에이전트 AI: 대규모 언어 모델이 자율 에이전트의 미래를 형성하는 방식

생성 AI의 등장 이후, 인공지능은 에이전트 AI의 등장으로 또 다른 중요한 변화를 앞두고 있습니다. 이 변화는 진화에 의해 주도됩니다. 대형 언어 모델(LLM) 능동적이고 의사 결정적인 개체로 전환합니다. 이러한 모델은 더 이상 인간과 유사한 텍스트를 생성하는 데 국한되지 않습니다. 추론, 계획, 도구 사용 및 복잡한 작업을 자율적으로 실행하는 능력을 얻고 있습니다. 이러한 진화는 AI 기술의 새로운 시대를 가져오고 다양한 산업에서 AI와 상호 작용하고 활용하는 방식을 재정의합니다. 이 글에서는 LLM이 자율 에이전트의 미래를 어떻게 형성하고 있는지, 그리고 앞으로의 가능성에 대해 살펴보겠습니다.

에이전트 AI의 부상: 그것은 무엇인가?

에이전트 AI 독립적으로 작업을 수행하고, 결정을 내리고, 변화하는 상황에 적응할 수 있는 시스템이나 에이전트를 말합니다. 이러한 에이전트는 일정 수준의 대행권을 가지고 있는데, 즉, 인간의 끊임없는 지도 없이도 목표, 지시 또는 피드백에 따라 독립적으로 행동할 수 있다는 것을 의미합니다.

고정된 작업에 국한된 기존 AI 시스템과 달리, 에이전트 AI는 동적입니다. 상호작용에서 학습하고 시간이 지남에 따라 행동을 개선합니다. 에이전트 AI의 필수적인 특징은 작업을 더 작은 단계로 나누고, 다양한 솔루션을 분석하고, 다양한 요인에 따라 결정을 내리는 능력입니다.

예를 들어, 휴가를 계획하는 AI 에이전트는 날씨, 예산, 사용자 선호도를 평가하여 최상의 투어 옵션을 추천할 수 있습니다. 외부 도구를 참조하고, 피드백에 따라 제안을 조정하고, 시간이 지남에 따라 추천을 개선할 수 있습니다. 에이전트 AI의 적용 분야는 복잡한 작업을 관리하는 가상 비서부터 새로운 생산 조건에 적응하는 산업용 로봇까지 다양합니다.

언어 모델에서 에이전트로의 진화

기존 LLM은 텍스트를 처리하고 생성하는 강력한 도구이지만, 주로 고급 패턴 인식 시스템으로 기능합니다. 최근의 발전으로 이러한 모델이 변형되어 단순한 텍스트 생성을 넘어서는 기능을 갖추게 되었습니다. 이제 고급 추론과 실용적인 도구 사용에 탁월합니다.

이러한 모델은 여러 단계의 계획을 수립하고 실행하고, 과거 경험으로부터 배우고, 외부 도구 및 API와 상호 작용하는 동안 컨텍스트 기반 결정을 내릴 수 있습니다. 장기 메모리를 추가하면 장기간 컨텍스트를 유지할 수 있어 응답이 더 적응적이고 의미 있게 됩니다.

이러한 능력이 합쳐지면서 작업 자동화, 의사 결정, 개인화된 사용자 상호작용에 새로운 가능성이 열리고 자율 에이전트의 새로운 시대가 시작되었습니다.

에이전트 AI에서 LLM의 역할

Agentic AI는 상호작용, 자율성, 의사 결정 및 적응성을 용이하게 하는 몇 가지 핵심 구성 요소에 의존합니다. 이 섹션에서는 LLM이 차세대 자율 에이전트를 어떻게 구동하는지 살펴봅니다.

1. 복잡한 지침을 이해하기 위한 LLM

에이전트 AI의 경우 복잡한 지시를 이해하는 능력이 중요합니다. 기존 AI 시스템은 종종 정확한 명령과 구조화된 입력이 필요하여 사용자 상호 작용이 제한됩니다. 그러나 LLM은 사용자가 자연어로 소통할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 사용자는 "뉴욕행 항공편을 예약하고 센트럴 파크 근처 숙박 시설을 마련해 주세요"라고 말할 수 있습니다. LLM은 위치, 선호도 및 물류적 뉘앙스를 해석하여 이 요청을 파악합니다. 그런 다음 AI는 항공편 예약부터 호텔 선택 및 티켓 준비까지 모든 작업을 최소한의 인간 감독으로 수행할 수 있습니다.

2. 계획 및 추론 프레임워크로서의 LLM

에이전트 AI의 주요 특징은 복잡한 작업을 더 작고 관리하기 쉬운 단계로 분해하는 능력입니다. 이 체계적인 접근 방식은 더 중요한 문제를 효과적으로 해결하는 데 필수적입니다. LLM은 에이전트가 수학 문제를 풀 때와 마찬가지로 여러 단계의 작업을 수행할 수 있도록 하는 계획 및 추론 기능을 개발했습니다. 이러한 기능을 AI 에이전트의 "사고 과정"이라고 생각하세요.

같은 기술 CoT(사고 사슬) LLM이 이러한 과제를 달성하도록 돕기 위해 추론이 등장했습니다. 예를 들어, AI 에이전트가 가족이 식료품비를 절약하도록 돕는 경우를 생각해 보세요. CoT를 사용하면 LLM이 다음 단계에 따라 이 과제에 순차적으로 접근할 수 있습니다.

1. 가족의 현재 식료품 지출을 평가해 보세요.
2. 자주 구매하는 품목을 파악하세요.
3. 세일과 할인 혜택을 조사하세요.
4. 대체 매장을 탐색해 보세요.
5. 식사 계획을 제안해 보세요.
6. 대량 구매 옵션을 평가하세요.

이 구조화된 방법은 AI가 재무 고문이 예산을 관리하는 방식처럼 체계적으로 정보를 처리할 수 있게 합니다. 이러한 적응성 덕분에 에이전트 AI는 개인 금융에서 프로젝트 관리에 이르기까지 다양한 애플리케이션에 적합합니다. 순차적 계획을 넘어 더욱 정교한 구혼 LLM의 추론 및 계획 능력을 더욱 향상시켜 더욱 복잡한 시나리오도 처리할 수 있도록 합니다.

3. 도구 상호 작용 강화를 위한 LLM

에이전트 AI의 중요한 발전은 LLM의 능력입니다. 상호 작용하는 외부 도구 및 API를 사용하여. 이 기능을 통해 AI 에이전트는 코드 실행 및 결과 해석, 데이터베이스와의 상호 작용, 웹 서비스와의 인터페이싱, 디지털 워크플로 관리와 같은 작업을 수행할 수 있습니다. 이러한 기능을 통합함으로써 LLM은 수동적인 언어 처리자에서 실용적이고 실제적인 애플리케이션에서 능동적인 에이전트로 진화했습니다.

회사 시스템과 인터페이스하여 데이터베이스를 쿼리하고, 코드를 실행하고, 재고를 관리할 수 있는 AI 에이전트를 상상해 보세요. 소매 환경에서 이 에이전트는 자율적으로 주문 처리를 자동화하고, 제품 수요를 분석하고, 재입고 일정을 조정할 수 있습니다. 이러한 종류의 통합은 에이전트 AI의 기능을 확장하여 LLM이 물리적 및 디지털 세계와 원활하게 상호 작용할 수 있도록 합니다.

4. 메모리 및 컨텍스트 관리를 위한 LLM

효과적인 메모리 관리가 에이전트 AI에 필수적입니다. 이를 통해 LLM은 장기 상호작용 중에 정보를 유지하고 참조할 수 있습니다. 메모리가 없으면 AI 에이전트는 지속적인 작업에 어려움을 겪습니다. 일관된 대화를 유지하고 여러 단계의 작업을 안정적으로 실행하는 데 어려움을 겪습니다.

이런 과제를 해결하기 위해 LLM은 다양한 유형의 메모리 시스템을 사용합니다. 에피소드 메모리 상담원이 과거의 특정 상호작용을 기억하는 데 도움이 되므로 맥락을 유지하는 데 도움이 됩니다. 의미기억 일반 지식을 저장하여 AI의 추론과 다양한 작업에서 학습된 정보의 적용을 강화합니다. 작업 메모리를 통해 LLM은 현재 작업에 집중하여 전반적인 목표를 놓치지 않고 여러 단계의 프로세스를 처리할 수 있습니다.

이러한 메모리 기능을 통해 에이전트 AI는 지속적인 맥락이 필요한 작업을 관리할 수 있습니다. 사용자 선호도에 적응하고 과거 상호 작용을 기반으로 출력을 개선할 수 있습니다. 예를 들어, AI 건강 코치는 사용자의 피트니스 진행 상황을 추적하고 최근 운동 데이터를 기반으로 진화하는 권장 사항을 제공할 수 있습니다.

LLM의 발전이 자율 에이전트를 강화하는 방식

LLM이 상호작용, 추론, 계획 및 도구 사용으로 계속 발전함에 따라 에이전트 AI는 복잡한 작업을 자율적으로 처리하고, 역동적인 환경에 적응하며, 다양한 도메인에서 인간과 효과적으로 협업할 수 있는 능력을 점점 더 갖추게 될 것입니다. AI 에이전트가 LLM의 발전된 능력으로 번영할 수 있는 방법 중 일부는 다음과 같습니다.

• 멀티모달 상호작용으로 확장

성장과 함께 다중 모드 기능 LLM의 경우, 에이전트 AI는 미래에 텍스트 이상의 것과 상호 작용할 것입니다. LLM은 이제 이미지, 비디오, 오디오 및 감각 입력을 포함한 다양한 소스의 데이터를 통합할 수 있습니다. 이를 통해 에이전트는 다양한 환경과 보다 자연스럽게 상호 작용할 수 있습니다. 결과적으로 AI 에이전트는 자율 주행차를 관리하거나 의료의 동적 상황에 대응하는 것과 같은 복잡한 시나리오를 탐색할 수 있습니다.

• 향상된 추론 능력

LLM으로서 강화 추론 능력을 갖춘 에이전트 AI는 불확실하고 데이터가 풍부한 환경에서 정보에 입각한 선택을 하는 데 성공할 것입니다. 여러 요소를 평가하고 모호성을 효과적으로 관리할 것입니다. 이 기능은 복잡하고 데이터 중심의 의사 결정이 중요한 금융 및 진단 분야에서 필수적입니다. LLM이 더욱 정교해짐에 따라 추론 기술은 다양한 응용 프로그램에서 맥락을 인식하고 사려 깊은 의사 결정을 촉진할 것입니다.

• 산업을 위한 전문화된 에이전트 AI

LLM의 데이터 처리 및 도구 활용이 발전함에 따라 금융, 의료, 제조, 물류 등 특정 산업에 특화된 에이전트가 등장하게 될 것입니다. 이러한 에이전트는 재무 포트폴리오 관리, 실시간 환자 모니터링, 제조 공정 정밀 조정, 공급망 수요 예측과 같은 복잡한 작업을 처리합니다. 각 산업은 에이전트 AI가 데이터를 분석하고, 정보에 기반한 의사 결정을 내리고, 새로운 정보에 자율적으로 적응하는 능력으로부터 이점을 얻을 것입니다.

• 다중 에이전트 시스템

LLM의 진도는 크게 향상될 것입니다 다중 에이전트 시스템 에이전트 AI에서. 이러한 시스템은 복잡한 작업을 효과적으로 처리하기 위해 협업하는 전문 에이전트로 구성됩니다. LLM의 고급 기능을 통해 각 에이전트는 통찰력을 원활하게 공유하면서 특정 측면에 집중할 수 있습니다. 이러한 팀워크는 에이전트가 작업의 여러 부분을 동시에 관리함에 따라 보다 효율적이고 정확한 문제 해결로 이어질 것입니다. 예를 들어, 한 에이전트는 의료에서 ​​중요한 징후를 모니터링하는 동안 다른 에이전트는 의료 기록을 분석할 수 있습니다. 이러한 시너지는 응집력 있고 반응성 있는 환자 관리 시스템을 만들어 궁극적으로 다양한 도메인에서 결과와 효율성을 개선합니다.

히프 라인

대규모 언어 모델은 간단한 텍스트 프로세서에서 자율적 행동이 가능한 정교한 에이전트 시스템으로 빠르게 진화합니다. LLM으로 구동되는 에이전트 AI의 미래는 산업을 재편하고, 인간의 생산성을 향상시키고, 일상 생활에 새로운 효율성을 도입할 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다. 이러한 시스템이 성숙해짐에 따라 AI가 단순한 도구가 아니라 협업 파트너가 되어 새로운 수준의 자율성과 지능으로 복잡성을 탐색하는 데 도움이 되는 세상을 약속합니다.