AI 에이전트를 발견하는 나의 여정

Source: Dev.to

Introduction

저는 최근에 AI 에이전트에 대해 배우기 시작했고, 그 경험을 공유하고 싶습니다. 처음에는 AI 에이전트가 ChatGPT, Gemini, 혹은 다른 생성형 AI와 같은 AI 애플리케이션이라고 생각했습니다.

하지만 AI 에이전트는 인공지능—주로 대형 언어 모델(Large Language Models)—을 활용해 사용자를 대신해 특정 목표를 달성하는 소프트웨어 시스템입니다. 대부분의 에이전트는 복잡한 문제를 자율적으로 해결하도록 설계되어, 직장에서 번아웃을 일으킬 수 있는 반복 작업을 처리합니다.

이를 깨달으면서 일상 활동에도 이러한 시스템이 큰 도움이 될 수 있음을 보았습니다. 예를 들어, 복습 시스템이 학습 자료를 제공하고, 최근 배운 내용에 대해 도전 과제를 내며, 주제에 대한 이해도를 평가해줄 수 있습니다.

Components of an AI Agent

• Model – “지능”: 에이전트가 알고 있는 모든 것, 즉 논리, 추론, 지식 베이스.
• Tools – “손”: API, 웹 검색, 계산기 등 에이전트가 세상과 상호작용할 수 있게 해주는 인터페이스.
• Memory – “맥락”: 과거 상호작용을 저장하는 단기 및 장기 메모리로, 향후 행동의 참고 자료가 됩니다.

The Model

에이전트의 “뇌”. 의사결정을 이끄는 논리, 추론, 그리고 지식 베이스를 포함합니다.

The Tools

에이전트의 “손”. API, 웹 검색, 계산기와 같은 외부 자원을 통해 에이전트가 주변 환경과 상호작용하고 작업을 수행할 수 있게 합니다.

The Memory

에이전트가 실행되는 동안 정보를 저장하는 “맥락”. 사용자와의 상호작용을 기반으로 단기 및 장기 참고 자료를 제공합니다.

Conclusion

에이전트는 다른 서브‑에이전트와 협업함으로써 완전히 최적화될 수 있는데, 이를 오케스트레이션(orchestration)이라고 합니다. 이 과정은 여러 전문화된 에이전트가 협력하여 더 복잡한 목표를 달성하도록 합니다. (혼란스럽게 들리나요? 걱정 마세요—오케스트레이션에 대해서는 나중에 더 자세히 살펴보겠습니다.)