AI 에이전트란 무엇인가?

실제로 들어맞는 가장 짧은 정의는 이렇습니다. 챗봇은 당신의 질문에 답하고, 에이전트는 당신을 대신해 일을 끝까지 해냅니다.

AI 에이전트는 목표가 주어지면 상황을 인식하고, 단계를 계획하고, 도구를 사용하고, 일어난 일을 기억하며, 사람의 개입을 최소화한 채 여러 단계로 이루어진 작업을 완수까지 끌고 가는 소프트웨어입니다. AWS는 이를 간단히 표현합니다. 목표는 사람이 정하지만, 에이전트는 "그 목표를 달성하기 위해 수행해야 할 최선의 행동을 스스로 선택한다"고 말이죠.

에이전트와 모델의 관계

대규모 언어 모델은 "두뇌"입니다. Google Cloud는 대규모 언어 모델을 언어를 처리하고 생성하는 에이전트의 두뇌로 설명하며, 나머지 부분이 추론하고 행동하게 한다고 봅니다. AWS는 모델을 프롬프트를 행동, 결정, 혹은 도구와 메모리에 대한 질의로 바꾸는 추론 엔진으로 설명합니다.

그러므로 에이전트는 모델에, 행동을 가능하게 하는 부분들을 더한 것입니다. 즉 인식(상황을 받아들이기), 계획, 도구 사용, 그리고 메모리입니다. 모델은 아는 일을 하고, 에이전트는 해내는 일을 합니다.

실제로는 어떤 모습인가

Berth가 관리하는 도구를 만든 Anthropic은 에이전트를 모델이 "자신의 프로세스와 도구 사용을 동적으로 주도하는" 시스템으로 정의합니다. 실제로 이는 대규모 언어 모델이 반복(loop) 속에서 도구를 사용하는 것입니다. 행동하고, 환경으로부터 실제 피드백을 읽고, 진척을 평가하며, 목표가 달성될 때까지 이를 되풀이합니다.