AI 에이전트에 대해서 알아보자 (feat. LLM)

AI 에이전트에 대해서 알아보자 (feat. LLM)

최근 AI(LLM)의 발전과 함께 '에이전트(Agent)'는 사용자의 목표를 달성하기 위해 환경과 상호 작용하며 추론(reasoning), 계획(planning), 행동(execution) 등의 과정을 수행하는 시스템으로 주목받고 있다. 나 또한 단순 텍스트 응답 외에 다양한 작업을 자유롭게 수행하는 에이전트에 관심이 생겼고, 이를 연구에 활용해보고자 하는 목표를 갖게 되었다. 따라서, 에이전트에 대한 본격적인 공부를 하기 앞서 에이전트가 무엇인지, 어떤 것을 할 수 있는지를 간단하게 알아보고자 한다.

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에이전트란 무엇인가?

에이전트는 AI 모델을 활용하여 주어진 목표를 수행하는 시스템이다. 사용자의 요청을 이해하고, 계획을 세운 후 실행하는 능력을 갖춘 것이 특징이다. 이를 위해 에이전트는 두 가지 주요 요소로 구성된다.

• 두뇌(Brain, AI 모델): 요청을 분석하고 수행할 액션을 결정한다.
• 신체(Body, 도구 및 기능): AI가 수행할 수 있는 기능을 제공하며, 이를 통해 물리적 또는 디지털 환경과 상호 작용한다.

여기서 두뇌에 해당하는 AI 모델은 일반적으로 사용자의 요청을 분석하고 처리할 수 있는 NLP 모델로 구성되며, 최근 대부분의 에이전트는 LLM을 두뇌로 활용한다.

 

신체의 경우 두뇌 기능을 하는 AI 모델이 불러와서 사용할 수 있는 Toolbox를 의미하는데, 최근 로봇의 발전으로 인해서 로봇을 제어하는 기능이 추가되기도 하는 추세이다.

 

에이전트의 작동 방식과 핵심 기능

앞서 언급했듯이, 최근 대부분의 에이전트는 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)을 기반으로 동작하며, 대표적으로 GPT-4, Llama, Gemini 등이 있다. 이 모델들은 자연어 이해 및 생성 능력이 뛰어나며, 에이전트의 핵심 역할을 수행한다. LLM은 기본적으로 텍스트를 처리하지만, 도구(Tools)를 활용하면 이미지 생성, 이메일 전송, 웹 검색, 코드 실행 등 다양한 작업을 수행할 수 있다.

 

에이전트의 핵심 기능은 다음과 같다.

• 자연어 이해: 사용자의 요청을 해석하고 응답을 생성한다.
• 추론과 계획: 복잡한 문제를 해결하기 위해 전략을 세우고 단계별로 실행한다.
• 환경과 상호 작용: 도구를 활용하여 액션을 수행하고 목표를 달성한다.
• 학습 및 적응: 새로운 데이터와 상호 작용하면서 성능을 향상시킬 수 있다.

 

액션(Actions)과 도구(Tools)의 차이

에이전트는 목표를 달성하기 위해 여러 액션(Actions)을 수행하며, 이를 돕기 위해 도구(Tools)를 활용한다.

• 액션: 에이전트가 수행해야 하는 단계(예: '이메일 보내기', '웹 검색하기').
• 도구: 액션을 수행하는 데 필요한 기능(예: '이메일 전송 API', '웹 크롤링 기능').

 

에이전트의 활용 가능성

에이전트는 다양한 분야에서 활용될 수 있으며, 그 가능성은 무궁무진하다.

• 가상 비서: 일정 관리, 이메일 작성, 문서 정리 등의 작업 자동화.
• 고객 지원: 자동 챗봇을 활용한 고객 문의 처리 및 문제 해결.
• 데이터 분석: 대규모 데이터셋을 분석하고 인사이트를 제공.
• 자동화 시스템: IT 운영 및 네트워크 관리에서 반복적인 작업을 자동화.

 

앞으로 AI 에이전트는 더욱 정교해지면서 인간의 다양한 업무를 보조하거나 자동화하는 데 중요한 역할을 하게 될 것이다.