AI 에이전트2026-05-27

Codex로 만드는 '자기 개선형' 세무 AI 에이전트 구축 방법: 전문 분야에 AI 적용 패턴

서론

AI 에이전트를 세무나 법률과 같은 고급 전문 도메인에 적용할 때, 가장 큰 과제는 '정확성 확보'와 '복잡한 규칙의 업데이트'입니다. 단순한 프롬프트 엔지니어링만으로는 전문적인 세제의 미묘한 차이를 완전히 커버하기 어렵습니다.

여기서 효과적인 접근 방식은 AI가 자신의 출력을 검증하고, 수정하며, 학습하는 '자기 개선（Self-improving）' 루프를 구축하는 설계 패턴입니다. 이 글에서는 Codex와 같은 코드 생성 AI를 활용한 세무 AI 에이전트의 구축 메커니즘에 대해 살펴봅니다.

이 접근 방식의 핵심은 AI를 단순히 '답변을 내는 도구'가 아닌, '코드를 생성하고, 실행하며, 결과를 검증하는' 반복적인 프로세스에 통합하는 데 있습니다.

세무 계산과 같은 엄밀성이 요구되는 태스크에서, 자연어 응답은 할루시네이션（Hallucination）의 위험을 동반합니다. 따라서 Codex를 사용해 세무 로직을 '실행 가능한 코드'로 생성하게 합니다. 이를 통해 계산 과정이 투명해지고 검증 가능한 형태가 됩니다.

생성된 코드를 실제로 실행하고, 얻어진 결과를 기대값이나 제약 조건과 비교합니다. 만약 오류가 발생하거나 불일치하는 결과가 나오면, 해당 오류 로그나 불일치 내용을 다시 AI에 피드백하여 코드 수정을 촉구합니다.

이 '생성 → 실행 → 검증 → 수정' 루프를 반복함으로써, AI는 정답에 이르는 경로를 스스로 탐색하고, 최종적으로 정확한 로직을 도출합니다. 이것이 '자기 개선'이라고 불리는 메커니즘의 본질입니다.

일본의 세제는 매우 복잡하며, 연도별 법 개정이나 상세한 적용 요건이 존재합니다. 이 설계 패턴을 일본 도메인에 적용할 경우, 다음과 같은 점이 중요한 설계 지침이 될 수 있습니다.

규칙 기반과 LLM의 하이브리드화: 모든 것을 LLM에 맡기지 않고, 확정적인 세율이나 법 조문을 외부 데이터（지식 베이스）로 보존하며, LLM에는 그 데이터를 조작하는 코드를 생성하는 역할을 부여합니다.
검증 프로세스의 자동화: 세무서가 공개한 사례집이나 과거 정답 데이터를 테스트 케이스로 준비하고, AI가 생성한 로직이 이를 통과하는지 자동으로 판단하는 메커니즘을 구축합니다.
인간에 의한 리뷰 통합 (Human-in-the-loop): 자기 개선 루프의 최종 단계에 전문가（세무사 등）의 리뷰를 통합하고, 정답 라벨을 강화함으로써 더욱 정확도를 끌어올립니다.

Codex와 같은 모델을 사용한 세무 에이전트의 설계 패턴은, AI 에이전트가 '단순히 알고 있는 것（지식）'으로 답변하는 것이 아니라, '정답에 도달하기 위한 프로세스（추론과 검증）'를 스스로 구축할 수 있는 가능성을 보여줍니다.

전문성이 높은 버티컬 영역에서 AI를 실용화하려면, 이러한 자기 개선 루프의 설계야말로 신뢰성을 확보하기 위한 핵심이 될 것입니다.