AI 에이전트를 통한 나의 여정: 호기심에서 역량 소개까지
Source: Dev.to
Introduction
Kaggle AI Agents Intensive 과정에 등록했을 때, 나는 AI에 대한 기본적인 이해는 있었지만 에이전트 시스템에 대한 실전 경험은 거의 없었습니다. 5일 뒤, 나는 이론적인 지식뿐 아니라 복잡한 작업을 추론하고, 계획하고, 실행할 수 있는 정교한 AI 에이전트를 만들 자신감을 얻게 되었습니다. 이것은 그 변혁적인 여정에 대한 나의 회고입니다.
Key Concepts That Resonated
The Shift from Predictive to Agentic AI
가장 패러다임을 바꾼 개념은 전통적인 AI 모델과 에이전트 사이의 근본적인 차이를 이해한 것이었습니다. 기존 모델은 단순히 다음 토큰을 예측하거나 입력을 분류하는 반면, 에이전트는 목표를 추구하고, 결정을 내리며, 환경과 상호작용합니다.
이 차이는 Day 1에 에이전트가 함수 호출을 통해 외부 도구와 상호작용하는 방식을 탐구하면서 명확해졌습니다. 갑자기 AI는 텍스트를 생성하는 것에 그치지 않고, 약속을 잡고, 데이터베이스를 조회하고, 워크플로우를 조정하는 역할을 수행했습니다.
ReAct: Reasoning + Acting
ReAct(Reasoning and Acting) 프레임워크는 큰 깨달음이었습니다. 생각 → 행동 → 관찰 사이클을 교차시키는 우아함은 인간이 문제를 해결하는 방식과 닮아 있습니다. 에이전트가 복잡한 질의를 논리적인 단계로 나누고, 행동을 실행하며, 피드백에 따라 접근 방식을 조정하는 모습을 보는 것은 마치 지능이 스스로 떠오르는 것을 보는 듯했습니다.
# Simplified ReAct loop
while not task_complete:
thought = agent.reason(current_state)
action = agent.decide_action(thought)
observation = environment.execute(action)
current_state = agent.update(observation)Multi‑Agent Systems and Specialization
CrewAI와 LangGraph와 같은 프레임워크를 탐구하면서 멀티‑에이전트 아키텍처의 힘을 깨달았습니다. 하나의 거대한 에이전트를 만들기보다는, 협업하는 전문화된 에이전트를 만드는 것이 더 효과적이었습니다—예를 들어 정보를 수집하는 연구자 에이전트, 데이터를 처리하는 분석가 에이전트, 보고서를 작성하는 작가 에이전트 등.
Key Takeaways
Agents Are Systems, Not Models
에이전트를 구축하려면 시스템 사고가 필요합니다: 아키텍처, 오류 처리, 모니터링, 반복 개선이 기본 LLM만큼이나 중요합니다.
Specialization Beats Generalization
여러 개의 집중된 에이전트가 하나의 복잡한 에이전트보다 뛰어납니다. 이는 멀티‑에이전트 시스템뿐 아니라 도구 설계에도 적용됩니다.
The Human‑Agent Interface Is Critical
최고의 에이전트는 배경에 녹아들어야 합니다. 사용자는 ReAct 루프나 함수 호출을 이해할 필요 없이 목표만 달성하면 됩니다.
Looking Forward
이 과정은 단순히 AI 에이전트를 만드는 방법을 가르친 것이 아니라, AI 애플리케이션에 대한 사고 방식을 근본적으로 바꾸어 놓았습니다. 이제 나는 에이전트 시스템의 기회를 어디에서든 볼 수 있습니다:
- 실제 상황을 이해하는 개인 생산성 도우미
- 지식 그래프를 자율적으로 탐색하는 연구 도구
- 인간의 역량을 증강하는 창의적 협업 파트너
도구는 이미 존재하고, 프레임워크는 점점 성숙해지고 있습니다. 남은 것은 상상력과 실행력입니다.
Final Thoughts
AI Agents Intensive는 문법이나 API를 가르쳐 주었기 때문이 아니라, “AI가 무엇을 할 수 있나요?”에서 “AI 에이전트로 무엇을 만들 수 있나요?”로 관점을 전환시켜 주었기 때문에 변혁적이었습니다.
차이는 바로 에이전시—우리가 구축하는 시스템에도, 우리 자신에게도 적용됩니다.
이 여정을 고민하고 있는 모든 분께: 뛰어들어 보세요. 학습 곡선은 가파르지만, 정상에서 보는 풍경은 정말 놀랍습니다.