RAG, MCP, AI 에이전트는 각각 다른 역할을 맡는다
의 에서는 , , 가 서로 다른 문제를 맡을 수 있다. 는 모델이 답을 만들기 전에 회사 문서나 자체 에서 관련 정보를 찾아 넣어 준다.
는 모델이 도구, , API, 다른 시스템과 연결되는 방식을 표준화한다. 는 여러 단계를 거치는 일을 계획하고, 필요한 도구를 쓰며, 작업을 끝까지 실행하는 역할을 한다.
간단히 보면 는 지식 검색을 좋게 만들고, 는 시스템 연결을 쉽게 만들며, 는 작업 실행을 맡는다. 실제 제품을 만드는 상황에서는 세 가지를 함께 써야 하는지, 아니면 만으로도 대부분의 요구를 해결할 수 있는지가 핵심 질문이다.
핵심 포인트
- 는 자체 지식 자료에서 관련 내용을 찾아 모델 답변에 보태는 역할이다.
- 는 모델이 도구, , API와 연결되는 방식을 표준화한다.
- 는 여러 단계의 작업을 계획하고 도구를 사용해 실행한다.
- 세 기술은 경쟁 관계라기보다 지식 검색, 시스템 연결, 작업 실행으로 역할이 나뉜다.
- 운영 제품에서는 모든 곳에 를 붙이기보다 만으로 충분한 경우를 구분해야 한다.