ReAct 에이전트와 함수 호출 에이전트, 뭐가 더 좋을까요?

요즘 LLM, 그러니까 대형 언어 모델을 활용한 에이전트 기술이 빠르게 발전하고 있어요. 이 중에서도 특히 많이 언급되는 게 바로 ReAct 에이전트와 함수 호출(Function Calling) 에이전트예요. 두 방식 모두 LLM의 활용 범위를 확장해주는 똑똑한 방법이지만, 언제 어떤 걸 써야 할지는 고민이 될 수 있어요. 이번 글에서는 두 에이전트의 차이점과 각각의 특징, 그리고 언제 어떤 방식을 선택하면 좋을지 쉽게 풀어볼게요.

 

ReAct 에이전트는 스스로 판단하고 행동해요

ReAct는 'Reasoning and Acting'의 줄임말이에요. 이름처럼 이 방식은 모델이 스스로 생각(추론)하고 행동하는 걸 반복하면서 문제를 해결해요. 예를 들어, 어떤 질문에 대답하기 위해 필요한 정보를 여러 단계로 수집하고 분석하는 식이지요. 그래서 복잡한 계획이 필요한 작업이나, 중간 단계가 많은 문제를 해결할 때 적합해요.

예를 들면, 어떤 사용자가 여행 계획을 세우고 싶다고 했을 때 ReAct 에이전트는 "언제 어디로 여행을 가고 싶은지" 물어보고, 그에 따라 항공편, 숙소, 관광지를 순차적으로 찾아보면서 계획을 짤 수 있어요. 이처럼 문제 해결 과정을 모델이 유동적으로 조정할 수 있다는 게 큰 장점이에요.

하지만 그만큼 시스템 구성도 복잡해질 수 있고, 에이전트가 잘못된 판단을 할 가능성도 있기 때문에 정교한 설정과 테스트가 필요해요.

 

함수 호출 에이전트는 정확하게 딱딱 처리해요

함수 호출 에이전트는 말 그대로 LLM이 사전에 정의된 함수를 호출하는 방식이에요. 예를 들어, "날씨 알려줘" 같은 요청이 들어오면 'get_weather(location)' 같은 함수가 준비되어 있고, 모델은 여기에 적절한 위치 정보를 넣어서 호출해요. 그 결과는 다시 사용자에게 보여주고요.

이 방식은 구조화된 정보나 외부 시스템과의 연결이 필요한 작업에서 유용해요. 예를 들어, 은행 잔액 확인, 제품 재고 조회, 일정 추가 등 명확하게 정의된 요청을 처리할 때 아주 효과적이죠. 또, 기능별로 함수만 잘 정의돼 있다면 구현도 비교적 쉬워요.

다만, ReAct처럼 자유로운 사고나 유동적인 문제 해결은 어렵기 때문에 상황에 따라 한계가 있을 수 있어요.

 

상황에 따라 잘 맞는 방식을 고르면 돼요

그렇다면 어떤 방식이 더 좋을까요? 정답은, "상황에 따라 달라요"예요. 복잡한 문제 해결이 필요한 챗봇이나 멀티스텝 작업을 처리해야 한다면 ReAct 에이전트가 적합하고요. 반대로 특정한 기능을 빠르고 정확하게 처리해야 하는 서비스라면 함수 호출 에이전트가 더 잘 맞아요.

결국 중요한 건 어떤 작업을 할 건지, 그 작업에 어떤 방식이 더 효율적인지를 따져보는 거예요. 때로는 두 방식을 혼합해서 쓰는 것도 좋은 전략이 될 수 있어요. 요즘은 하이브리드 방식도 많이 사용되고 있거든요.

 

두 가지 방식 모두 잘 알면 선택이 쉬워져요

ReAct 에이전트와 함수 호출 에이전트는 각각 뚜렷한 장단점이 있어요. 중요한 건 내가 만들고자 하는 서비스나 기능이 어떤 성격을 가지고 있느냐예요. 그걸 기준으로 어떤 방식이 더 자연스럽고 효율적인지를 고르면 되지요.

두 방식을 잘 이해하고 있으면, 상황에 맞게 유연하게 선택할 수 있어요. AI 기술을 제대로 활용하고 싶다면, 이제는 이런 세부적인 차이까지도 알아두는 게 필요하겠죠?