May 29, 2026

AI에이전트가 잘못된 결과를 내는 이유

기술 블로그 시리즈의 세 번째 편으로 이어질 만한 주제군요! 개발자나 팀원들이 봇(Bot) 단계를 넘어 LLM 기반의 AI 에이전트(AI Agent)를 업무에 도입했을 때 가장 많이 겪는 좌절이 바로 이 부분입니다.

"어제는 잘 됐는데 왜 오늘은 이상한 코드를 짜주지?", "왜 없는 데이터를 사실처럼 말하지?" 라는 의문에 답하는 블로그 글 형태의 콘텐츠입니다.

🤖 네스트 팀 AI 가이드: AI 에이전트가 '헛소리(잘못된 결과)'를 뱉는 4가지 기술적 이유

최근 네스트 팀 API와 LLM(대형 언어 모델)을 결합해 스스로 업무를 판단하고 수행하는 'AI 에이전트'를 도입하는 팀이 늘고 있습니다. 하지만 신나게 자동화를 맡겨두었더니, 전혀 엉뚱한 결과를 내놓아 당황하신 적 있으시죠?

AI 에이전트가 잘못된 결과를 도출하는 것은 AI의 기분 탓이 아닙니다. 명확한 기술적 한계와 시스템 설계의 허점 때문입니다. AI 에이전트가 고장 나는 대표적인 이유 4가지를 파헤쳐 보겠습니다.

AI 에이전트의 심장인 LLM은 "가장 그럴듯한 다음 단어"를 예측하도록 학습된 확률 모델입니다. 사실 여부를 검증하는 시스템이 아니라 문맥의 자연스러움을 추구하다 보니, 모르는 내용도 마치 아는 것처럼 아주 당당하게 거짓말을 지어내곤 합니다.

원인: 학습 데이터의 공백, 혹은 프롬프트의 모호함 때문에 확률적 예측이 엉뚱한 방향으로 튄 경우입니다.
증상: "네스트 팀 API에서 제공하지 않는 가짜 엔드포인트"를 상상해 내어 코드를 작성하거나, 존재하지 않는 가설을 사실처럼 보고서에 적어놓습니다.

AI 에이전트에게 일을 시킬 때, 맥락을 충분히 주지 않으면 에이전트는 '추측'을 시작합니다. 이 과정에서 개발자의 의도와 완전히 어긋난 결과가 나옵니다.

원인: 에이전트가 참고해야 할 정보의 양(Context Window)이 너무 적거나, 프롬프트 지시사항이 모호한 경우입니다.
증상: "우리 팀 개발 규칙에 맞춰서 API 스크립트 짜줘"라고 했는데, 우리 팀 규칙이 무엇인지 알려주지 않으니 인터넷에 떠도는 일반적인 코드를 긁어와 적용해 버립니다.

단순 챗봇과 달리 'AI 에이전트'는 API 호출, 데이터베이스 조회 등 다양한 도구(Tools)를 직접 선택하고 실행합니다. 하지만 이 과정에서 논리적 흐름이 한 번 꼬이면 걷잡을 수 없는 연쇄 오류가 발생합니다.

원인: API 문서(Swagger 등) 정보를 에이전트에게 제대로 파싱해 주지 않았거나, 에이전트가 이전 단계의 실패 결과(400 Bad Request 등)를 성공한 것으로 착각하고 다음 단계를 진행할 때 발생합니다.
증상: A 사용자의 카드를 업데이트해야 하는데, API 파라미터에 B 사용자의 ID를 잘못 집어넣고는 "업무 완료했습니다!"라고 당당하게 보고합니다.

세상은 빠르게 변하고, 네스트 팀 API도 계속 업데이트됩니다. 하지만 AI 에이전트가 기반으로 두고 있는 지식은 과거에 멈춰 있을 수 있습니다.

원인: 모델 자체의 지식 차단 시점(Knowledge Cutoff)이 지나버렸거나, 사내 위키(Confluence 등)에 업데이트되지 않은 옛날 문서를 에이전트가 참조(RAG)했기 때문입니다.
증상: 이미 폐기된(Deprecated) 구버전 API 스펙을 사용해 코드를 짜놓아서 계속 시스템 에러를 유발합니다.

AI 에이전트의 오작동을 막으려면 아래와 같은 방어벽을 세워야 합니다.

RAG(검색 증강 생성) 도입: AI의 뇌에만 의존하지 말고, 최신 네스트 팀 API 문서 데이터를 실시간으로 검색해 참고하도록 파이프라인을 구축하세요.
인간 개입 제어 (Human-in-the-Loop): API를 통해 시스템을 직접 수정하거나 메시지를 발송하는 민감한 작업 직전에는 반드시 [승인 / 거절] 버튼을 사람이 누르도록 설계합니다.
출력 구조화 (Structured Output): AI가 자유롭게 말하게 두지 말고, JSON 형태로만 답변하도록 엄격하게 제한(JsonSchema)하여 규칙 기반 시스템이 2차 검증을 할 수 있게 만드세요.

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