생성적 AI(Generative AI)의 등장 이후 인공지능은 에이전트적 AI(Agentic AI)의 출현으로 또 다른 중요한 변화를 앞두고 있습니다. 이러한 변화는 다음과 같은 진화에 의해 주도됩니다. 대형 언어 모델(LLM) 적극적이고 의사결정을 내리는 주체로 변화합니다. 이러한 모델은 더 이상 인간과 유사한 텍스트를 생성하는 데 국한되지 않습니다. 복잡한 작업을 추론하고, 계획하고, 도구를 사용하고, 자율적으로 실행하는 능력을 얻고 있습니다. 이러한 진화는 AI 기술의 새로운 시대를 열어 다양한 산업 분야에서 AI와 상호 작용하고 활용하는 방법을 재정의합니다. 이 기사에서는 LLM이 자율 에이전트의 미래와 앞으로 있을 가능성을 어떻게 형성하고 있는지 살펴보겠습니다.
에이전트 AI의 부상: 그게 무엇인가요?
에이전트 AI 독립적으로 작업을 수행하고, 결정을 내리고, 변화하는 상황에 적응할 수 있는 시스템 또는 에이전트를 말합니다. 이러한 에이전트는 일정 수준의 대리인을 보유합니다. 즉, 사람의 지속적인 안내 없이 목표, 지침 또는 피드백을 기반으로 독립적으로 행동할 수 있습니다.
고정된 작업으로 제한된 기존 AI 시스템과 달리 에이전트 AI는 동적입니다. 상호작용을 통해 학습하고 시간이 지남에 따라 행동을 개선합니다. 에이전트 AI의 필수 기능은 작업을 더 작은 단계로 나누고, 다양한 솔루션을 분석하고, 다양한 요인을 기반으로 결정을 내리는 능력입니다.
예를 들어 휴가를 계획하는 AI 에이전트는 날씨, 예산, 사용자 선호도를 평가하여 최고의 여행 옵션을 추천할 수 있습니다. 외부 도구를 참조하고, 피드백을 기반으로 제안을 조정하고, 시간이 지남에 따라 권장 사항을 구체화할 수 있습니다. 에이전트 AI의 응용 분야는 복잡한 작업을 관리하는 가상 비서부터 새로운 생산 조건에 적응하는 산업용 로봇까지 다양합니다.
언어 모델에서 에이전트로의 진화
기존 LLM은 텍스트 처리 및 생성을 위한 강력한 도구이지만 주로 고급 패턴 인식 시스템으로 작동합니다. 최근의 발전으로 인해 이러한 모델이 단순한 텍스트 생성 이상의 기능을 갖추게 되면서 변형되었습니다. 이제 그들은 고급 추론과 실용적인 도구 사용에 탁월합니다.
이러한 모델은 다단계 계획을 수립 및 실행하고, 과거 경험을 통해 학습하고, 외부 도구 및 API와 상호 작용하면서 상황에 맞는 결정을 내릴 수 있습니다. 장기 기억을 추가하면 장기간에 걸쳐 맥락을 유지할 수 있어 반응이 더욱 적응력 있고 의미 있게 됩니다.
이러한 능력은 작업 자동화, 의사 결정 및 개인화된 사용자 상호 작용에서 새로운 가능성을 열어 자율 에이전트의 새로운 시대를 촉발했습니다.
Agentic AI에서 LLM의 역할
Agentic AI는 상호 작용, 자율성, 의사 결정 및 적응성을 촉진하는 여러 핵심 구성 요소에 의존합니다. 이 섹션에서는 LLM이 차세대 자율 에이전트를 주도하는 방법을 살펴봅니다.
- 복잡한 지침을 이해하기 위한 LLM
에이전트 AI의 경우 복잡한 지침을 이해하는 능력이 중요합니다. 기존 AI 시스템에는 정확한 명령과 구조화된 입력이 필요한 경우가 많아 사용자 상호 작용이 제한됩니다. 그러나 LLM을 사용하면 사용자가 자연어로 의사소통할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자는 “뉴욕행 항공편을 예약하고 센트럴파크 근처 숙소를 예약하세요”라고 말할 수 있습니다. LLM은 위치, 선호도 및 물류의 미묘한 차이를 해석하여 이러한 요청을 파악합니다. 그런 다음 AI는 최소한의 인간 감독을 요구하면서 항공편 예약부터 호텔 선택, 티켓 준비까지 각 작업을 수행할 수 있습니다.
- 계획 및 추론 프레임워크로서의 LLM
에이전트 AI의 주요 특징은 복잡한 작업을 더 작고 관리 가능한 단계로 나누는 능력입니다. 이러한 체계적인 접근 방식은 보다 중요한 문제를 효과적으로 해결하는 데 필수적입니다. LLM은 수학 문제를 풀 때와 마찬가지로 상담원이 다단계 작업을 수행할 수 있도록 하는 계획 및 추론 기능을 개발했습니다. 이러한 기능을 AI 에이전트의 ‘사고 과정’이라고 생각하세요.
다음과 같은 기술 CoT(사고 사슬) LLM이 이러한 작업을 달성하는 데 도움이 되는 추론이 등장했습니다. 예를 들어, 가족이 식료품 비용을 절약하도록 돕는 AI 에이전트를 생각해 보세요. CoT를 사용하면 LLM이 다음 단계에 따라 이 작업에 순차적으로 접근할 수 있습니다.
- 가족의 현재 식료품 지출을 평가합니다.
- 자주 구매하는 항목을 식별합니다.
- 판매 및 할인을 조사합니다.
- 대체 매장을 탐색해 보세요.
- 식사 계획을 제안해 보세요.
- 대량 구매 옵션을 평가합니다.
이러한 구조화된 방법을 통해 AI는 금융 자문가가 예산을 관리하는 방식과 같이 체계적으로 정보를 처리할 수 있습니다. 이러한 적응성은 에이전트 AI를 개인 금융부터 프로젝트 관리까지 다양한 애플리케이션에 적합하게 만듭니다. 순차적 계획을 넘어 더욱 정교해진 구혼 LLM의 추론 및 계획 능력을 더욱 향상시켜 훨씬 더 복잡한 시나리오를 처리할 수 있습니다.
- 도구 상호 작용 향상을 위한 LLM
에이전트 AI의 중요한 발전은 LLM의 능력입니다. 상호작용하다 외부 도구 및 API를 사용합니다. 이 기능을 통해 AI 에이전트는 코드 실행, 결과 해석, 데이터베이스와의 상호 작용, 웹 서비스와의 인터페이스, 디지털 워크플로 관리 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 이러한 기능을 통합함으로써 LLM은 수동적인 언어 처리자에서 실용적인 실제 응용 프로그램의 능동적인 에이전트로 진화했습니다.
회사 시스템과 인터페이스하여 데이터베이스를 쿼리하고, 코드를 실행하고, 재고를 관리할 수 있는 AI 에이전트를 상상해 보세요. 소매 환경에서 이 에이전트는 자동으로 주문 처리를 자동화하고, 제품 수요를 분석하고, 재입고 일정을 조정할 수 있습니다. 이러한 종류의 통합은 에이전트 AI의 기능을 확장하여 LLM이 물리적 세계 및 디지털 세계와 원활하게 상호 작용할 수 있도록 합니다.
- 메모리 및 컨텍스트 관리를 위한 LLM
효과적인 메모리 관리는 에이전트 AI에 필수적입니다. 이를 통해 LLM은 장기적인 상호 작용 중에 정보를 유지하고 참조할 수 있습니다. 메모리가 없으면 AI 에이전트는 지속적인 작업에 어려움을 겪습니다. 일관된 대화를 유지하고 다단계 작업을 안정적으로 실행하는 것이 어렵다는 것을 알게 됩니다.
이러한 문제를 해결하기 위해 LLM은 다양한 유형의 메모리 시스템을 사용합니다. 일화 기억 상담원이 과거의 특정 상호작용을 기억하여 맥락을 유지하는 데 도움이 됩니다. 의미기억 일반 지식을 저장하여 다양한 작업에 걸쳐 AI의 추론과 학습된 정보의 적용을 향상시킵니다. 작업 메모리를 통해 LLM은 현재 작업에 집중할 수 있으므로 전반적인 목표를 놓치지 않고 다단계 프로세스를 처리할 수 있습니다.
이러한 메모리 기능을 통해 에이전트 AI는 지속적인 컨텍스트가 필요한 작업을 관리할 수 있습니다. 사용자 기본 설정에 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 발전으로 자율 에이전트가 강화되는 방식
LLM이 상호 작용, 추론, 계획 및 도구 사용을 계속해서 발전함에 따라 에이전트 AI는 복잡한 작업을 자율적으로 처리하고 동적 환경에 적응하며 다양한 영역에서 인간과 효과적으로 협업할 수 있는 능력이 점점 더 커질 것입니다. AI 에이전트가 LLM의 발전된 능력으로 번영할 수 있는 몇 가지 방법은 다음과 같습니다.
- 다중 모드 상호 작용으로 확장
성장하면서 다중 모드 기능 LLM의 에이전트 AI는 미래에 단순한 텍스트 이상의 기능을 수행하게 될 것입니다. 이제 LLM은 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 자율주행차 관리나 의료 분야의 역동적인 상황에 대응하는 등 복잡한 시나리오를 탐색할 수 있게 됩니다.
- 향상된 추론 능력
LLM으로서 향상시키다 추론 능력을 갖춘 에이전트 AI는 불확실하고 데이터가 풍부한 환경에서 정보에 입각한 선택을 내리는 데 성공할 것입니다. 다양한 요인을 평가하고 모호성을 효과적으로 관리합니다. 이 기능은 복잡한 데이터 기반 의사결정이 중요한 재무 및 진단에 필수적입니다. LLM이 더욱 정교해짐에 따라 그들의 추론 기술은 다양한 응용 분야에서 상황을 인식하고 사려 깊은 의사 결정을 내리는 데 도움이 될 것입니다.
- 산업용 전문 에이전트 AI
LLM이 데이터 처리 및 도구 사용을 진행함에 따라 금융, 의료, 제조 및 물류를 포함한 특정 산업을 위해 설계된 전문 에이전트를 보게 될 것입니다. 이들 에이전트는 재무 포트폴리오 관리, 실시간 환자 모니터링, 제조 프로세스 정밀 조정, 공급망 요구 예측 등 복잡한 작업을 처리합니다. 각 산업은 데이터를 분석하고, 정보에 입각한 결정을 내리며, 새로운 정보에 자율적으로 적응하는 에이전트 AI의 능력으로부터 이익을 얻을 것입니다.
- 다중 에이전트 시스템
LLM의 발전은 크게 향상될 것입니다 다중 에이전트 시스템 에이전트 AI에서. 이러한 시스템은 복잡한 작업을 효과적으로 처리하기 위해 협력하는 전문 에이전트로 구성됩니다. LLM의 고급 기능을 통해 각 상담원은 통찰력을 원활하게 공유하면서 특정 측면에 집중할 수 있습니다. 이러한 팀워크는 상담원이 작업의 여러 부분을 동시에 관리하므로 보다 효율적이고 정확한 문제 해결로 이어질 것입니다. 예를 들어, 한 에이전트는 의료 분야의 활력 징후를 모니터링하고 다른 에이전트는 의료 기록을 분석할 수 있습니다. 이러한 시너지 효과는 응집력 있고 대응력이 뛰어난 환자 치료 시스템을 만들어 궁극적으로 다양한 영역에서 결과와 효율성을 향상시킬 것입니다.
결론
대규모 언어 모델은 간단한 텍스트 프로세서에서 자동 작업이 가능한 정교한 에이전트 시스템으로 빠르게 발전합니다. LLM을 기반으로 하는 Agentic AI의 미래는 산업을 재편하고, 인간의 생산성을 향상시키며, 일상 생활에 새로운 효율성을 도입할 수 있는 엄청난 잠재력을 갖고 있습니다. 이러한 시스템이 성숙해짐에 따라 AI가 단순한 도구가 아닌 협업 파트너가 되어 새로운 수준의 자율성과 지능으로 복잡성을 헤쳐나가는 데 도움이 되는 세상을 약속합니다.
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