 필요하고, 매번 도구를 호출해야 하다 보니 처리 속도가 느려질 수 있다는 단점도 있어요.

 

각자 잘하는 게 다르니 상황에 따라 골라 써야 해요

CoT는 단순하거나 논리적 사고가 중요한 문제에 딱이에요. 예를 들어 수학 문제 풀이, 논리 퍼즐, 계획 수립 같은 데선 CoT가 훨씬 자연스럽고 효율적이죠. 반면 ReAct는 정보 검색이 필요한 질문, 예를 들어 "이번 주 서울 날씨는 어때?"처럼 외부 데이터가 중요한 상황에 잘 맞아요.

또 하나 재미있는 점은, 창의적인 글쓰기나 스토리텔링 같은 작업에서도 CoT가 꽤 좋은 성능을 보여준다는 거예요. 생각을 단계적으로 전개하면서 구조 있는 결과물을 만들어내니까요. 반면 ReAct는 기술 문서 작성처럼 정확하고 최신 정보가 중요한 작업에 더 어울리죠.

 

그래서 우리는 무엇을 기억해야 할까요?

결국 CoT와 ReAct는 어느 한쪽이 무조건 더 좋은 게 아니라, '어떤 상황이냐'에 따라 선택해야 하는 도구예요. 문제 해결에 있어 단순 논리만으로 충분하다면 CoT가, 외부 정보가 꼭 필요하거나 상황이 자주 바뀌는 문제라면 ReAct가 더 적합하겠죠. 중요한 건, 이 두 방식을 잘 이해하고 상황에 맞게 전략적으로 활용하는 거예요. 그렇게만 할 수 있다면, AI의 추론 능력은 우리가 원하는 그 이상으로 똑똑해질 수 있답니다.