오늘은 <에이전트가 ‘대안 3개’만 내게 하는 기술: 선택지 과다를 막는 질문 구조>를 주제로, AI를 쓰다가 오히려 머리가 더 복잡해지는 문제를 해결해볼게요. AI에게 “추천해줘”라고 하면 친절하게 10개, 20개를 줄 때가 많죠. 그런데 선택지가 많아지면 좋은 게 아니라, 결정을 못 해서 시간이 더 듭니다. 이걸 선택지 과다라고 해요. 오늘 글에서는 “정보를 많이 받는 법”이 아니라, 결정을 빨리 하는 법으로 에이전트를 쓰는 질문 구조를 알려드릴게요.
1) 왜 AI는 추천을 많이 줄까: “안전하게 보이려고” 범위를 넓힌다
AI는 기본적으로 “놓치지 않으려는 성향”이 있어요. 추천을 요청하면 최대한 많이 주려고 합니다. 왜냐하면 적게 주면 “빠뜨렸네?”라는 말을 들을 수 있으니까요. 그래서 AI는 이런 방식으로 움직입니다.
- 후보를 많이 던진다
- 장점만 말하고 단점은 약하게 말한다
- 결론 대신 목록으로 마무리한다
이건 친절해 보이지만, 사용자는 더 힘들어져요. 선택지 20개는 사실상 “결정은 네가 해”라는 말과 비슷하거든요. 그래서 에이전트를 잘 쓰는 사람은 이렇게 목표를 바꿉니다.
- “추천해줘”가 아니라
- “3개로 좁혀서 고르게 해줘”
여기서 핵심은 단순히 숫자를 “3개”로 제한하는 게 아닙니다. 왜 그 3개인지를 설명하게 만들어야 해요. 그래야 내 선택이 빨라집니다.
2) ‘대안 3개’가 가장 좋은 이유: 머리가 편해지고, 비교가 된다
왜 하필 3개냐고요? 이유가 있습니다.
1) 1개면 불안하고, 2개면 고민이 커진다
- 1개: “이게 진짜 최선이야?” 불안
- 2개: 둘 중 하나를 고르기 어려움(끝없는 줄다리기)
- 3개: 비교가 쉬워지고, “내 취향”이 드러남
3개는 ‘결정 피로’를 줄이면서도 선택권을 남깁니다. 그래서 “대안 3개”는 추천 시스템에서 자주 쓰는 구조예요.
2) 3개는 ‘역할’을 나눌 수 있다
3개를 그냥 비슷하게 뽑으면 의미가 없어요. 대신 역할을 나누면 강해집니다.
- 1번: 가장 안전한 선택(실패 확률 낮음)
- 2번: 가성비 선택(비용 대비 만족)
- 3번: 도전 선택(취향 강하지만 성공하면 최고)
이렇게 나누면, 사용자는 “나 오늘은 안전하게 갈래” 같은 식으로 빨리 고릅니다.
3) 3개는 ‘조건’과 잘 맞는다
예산, 시간, 취향 같은 조건이 있을 때, 3개는 조건을 반영하면서도 단순하게 보여줄 수 있어요.
10개면 조건 비교하다 지칩니다.
3) 바로 써먹는 질문 구조: ‘3개만’이 아니라 ‘3개로 결론’이 나오게 하기
이제 실전입니다. 아래 구조만 붙이면 에이전트가 선택지를 줄이면서도 “결론”을 주게 됩니다.
A. 기본형 질문 템플릿(가장 많이 쓰임)
아래 문장을 그대로 복사해서 상황에 맞게 괄호만 채우세요.
[템플릿]
- 내 목표: (예: 블로그 글 주제 결정 / 여행 숙소 고르기 / 노트북 추천)
- 조건 3개: (예: 예산, 기간, 취향)
- 출력: 대안은 딱 3개만
- 구성: 각 대안은 서로 역할이 다르게(안전/가성비/도전)
- 비교: 각 대안마다 장점 2개 + 단점 1개
- 결론: 마지막에 내 상황이면 1번을 추천이라고 한 줄로 말해줘
- 질문: 마지막에 내가 답하면 바로 확정할 질문 2개만 물어봐줘
이 템플릿은 “목록”을 막고 “선택”을 만들어요.
B. ‘선택지 과다’를 막는 금지 문장 3개
에이전트가 자꾸 후보를 늘리려는 성향이 있어서, 금지 문장을 넣으면 좋습니다.
- “4개 이상 제안하지 말 것”
- “비슷한 후보 여러 개 나열 금지”
- “추가 후보는 내가 요청할 때만 제시”
이렇게 잠그면, 3개가 유지됩니다.
C. ‘결론을 더 빠르게’ 만드는 질문 5개(상황별)
다음 질문들은 에이전트가 3개를 더 잘 고르게 해줍니다. 내가 답을 못 해도 괜찮아요. “모르면 이렇게 가정해”라고 붙이면 됩니다.
- 예산 상한은? (모르면 범위로)
- 가장 싫은 건? (예: 복잡함/비쌈/시간 오래 걸림)
- 우선순위 1개만? (예: 안전/속도/퀄리티)
- 반드시 포함할 조건 1개?
- 절대 안 되는 조건 1개?
이 질문은 “내가 원하는 것”보다, “내가 싫은 것”을 먼저 고르게 해줘서 결정을 빠르게 합니다.
D. ‘3개’의 질을 올리는 평가표 요청
추천을 받았는데도 고민된다면, 에이전트에게 이렇게 시키세요.
- “아래 기준으로 10점 만점 점수표 만들어줘: 비용/시간/리스크/만족도”
- “점수 이유는 한 줄만”
- “총점 1등을 1문장으로 추천”
점수표는 복잡한 느낌이 들 수 있지만, 사실은 결정이 훨씬 빨라집니다.
예시 1) 블로그 주제 고를 때(복붙용)
“AI에이전트 블로그 주제를 추천해줘. 대안은 3개만. 1번은 안전(검색 잘 되는 주제), 2번은 가성비(쓰기 쉬운 주제), 3번은 도전(희소성 높은 주제)으로 나눠줘. 각 대안은 장점 2개/단점 1개를 써줘. 그리고 마지막에 내 상황이면 뭐가 제일 좋은지 1문장 추천해줘. 추가 질문은 2개만.”
예시 2) 여행 숙소 고를 때(복붙용)
“(도시/날짜/인원) 기준으로 숙소를 골라줘. 대안은 3개만. 안전/가성비/도전으로 역할을 나눠줘. 각 대안은 장점 2개/단점 1개. 결론으로 1개 추천해줘. 결제는 내 승인 전에는 절대 하지 말아줘.”
예시 3) 제품 추천(복붙용)
“(제품) 추천해줘. 예산은 ( ), 사용 목적은 ( ). 대안 3개만. 안전/가성비/도전. 비교는 장점2 단점1. 마지막에 1개를 추천하고, 왜 그게 내 목적에 맞는지 한 문장으로 말해줘.”
AI를 쓰면서 더 피곤해지는 순간은 “정보가 부족해서”가 아니라 “선택지가 너무 많아서” 생깁니다. 그래서 에이전트를 잘 쓰는 핵심은 추천을 많이 받는 게 아니라, 결정을 쉽게 만드는 구조를 만드는 거예요. 오늘 소개한 질문 구조의 핵심만 기억하면 됩니다.
- 대안은 3개만
- 서로 역할이 다르게
- 장점2 단점1로 비교
- 마지막에 1문장 추천
이렇게만 해도 “AI가 친절하게 20개를 던져주는 상황”에서 벗어나, “3개로 좁혀서 고르는 상황”으로 바뀝니다. 그 순간부터 AI는 정보 도구가 아니라 결정 도우미가 됩니다.