Agent AI 를 구축할 때 도메인 지식(domain knowledge) 이 왜 핵심인지?

도메인 지식

1. 왜 도메인 지식이 필요한가?

AI가 ‘지능적으로 행동’ 하기 위해선 단순히 언어를 이해하는 것을 넘어 문맥 속의 의미와 규칙을 해석할 수 있어야 합니다.

이때 필요한 것이 바로 도메인 지식, 즉 특정 산업이나 업무의 전문적인 맥락 지식입니다.

예를 들어,

제조 도메인: 공정 순서, 품질지표(QC), 설비 이상 패턴, MES·PLC 데이터 구조

금융 도메인: 회계 기준, 리스크 관리 규칙, 상품별 리턴/위험모델

의료 도메인: 질병코드, 진단·처방 규칙, 약물 상호작용


이런 맥락을 모르면, AI는 단어를 이해하더라도 ‘왜 그게 중요한지’ 판단할 수 없습니다.

즉, 도메인 지식은 AI의 추론엔진에 인간의 직관과 논리적 판단 기준을 심는 역할을 합니다.


2. “사람을 대체한다면서 사람의 지식이 필요하다”는 역설의 진짜 의미

이 말은 ‘AI가 사람의 일을 대체하려면, 우선 사람의 사고방식을 완전히 배워야 한다’는 뜻입니다.

AI는 경험적 지식(know-how) 없이 스스로 의미를 만들어낼 수 없습니다.

인간의 축적된 전문지식은 AI의 초기 학습데이터이자 기준(reference)입니다.

결국 “사람을 대체”한다는 건 “사람의 사고·판단을 정밀하게 모사한다”는 뜻이지, 인간의 지식을 제거한다는 의미가 아닙니다.


즉, AI가 인간을 대신하기 위해서는 인간의 지식을 더 많이 배워야만 합니다.


3. Agent AI 구축 과정에서 도메인 지식의 활용 단계

단계 역할 필요 지식 예시

1) 프롬프트 설계(Prompt Engineering) AI가 문제를 정확히 이해하도록 문맥을 구성 공정 데이터 구조, KPI 정의

2) 지식베이스 구축(Knowledge Base) 도메인 문서, 매뉴얼, 보고서를 AI가 검색·추론 가능하도록 정리 SOP, 설비 매뉴얼, 품질 기준

3) 추론(Reasoning & Planning) AI가 상황을 판단하고 의사결정을 시뮬레이션 제어 로직, 생산제약 조건

4) 액션(Autonomous Execution) 실제 시스템과 연동하여 자동 조치 MES/PLC API 연계, 작업지시 자동화


이 흐름 속에서 도메인 지식은 AI가 단순 답변을 넘어 실질적 ‘행동(Action)’을 하게 만드는 핵심 연료가 됩니다.


4. 인간+AI의 새로운 관계

AI Agent는 인간의 지식·경험을 디지털화하여 지속적으로 확장하는 존재입니다.

따라서 “사람을 대체”하기보다는,
> ‘사람의 지식을 증폭시키는 존재’로 진화한다.



결국 Agent AI의 지능은 “얼마나 좋은 도메인 지식을 가졌는가”에 비례합니다.

AI는 똑똑한 인간이 만든 산업 지식 위에서만 똑똑해집니다.