MCP vs. RAG vs. AI 에이전트: 2025년에 AI를 선도할 것은?

GPT-4, Claude 및 Llama는 대규모 언어 모델이 할 수 있는 일의 한계를 뛰어넘었지만, 그 핵심은 여전히 기본적인 언어 생성에 의존하고 있습니다.

스마트하게 들릴 수 있지만, 대부분의 모델은 여전히 과거의 상호 작용을 기억하지 못하거나 복잡한 작업에 대해 자율적으로 행동할 수 있는 능력이 부족합니다. 이것이 바로 차세대 AI 아키텍처가 등장하는 이유입니다.

텍스트 예측을 넘어, 근거 있는 지식, 상황 인식, 목표 중심의 행동을 제공하는 세 가지 접근 방식인 검색 강화 생성(RAG) 에이전트, 메모리 컨텍스트 프롬프트(MCP) 에이전트, AI 에이전트를 만나보세요.

이 블로그에서는 RAG, MCP 및 AI 에이전트를 비교하고, 각각을 언제 사용해야 하는지 이해하는 데 도움을 드리며, ClickUp을 통해 이러한 요소를 하나의 지능적이고 확장 가능한 작업 공간에 쉽게 통합할 수 있는 방법을 소개합니다.

RAG vs. MCP vs. AI 에이전트: 한눈에 보기

RAG가 MCP 및 AI 에이전트와 비교하여 어떻게 평가되는지 간략하게 살펴보세요. 자세한 설명, 정의, 예시 등을 보려면 계속 스크롤하세요!

요약:

가장 강력한 AI 시스템은 ClickUp Brain과 같이 세 가지를 모두 결합한 경우가 많습니다! 지금 바로 사용해보세요! 🚀

RAG(검색 강화 생성)란 무엇인가요?

검색 강화 생성(RAG)은 응답을 생성하기 전에 벡터 데이터베이스, API 또는 개인 문서와 같은 외부 소스에서 최신 정보를 가져와 LLM이 생성한 응답의 정확성과 관련성을 높이는 AI 아키텍처입니다.

RAG는 모델이 "기억"하는 정보에만 의존하지 않고, 중앙 집중식 지식 저장소에서 실시간으로 실제 데이터를 가져와 보다 현실에 기반하고 신뢰할 수 있는 결과를 생성합니다.

유사도 검색과 같은 기술을 활용해 RAG 에이전트는 지식 저장소에서 가장 관련성 높은 데이터를 단 한 번의 검색으로 추출합니다. 이는 모델의 추론 루프에 추출된 맥락을 주입함으로써 근거 있는 응답을 생성하는 데 도움을 줍니다.

작동 방식:사용자가 프롬프트를 제출하면 RAG는 먼저 연결된 데이터 소스에서 관련 콘텐츠를 검색합니다. 지원 문서, 내부 wiki 또는 계약서와 같은 검색된 문서에서 가져온 이 정보는 프롬프트에 추가되어 모델의 컨텍스트를 실제 관련성으로 보강합니다. 이 설정을 통해 LLM은 훈련뿐만 아니라 실제 실시간 사실에 기반한 응답을 생성합니다.

왜 중요한가요?RAG는 모델을 재훈련하지 않고도 출력을 검색된 데이터와 외부 지식에 기반해 생성함으로써 환각 현상을 크게 줄입니다.

또한 모델을 재교육할 필요 없이 최신 데이터나 독점 데이터에 액세스할 수 있습니다. 모듈식이기 때문에 다양한 검색기에 연결하거나, 특수한 작업을 위해 여러 AI 모델 구성에서 작동할 수도 있습니다.

그리고 물론, 인용도 지원합니다! 인용이 있으면 모델이 추적 가능한 출처를 통해 올바른 답을 생성하고 있음을 확인하는 데 도움이 되어 사용자의 신뢰가 높아집니다.

RAG 에이전트의 사용 사례 예시는 다음과 같습니다. RAG를 사용하는 고객 지원 봇이 내부 wiki에서 환불 정책을 즉시 가져와 정확한 섹션을 인용하고 몇 초 만에 유용한 답변을 제공합니다.

주의해야 할 과제:RAG 시스템은 올바른 정보를 검색하기 위해 신중하게 조정해야 합니다. 이 시스템은 지연 시간을 초래할 수 있으며, 특히 중요한 쿼리의 검색 정확도를 개선하려는 경우 청크 크기, 임베딩 및 프롬프트 구조를 관리하는 데 상당한 노력이 필요합니다.

지식 검색에 RAG를 사용할지, 미세 조정을 사용할지 고려하고 있다면, 두 가지를 명확하게 비교한 RAG와 미세 조정 비교 가이드를 확인해보세요.

다음은 RAG의 예시입니다.

MCP(메모리 컨텍스트 프롬프트)란 무엇일까요?

MCP(Memory-Context Prompting)는 LLM이 메모리를 시뮬레이션하여 여러 상호 작용에서 컨텍스트를 유지할 수 있도록 지원하는 기술입니다. 이러한 모델은 본질적으로 상태가 없기 때문에 MCP는 과거의 상호 작용이나 관련 사용자 데이터를 새로운 프롬프트에 다시 공급하여 그 격차를 해소합니다.

MCP는 복잡한 인프라를 구축하지 않고 메모리를 확장하기 위한 경량 모델 컨텍스트 프로토콜을 정의합니다. 새로운 MCP 서버를 배포하거나 기존 MCP 도구와 통합하는 경우, 목표는 동일합니다. 컨텍스트를 유지하고 토큰 사용을 줄이는 것입니다.

작동 방식:시스템은 이전 대화 내용이나 구조화된 메모리 데이터를 저장합니다. 그런 다음 새로운 프롬프트가 들어오면 의미 검색, 요약 또는 슬라이딩 윈도우를 사용하여 관련 부분을 선택하고 해당 컨텍스트를 최신 입력에 추가합니다. 결과는? 이전에 일어난 일을 인식한 듯한 응답이 나옵니다.

중요성:MCP는 보다 자연스럽고 다중 회전 대화를 가능하게 합니다. AI 도구가 전체 메모리 아키텍처 없이도 사용자 선호도를 기억하고, 진행 상황을 추적하며, 작업의 연속성을 지원할 수 있도록 지원합니다. 또한 경량이며 구현이 비교적 쉽기 때문에 반복적이거나 대화형 워크플로우에 적합합니다.

특히 IT 팀의 경우 MCP는 워크플로우 전반에 걸쳐 사용자 컨텍스트를 유연하게 유지할 수 있는 방법을 제공합니다. 메모리, 컨텍스트 및 자동화를 결합한 IT 전문가를 위한 맞춤형 AI 도구에 대해 자세히 알아보세요.

MCP의 채택이 증가함에 따라, 점점 더 많은 팀이 자체 MCP 서버를 통해 메모리 흐름을 맞춤화하여 고유한 비즈니스 규칙에 맞게 응답 동작을 조정하고 있습니다.

MCP의 실제 적용 예시:

주의해야 할 과제:토큰 한도가 여전히 적용되므로 포함할 수 있는 메모리 양이 제한됩니다. 관련이 없거나 부적절하게 선택된 메모리는 모델을 혼동할 수 있으므로, 무엇을 유지하고 언제 포함할지 신중하게 전략을 세우는 것이 중요합니다.

다음은 MCP의 예시입니다.

AI 에이전트란 무엇일까요?

AI 에이전트는 LLM을 한 단계 더 발전시켜 수동적인 응답자에서 능동적인 실행자로 변화시킵니다. 에이전트는 단순히 답변을 생성하는 대신 목표를 설정하고, 결정을 내리고, 조치를 취하며, 피드백에 따라 적응합니다. 에이전트는 언어와 자동화를 연결하는 다리 역할을 합니다.

이들을 구별하는 특징은 다음과 같습니다.에이전트는 정의된 목표(예: 일주일 동안의 소셜 미디어 게시물 계획)로 시작합니다. 그런 다음 그 목표를 단계로 나누고, API나 검색 엔진과 같은 도구를 사용하여 작업(콘텐츠 작성 또는 예약 등)을 수행하고, 그 결과를 평가합니다.

에이전트는 단순히 지시를 따르기만 하는 것이 아니라 추론, 행동, 반복을 합니다. 각 의사 결정 루프는 프로그래밍되거나 학습된 에이전트 행동의 영향을 받기 때문에 에이전트는 변화하는 목표나 제약 조건에 동적으로 적응할 수 있습니다.

고급 AI 에이전트는 여러 에이전트가 전문적인 작업을 위해 협력하는 다중 에이전트 시스템 내에서 작동하는 경우가 많습니다. 이러한 자율 에이전트는 에이전트의 로직에 따라 안내되어 변화하는 입력에 적응하면서 작업을 자율적으로 수행할 수 있습니다.

예를 들어, 전문 AI 에이전트는 대규모 워크플로우 내에서 재무, 콘텐츠 또는 QA와 같은 특정 역할을 처리하도록 훈련될 수 있습니다.

중요성:AI 에이전트는 엔드 투 엔드 워크플로우를 처리하고, 여러 도구와 환경에서 작동하며, 지속적인 인적 개입의 필요성을 줄일 수 있습니다. 자율성이 필요한 반복적이고 복잡하거나 여러 단계로 구성된 프로세스에 이상적입니다. 또한 에이전트가 우선순위를 평가하고, 시스템과 조정하고, 워크플로우 전반에 걸쳐 충돌을 해결해야 하는 보다 복잡한 의사 결정도 가능해집니다.

실제 작동 방식이 궁금하신가요? 마케팅 자동화에서 IT 문제 해결에 이르기까지, 에이전트 시스템이 이미 워크플로우를 변화시키고 있는 것을 보여주는 여러 산업에서 가장 강력한 AI 사용 사례를 소개합니다.

경쟁사의 제품 출시를 조사하고, 대응 캠페인을 만들고, 여러 플랫폼에 일정을 예약하고, 모든 것을 ClickUp 작업 공간 에 기록하는 마케팅 에이전트를 상상해보세요. 이 모든 것이 사람의 개입 없이 이루어집니다.

단점은 무엇일까요?에이전트는 외부 시스템에 걸쳐 있으며 다양한 도구 사용에 의존하기 때문에 더 신중한 조정이 필요합니다. 구축 및 디버깅이 더 복잡합니다. 특히 중요한 시스템에 연결된 경우 신중하게 모니터링하고 샌드박스를 적용해야 합니다. 또한 에이전트는 여러 LLM 호출을 수행하기 때문에 리소스를 많이 사용할 수 있습니다.

다음은 AI 에이전트의 예시입니다

다양한 산업에서 에이전트 시스템을 어떻게 적용하고 있는지 궁금하신가요? AI 사용 사례 가이드에서는 AI 에이전트가 마케팅, 엔지니어링 및 운영의 워크플로우에 어떻게 혁신을 가져오고 있는지 살펴봅니다.

RAG vs. MCP vs. AI 에이전트: 어떤 것을 사용해야 할까요?

RAG, MCP 및 AI 에이전트 중 하나를 선택하는 것은 트렌드를 따르는 것이 아니라, 워크플로우, 데이터 전략 및 최종 목표에 적합한 아키텍처를 선택하는 것입니다.

심층적인 기술적 추론, 실제 예시, ClickUp이 각 사용 사례를 지원하는 방법을 통해 자세히 살펴보겠습니다.

🧠 RAG를 언제 사용해야 할까요?

RAG는 사실 정확성, 데이터 최신성, 투명성이 응용 프로그램에서 가장 중요할 때 빛을 발합니다.

RAG를 사용할 때:

사용 사례 예시:

🚀 ClickUp의 장점: ClickUp Docs 에 소스 문서를 저장하고 구조화하세요. ClickUp Knowledge Management 및 Brain을 통해 AI가 강화된 검색 기능을 추가하여 새로운 모델을 훈련할 필요 없이 실시간으로 근거 있는 응답을 생성하는 RAG 스타일의 어시스턴트를 만들 수 있습니다.

또한 다른 팀이 RAG와 유사한 아키텍처를 사용하여 의사 결정에 AI 도구를 구현하여 정보에 기반한 데이터 중심의 결정을 내리는 방법을 살펴볼 수도 있습니다.

🚫 제한 사항: RAG는 추론이나 행동이 불가능하며, 주로 정보를 가져오고 요약하는 역할을 합니다.

🧠 MCP를 언제 사용해야 할까요?

대화의 연속성, 사용자 정보 기억, 상호 작용 전반에 걸친 컨텍스트 유지가 키 요소가 되는 경우 MCP가 적합한 기술입니다.

MCP를 사용할 때:

사용 사례 예시:

🚀 ClickUp의 장점: MCP 스타일의 메모리는 작업, 문서, 댓글 및 활동 로그를 통해 ClickUp에 자연스럽게 통합됩니다. ClickUp Brain을 사용하면 AI가 과거의 컨텍스트를 가져와 제안 사항을 개선할 수 있습니다(예: 누가 무엇을 담당하는지, 마지막으로 논의된 내용은 무엇이며, 다음 단계는 무엇인지를 파악).

🚫 한계: MCP는 여전히 프롬프트 엔지니어링에 의존하며, 일반적으로 스스로 작업을 시작하거나 동적으로 학습하지는 않습니다.

AI 에이전트로 ClickUp AI가 작동하는 방식

AI 에이전트는 단순히 질문에 답하는 것이 아니라, 관찰, 플랜, 실행, 적응을 합니다. 이것이 바로 ClickUp AI가 수행하도록 설계된 기능입니다.

프로젝트 관리, 내부 운영 자동화, AI 기반 제품 구축 등 어떤 작업을 수행하든 ClickUp은 팀과 함께 작동하고 복잡성을 추가하지 않고 확장할 수 있는 지능형 에이전트를 출시하기 위한 완벽한 기반을 제공합니다.

✅ ClickUp AI가 에이전트 기능을 하는 이유는 무엇일까요?

AI 에이전트로 인정받기 위해서는 시스템에 생성형 AI 기능 이상의 것이 필요합니다. 목표 지향적인 워크플로우 내에 메모리, 추론, 행동 및 학습이 통합되어 있어야 합니다.

ClickUp은 모든 요건을 충족합니다.

통합된 의사 결정 로직과 깔끔한 사용자 인터페이스를 갖춘 ClickUp AI는 사용자 입력을 해석하고 도메인 지식 및 비즈니스 규칙에 맞춰 조정합니다. 에이전트가 사용자 쿼리 또는 자동화된 워크플로우에 의해 트리거된 경우, 제어 메커니즘이 컨텍스트와 의도에 기반한 정확한 출력을 보장합니다.

자세히 살펴보겠습니다.

🧠 ClickUp Brain = 메모리 + 컨텍스트 인식

ClickUp Brain은 AI 에이전트의 신경 핵심입니다. 얕은 프롬프트 기록이나 외부 데이터베이스에 의존하는 독립형 도구와 달리, ClickUp Brain은 작업 공간 내에 존재하며 이를 기본적으로 이해합니다. 단순히 데이터를 저장하는 것이 아니라, 데이터를 해석하여 의미 있는 조치를 취합니다.

이러한 컨텍스트 인식은 통합된 메모리 및 추론이 지능형 실행의 핵심이 되고 있는 AI 및 기계 학습 시스템에서 큰 도약입니다.

실제 적용 사례:

ClickUp Brain은 작업 업데이트, 댓글, 시간 기록, 마감일 변경 등 프로젝트 이력을 즉시 불러올 수 있습니다. 예를 들어, 우선순위가 높은 작업이 반복적으로 지연되거나 댓글에 차단 요인이 언급된 경우, 해당 작업을 에스컬레이션으로 표시하거나 타임라인 업데이트를 제안하거나 작업 재분배를 추천할 수 있습니다.

또한 소유권과 책임도 이해합니다. 담당자, 역할 및 의존성은 작업 공간 구조의 일부이므로 다음과 같은 질문을 할 수 있습니다.

"이건 누구 소유인가?" "이건 블록되어 있나?" "디자인 팀에서 이걸 검토한 사람이 있나?"

즉시적이고 정확한 답변을 얻으세요—추가적인 소통이 필요 없습니다.

회의와 관련하여 ClickUp Brain은 단순히 메모를 하는 것 이상의 기능을 제공합니다. ClickUp 문서 또는 AI 메모장을 사용하여 주요 작업 항목을 추출하고, 책임자를 지정하고, 후속 작업을 자동으로 생성하여 대화를 구조화된 업무로 전환할 수 있습니다.

ClickUp AI는 온보딩에 큰 도움이 됩니다. 새로운 팀원이 작업에 참여하면 ClickUp Brain이 브랜드 메시지 가이드, 디자인 요청 SOP, 캠페인 체크리스트와 같은 내부 문서를 사전에 첨부하여 원활하고 빠른 업무 시작을 지원합니다.

🧠 왜 게임 체인저인가:

대부분의 AI 도구는 수동으로 컨텍스트를 입력해야 합니다. ClickUp Brain은 실제 작업 공간에 메모리 및 인식 기능을 내장하여 이러한 단점을 극복했습니다. 이를 통해 AI 에이전트는 다음과 같은 기능을 수행할 수 있습니다.

이 모든 것이 AI가 사용자의 지속적인 지시 없이도 실시간으로 지능적인 기여를 할 수 있는 능력을 강화합니다. 맞춤형 메모리 시스템을 구축하거나 모델을 미세 조정할 필요가 없습니다. ClickUp Brain은 첫날부터 바로 사용할 수 있습니다.

⚙️ ClickUp 자동화 = AI가 실제 행동을 시작하는 곳

ClickUp Brain은 에이전트에게 컨텍스트를 제공합니다. 자동화는 실행력을 제공합니다.

대부분의 자동화 시스템은 간단한 '이 경우, 그럼' 논리를 따르지만, ClickUp의 엔진은 그보다 더 나아갑니다. 규칙을 AI와 결합하면 워크플로우가 팀의 행동과 활동에 실시간으로 적응하는 동적인 시스템이 됩니다.

실제 적용 사례:

작업에 "검토 필요"라고 표시되어 있다고 가정해 보겠습니다. 에이전트는 팀에 단순히 알림을 보내는 것이 아니라 전체 검토 프로세스를 시작합니다.

또는 접수 양식이 제출되면 다음과 같은 작업이 수행될 수 있습니다.

버그 보고도 실행 항목이 됩니다. 누군가가 "사이트가 다운되었습니다"라는 댓글을 남기면 AI 에이전트는 다음과 같은 조치를 취할 수 있습니다.

🧠 왜 게임 체인저인가:

ClickUp 자동화는 워크플로우에 따라 확장됩니다. 몇 가지 트리거로 간단하게 시작하여, 코드를 한 줄도 작성하지 않고 논리 및 AI 기반의 동작을 단계적으로 추가할 수 있습니다.

시스템이 발전함에 따라 AI 에이전트도 발전합니다. AI 에이전트는 단순히 지시를 따르기만 하는 것이 아니라 팀의 업무 방식을 학습하고 모든 단계에서 지원을 제공합니다.

✍️ ClickUp AI + 작업 = 모멘텀을 추진하는 생성

작업에 포함된 ClickUp AI는 유용할 뿐 아니라 운영에도 도움이 됩니다.

부수적인 채팅창처럼 작동하는 것이 아니라, 업무에 통합되어 팀이 원시 입력을 구조화된 협업 작업으로 변환할 수 있도록 지원합니다.

실제 적용 사례:

복잡한 대화 요약긴 스레드가 막 끝났습니까? AI가 주요 결정 사항과 다음 단계를 강조 표시한 다음, 컨텍스트를 잃지 않고 소유자가 명확한 작업을 생성합니다.

프롬프트를 작업 개요로 변환 "새로운 GTM 캠페인의 랜딩 페이지를 재설계하세요"와 같은 문장을 입력하세요. AI가 다음을 포함하는 전체 작업 설명으로 확장합니다.

작업 진행에 따라 자동으로 작업 정리ClickUp AI는 작업을 올바른 목록에 정리하고, #urgent 또는 #UX와 같은 스마트 태그를 제안하고, 문구 자체에서 의존성을 표시할 수 있습니다.

컨텍스트에 맞는 콘텐츠 초안후속 이메일, 회의 요약 또는 상태 보고서가 필요하십니까? ClickUp AI는 프로젝트의 진행 상태를 완벽하게 파악하여 작업 내에서 직접 생성할 수 있습니다.

대부분의 AI 도구는 글쓰기를 도와줍니다. ClickUp AI는 출시를 도와줍니다. 이것이 차이점입니다!

ClickUp 채팅도 AI로 구동되므로, 휴가에서 사무실로 복귀한 후 또는 긴 대화 스레드를 모두 읽기 싫을 때 채팅을 요약할 수 있습니다.

🔗 ClickUp 통합 = 혼란 없는 교차 도구 실행

진정한 AI 에이전트는 작업 목록에만 존재하는 것이 아닙니다. 여러 도구를 연결하고, 데이터를 가져오고, 작업이 발생하는 곳이면 어디에서나 조치를 취해야 합니다. 이것이 바로 ClickUp의 기본 통합 및 개방형 API가 차별화되는 부분입니다.

AI 에이전트는 다음을 수행할 수 있습니다.

Google 캘린더를 통해 회의 예약담당자의 일정에 따라 시간을 제안하고, 이벤트를 자동으로 생성한 다음, ClickUp 또는 Slack에 링크를 드롭하세요.

Slack 또는 Microsoft Teams에서 업데이트를 보내세요마일스톤 달성, 마감일 변경, 장애 요인이 기록될 때 알림을 트리거하고, 적절한 컨텍스트와 함께 적절한 담당자에게 태그를 지정하세요.

Jira 또는 GitHub와 같은 개발 도구로 변경 사항을 푸시ClickUp에서 작업이 완료되면 작업을 QA로 자동 이동하거나, 문제 상태를 동기화하거나, 풀 리퀘스트에 댓글을 달 수 있습니다.

Google Drive 또는 Dropbox에서 파일 첨부댓글에서 파일 멘션을 감지하고, 클라우드 스토리지를 검색하고, 올바른 자산을 작업 또는 문서에 직접 연결하세요.

결과는? 에이전트가 단절된 봇이 아닌 진정한 팀 플레이어가 됩니다.

🛠 개발 없이 나만의 AI 에이전트 구축

ClickUp에서 강력한 AI 에이전트를 설정하기 위해 데이터 과학자나 개발 팀이 필요하지 않습니다. 시각적 빌더, 자동화 로직, 기본 제공되는 AI 액션 등 필요한 모든 것이 이미 준비되어 있습니다.

3단계로 시작하기:

AI 에이전트가 실행되면 코드, 교육, 팀의 업무 속도 저하 없이 바로 일할 수 있습니다.

워크플로우의 미래는 에이전트 기반이며, 이미 우리 곁에 있습니다

RAG, MCP 및 AI 에이전트는 AI 시스템 설계에서 각각 강력하지만 서로 다른 목적을 수행합니다. RAG는 실시간 데이터로 출력을 뒷받침하고 MCP는 상호 작용에 장기 기억을 적용하는 반면, AI 에이전트는 도구 전반에 걸쳐 계획, 실행, 학습 및 통합을 수행하는 자율 시스템인 미래를 대표합니다.

인공 지능의 미래 트렌드가 계속 진화함에 따라, 생성형 AI와 외부 시스템 및 순차적 의사 결정의 융합이 에이전트의 운영 방식을 재편하고 있습니다. 에이전트는 외부 데이터를 통합하고 맞춤형 코드를 실행하여 템플릿 워크플로우에 제한되지 않고 복잡한 작업을 실행할 수 있습니다.

ClickUp을 사용하면 미래에 대해 읽기만 하는 것이 아니라 직접 만들어갈 수 있습니다. 자율 운영 워크플로우를 만들거나, AI 기반 어시스턴트를 출시하거나, 여러 부서의 팀을 확장하는 등, ClickUp AI는 지식을 중앙 집중화하고, 실행을 자동화하며, 지능적인 의사 결정을 가능하게 하는 모든 도구를 한 곳에서 제공합니다.

결과는 무엇일까요? 바쁜 업무가 줄어들고 추진력이 강화되며 워크플로우가 스스로 실행됩니다.

이것이 바로 에이전트 생산성입니다. ClickUp에 가입하고 AI 에이전트를 직접 체험해보세요!