LLM에서 인지 에이전트로: AI가 기억, 계획 및 자율성을 얻는 방법

Source: Dev.to

AI는 이제 단순히 텍스트를 생성하거나 함수를 실행하는 수준을 넘어섰습니다. 최신 모델은 작업을 추론하고, 계획을 세우며, 상황에 맞게 적응하고, 실행 중에 스스로 교정합니다. 이러한 시스템을 인지 에이전트(cognitive agents) 라고 부르며, LLM 챗봇에서 자율적인 인지와 지속적인 문제 해결이 가능한 AI 엔터티로의 전환을 의미합니다.

인지 에이전트란?

인지 에이전트는 인간 인지의 일부 측면을 모방하도록 설계된 AI 시스템입니다:

• 지각
• 기억
• 추론
• 계획
• 의사결정
• 자기 평가

단순한 규칙 기반 에이전트와 달리 인지 에이전트는 다음을 수행할 수 있습니다:

• 복잡한 지시를 이해한다
• 여러 단계에 걸쳐 추론한다
• 자신의 사고를 수정한다
• 도구를 동적으로 선택한다
• 이전 정보를 기억하고 재사용한다
• 결과에 따라 접근 방식을 조정한다

즉, 인지 에이전트는 생각하는 시스템이며, 단순한 실행 엔진이 아닙니다.

인지 에이전트와 전통적인 AI 에이전트 비교

오늘날 대부분의 AI 에이전트는 LLM 루프를 오케스트레이션합니다:

1. LLM에 질문
2. 도구 선택
3. 도구 실행
4. 결과 반환
5. 반복

이는 반응형 행동이며, 진정한 인지는 아닙니다.

인지 에이전트는 다음을 추가합니다:

• 내부 메모리(작업 메모리와 장기 메모리)
• 계획 모듈
• 반성적 추론 및 메타인지(자신의 사고에 대해 생각)
• 목표 분해와 상황 모델링
• 환경 인식

이러한 능력은 에이전트를 훨씬 더 강력한 존재로 변모시킵니다.

인지 에이전트 아키텍처의 핵심 구성 요소

실제 인지 에이전트는 단순히 LLM 주위에 루프를 두는 것이 아니라, 여러 인지 하위 시스템을 포함하는 계층형 구조입니다.

1. 지각 레이어

다음을 해석합니다:

• 언어
• 이미지
• 데이터
• 이벤트
• 환경 상태

멀티모달 모델을 통해 지각이 유연해집니다.

2. 작업 메모리

단기 기억으로 사용됩니다:

• 중간 단계 보관
• 목표 추적
• 부분 결과 저장
• 상황 유지

스레드를 잃지 않고 다단계 추론을 가능하게 합니다.

3. 장기 메모리

다음이 저장됩니다:

• 지식
• 이전 작업들
• 중요한 출력물
• 사용자 선호도

에이전트가 과거 세션으로부터 학습할 수 있게 합니다.

4. 추론 엔진

인지가 일어나는 곳:

• 사고 사슬(Chain‑of‑thought)
• 사고 트리(Tree‑of‑thought)
• 자기 반성
• 가설 검증
• 일관성 검사
• 반사실 추론

보통 특화된 추론 프롬프트나 보조 LLM 호출로 구현됩니다.

5. 계획 모듈

다음을 결정합니다:

• 필요한 단계는 무엇인가
• 실행 순서
• 사용할 도구는 무엇인가
• 의존성을 어떻게 해결할 것인가
• 실패 시 어떻게 적응할 것인가

인지 AI 에이전트의 핵심입니다.

6. 도구 & API 레이어

다음과 상호작용합니다:

• 데이터베이스
• API
• 파일 시스템
• 코드 실행 엔진
• 웹 스크래퍼
• 기타 에이전트

에이전트를 실제 운영 가능하게 합니다.

7. 반성 & 평가 레이어

각 단계 후 에이전트는 다음을 질문합니다:

• 이것이 제대로 작동했는가?
• 무언가 오해한 것이 있는가?
• 다시 시도해야 하는가?
• 다른 접근 방식을 취해야 하는가?

인간의 인지 과정과 유사한 피드백 루프를 생성합니다.

인지 에이전트의 실제 적용 사례

1. 자율 연구 에이전트

• 검색, 요약, 교차 검증, 검증
• 작업 메모리를 유지하고, 결과를 반복적으로 정제
• 법률 조사, 과학 분석, 비즈니스 인텔리전스에 이상적

2. 인지형 고객 지원

• 새로운 이슈를 해석하고, 정책을 불러오며, 도구에 접근, 필요 시 에스컬레이션
• 응답을 수정하고 대화 전반에 걸쳐 상황을 유지

3. 인지형 프로세스 자동화

• 문서를 읽고, 데이터를 추출하고, 규칙을 검증하고, 스스로 교정
• 다단계 자동화를 계획하여 기존 RPA를 지능형 자동화로 대체

4. 개발자 보조 도구

• 저장소를 분석하고, 아키텍처를 제안하고, 단위 테스트를 생성하고, PR을 열음
• 스타일 가이드라인을 이해하고 제약을 적용

오늘날 인지 에이전트를 구축하는 방법

1. 추론이 가능한 LLM 선택 – 예: GPT‑4급 모델 또는 유사 모델.
2. 메모리 아키텍처 추가 – 세션 메모리, 장기 벡터 메모리, 구조화된 저장소.
3. 계획 메커니즘 추가 – ReAct, LATS, Tree‑of‑Thought, 그래프 기반 플래너 등.
4. 도구 사용 기능 추가 – 함수 호출 + 도구 레지스트리.
5. 반성 루프 추가 – 에이전트가 스스로 오류를 평가하고 교정하도록 함.
6. 가드레일 적용 – 제약, 스키마, 결정론적 워크플로우 등을 통해 안전성 확보.

인지 에이전트가 AI의 미래인 이유

세상은 예측 불가능하고 데이터는 비구조화되어 있으며, 작업은 단순 규칙이 아니라 추론을 요구합니다. 전통적인 자동화는 복잡성에 부딪히고, 에이전트는 모호함에 약하며, LLM은 긴 워크플로우에 어려움을 겪습니다. 인지 에이전트는 다음을 결합함으로써 이를 해결합니다:

• 지각
• 추론
• 계획
• 기억
• 행동
• 반성

이 통합은 인지 에이전트를 AI 시스템 설계의 다음 주요 이정표로 만들고 있습니다.