에이전트의 여섯 가지 핵심 역량

에이전트를 낱낱이 뜯어보면 대략 여섯 가지 능력이 함께 맞물려 돌아갑니다. 이를 이해하는 것이 에이전트가 당신을 위해 무엇을 할 수 있고 무엇을 할 수 없는지 가장 빠르게 아는 길입니다.

인식

에이전트는 먼저 상황을 받아들입니다. 당신의 요청, 문서, 다른 시스템에서 온 데이터, 혹은 실시간 입력이죠. 행동에 나서기 전에 무슨 일이 벌어지고 있는지 보는 에이전트만의 방식입니다.

추론과 계획

곧바로 답하는 대신, 에이전트는 목표를 끝까지 곱씹어 보고 순서가 있는 단계로 나눕니다. 스스로 할 일 목록을 적고 무엇부터 손댈지 정하는 것과 같죠.

도구 사용(function calling)

이것이 가장 지렛대 효과가 큰 능력입니다. 에이전트가 손을 뻗어 실제 소프트웨어를 사용합니다. 검색하고, 이메일을 보내고, 코드를 실행하고, 데이터베이스를 조회하죠. 당신이 도구를 정의하면, 모델이 언제 호출할지 결정하고, 당신의 앱이 실행할 구조화된 요청을 돌려줍니다.

메모리

에이전트는 하나의 작업 내내(때로는 여러 날에 걸쳐) 컨텍스트를 유지합니다. 그래서 매 단계가 처음부터 다시 시작하지 않고, 일관되고 개인화된 상태를 지킵니다.

자율적인 다단계 실행

하나의 목표가 주어지면, 에이전트는 스스로 반복(loop)을 돌립니다. 행동하고, 결과를 관찰하고, 조정하며, 여러 단계에 걸쳐 일이 끝날 때까지 계속 나아갑니다. 사람이 버튼을 하나하나 누를 필요가 없죠.

멀티 에이전트 협업

더 큰 일에는 각자 잘하는 부분을 맡은 여러 전문 에이전트가 한 팀을 이뤄, 공동의 목표를 향해 조율하며 협력할 수 있습니다.

출처

  1. 01
    AWS — AI 에이전트란 무엇인가?

    특정 벤더에 치우치지 않은 해설. 에이전트 역량에 대한 정의가 명료함.

    https://aws.amazon.com/what-is/ai-agents/

  2. 02
    Google Cloud — AI 에이전트란 무엇인가?

    교육용 해설. "대규모 언어 모델이 곧 두뇌".

    https://cloud.google.com/discover/what-are-ai-agents

  3. 03
    IBM — AI 에이전트란 무엇인가?

    중립적인 주제 해설. 도구 호출과 자율성.

    https://www.ibm.com/think/topics/ai-agents

  4. 04
    Anthropic — 도구 사용(function calling) 개요

    1차 자료. 모델이 도구를 호출하는 방식.

    https://platform.claude.com/docs/en/agents-and-tools/tool-use/overview

  5. 05
    IBM — 멀티 에이전트 시스템

    하나의 목표를 향해 협력하는 여러 에이전트.

    https://www.ibm.com/think/topics/multiagent-system