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TL;DR
복잡한 모델 대신 작은 모델과 파인튜닝, 그리고 효율적인 도구 설계와 안전성 확보가 실무 에이전트 구축의 핵심이다.
배경
네이버 엔지니어링 데이 2026에서 발표된 세션으로, 공공 서비스 접근성 개선을 위한 AI 에이전트 개발 사례를 다룬다.
대상 독자
AI 에이전트 개발자 및 공공 서비스 혁신에 관심 있는 엔지니어
의미 / 영향
공공 서비스와 같은 복잡한 도메인에서 LLM을 실무에 적용할 때, 모델의 크기보다는 도구 설계와 안전성 확보가 더 중요하다는 점을 시사한다. 이 사례는 기업이 자체 서비스와 LLM을 결합하여 실질적인 사용자 경험을 개선하는 구체적인 방법론을 제시한다.
챕터별 상세
00:26
프로젝트 개요
복잡한 정부 서비스에 대한 대국민 접근성을 높이기 위해 행정안전부와 협력하여 AI 에이전트를 구축했다. 전자증명서 발급 및 공유누리 시설 예약 기능을 네이버 앱 마이페이지와 통합 검색을 통해 제공한다. 에이전트 프레임워크로 Google ADK를 채택하여 사내 개발된 다른 에이전트와의 호환성을 확보했다.
01:55
모델 선택
3초 이내의 응답 속도를 목표로 설정하고, 복잡한 도메인 지식이 필요한 전자증명서 및 공유누리 시나리오를 처리하기 위해 모델을 선정했다. GPT-4.1이나 GPT-5와 같은 대형 모델은 도메인 특화 지식과 복잡한 분기 처리에 한계가 있었다. 이에 리즈닝을 사용하지 않는 작은 모델에 도메인 특화 파인튜닝을 적용하는 전략을 선택했다.
04:22
문제의 난이도를 낮추기
태스크 간 독립성이 낮고 이전 히스토리가 다음 턴에 영향을 미치는 특성을 고려하여 단일 에이전트 구조를 채택했다. 복잡한 프롬프트 대신 템플릿 도구를 구현하여 고정된 응답 형식을 강제하고, 툴 초이스 설정을 통해 LLM이 다음 턴의 액션을 결정하지 않도록 제한했다. 이를 통해 프롬프트 복잡도를 낮추고 응답의 일관성을 확보했다.
11:27
속도 최적화
MCP 도구를 에이전트 친화적으로 재설계하여 불필요한 툴 호출을 최소화하고 응답 지연 시간을 줄였다. 하이브리드 NLU 패턴 매칭을 적용하여 자주 들어오는 질의 패턴을 사전에 정의하고, LLM 호출 없이 액션을 확정했다. 이를 통해 프리필 페이지를 최대화하고 제너레이션 페이지를 최소화하여 전체 응답 속도를 개선했다.
12:56
Safety 대응
파인튜닝 과정에서 안전성 데이터를 추가하여 프롬프트 인젝션 공격을 방어했다. 사용자 요청을 필터링하여 부적절한 요청을 차단하고, 모델 응답을 후처리하여 툴 네임이나 시스템 경로 등이 노출되지 않도록 마스킹했다. 또한 개인정보를 마스킹하여 LLM 컨텍스트에 전달되는 것을 방지했다.
14:22
평가 / QA 체계
실제 대화 흐름을 재현하는 시나리오 기반 테스트를 수행하고, 100개 이상의 E2E 회귀 테스트 세트를 구축했다. MCP 툴을 모킹하여 고정된 응답을 생성하고, QA 과정에서 발견된 케이스를 회귀 테스트에 추가하여 안정성을 보장했다. 이를 통해 예상치 못한 사이드 이펙트를 방지했다.
15:15
경쟁사 대비 차별점
네이버 검색과의 연동을 통해 AI 브리핑 및 고품질 지식 베이스를 제공하여 차별화했다. 공유누리 예약 성공 후 네이버 플레이스 API를 활용하여 주변 맛집을 추천하는 등 사용자 맥락에 맞는 서비스를 제공한다. 이러한 연동은 사용자 경험을 개선하고 서비스의 활용도를 높이는 핵심 요소이다.
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 06. 08.수집 2026. 06. 08.출처 타입 YOUTUBE
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