대규모 모델 vs. 에이전트: 실제로 무엇이 달라지는가

사람들은 흔히 "모델"과 "에이전트"를 뭉뚱그립니다. 하지만 그 차이는 학술적인 것이 아니라 실용적인 것이며, 시스템에 어디까지 믿고 맡길 수 있는지를 결정합니다.

맨몸의 언어 모델은 학습 과정에서 배운 것을 바탕으로 답합니다. IBM은 그것이 "지식과 추론의 한계에 묶여 있다"고 지적합니다. 반면 에이전트는 도구 호출을 사용해 최신 정보를 가져오고, 행동을 취하며, 복잡한 목표에 이르기 위해 하위 작업을 만들어 냅니다.

Microsoft는 에이전트를 모델 위에 얹힌 한 겹으로 설명합니다. 그것은 관찰하고, 정보를 모으고, 모델에 넘기며, 둘이 함께 행동 계획을 만들어 냅니다. 허용된 경우에는 직접 실행하기도 하죠. 모델과 에이전트는 서로를 보완하는 두 절반입니다. 하나는 생각하고, 다른 하나는 인식하고 행동합니다.

모든 것을 "에이전트"로 만들 필요는 없다

바로 그래서 제대로 된 에이전트 구성은 대부분 그 주변부에 관한 것입니다. 당신이 부여하는 지시, 도구, 권한, 그리고 메모리 말이죠. 그것들이 바로 Berth가 스캔해 당신에게 보여 주는 자산입니다.