AI Agent란?

최근 AI Agent에 대한 이야기가 자주 나오는데요. 오늘은 이 AI Agent가 무엇인지 알아보겠습니다.

AI Agent란?

먼저 AI를 제외하고 Agent가 무엇인지 알아보겠습니다. 바로 모두가 알고 있는 것처럼 대리인이라는 뜻인데요.

여기에 AI 가 붙어서 인공지능이 자율적으로 판단하는 Agent라고 생각하시면 됩니다.  AI 에이전트는 의사 결정 과정에서 자율적이지만 인간이 정의한 목표와 사전 정의된 규칙이 필요합니다. 즉 미리 사전에 설정된 기준에 따라 동작한다고 생각하시면 되는데요.

위키디피아에 따르면 복잡한 환경에서 자율적으로 동작하는 지능형 에이전트라고 합니다.

AI 에이전트는 복잡한 환경에서 자율적으로 작동할 수 있는 능력으로 구별되는 지능형 에이전트의 한 유형이다. 에이전틱 AI 도구는 콘텐츠 생성보다 의사결정을 우선시하며, 지속적인 감독을 필요로 하지 않는다.

그리고 이제 우리가 많이 익숙해진 AI 챗봇과 비교해보면 차이점을 알 수 있는데요. 

단순히 수동적인 정보 전달자에서 벗어나서, 좀 더 고도화된 동작 예전에 우리가 자주 사용하던 매크로를 여러개 가지고 동작한다고 생각하시면 됩니다. 

ReAct 

에이전트가 실제로 일하는 방식은 Plan → Act → Observe → Reflect → Repeat 루프입니다. 학계에서는 이것을 ReAct (Reasoning + Acting) 패턴이라고 하는데요.

AI Agent를 검색하면 이 단어를 자주 만나게 됩니다.

사실 거창한데, 세부 내용을 보면 우리가 일처리하는 프로세스랑 비슷하다고 생각하면 됩니다. 다만 컴퓨터가 이해할 수 있게 이를 상세하게 쪼개서 구체적으로 동작하도록 바꾼 것이라고 생각하시면 됩니다.

즉 사람이 하는 일의 프로세스를 모두 데이터화 해서 정리하면 AI Agent가 24시간 쉬지 않고 돌아가게 됩니다.

현재 AI가 잘 할 수 있는 개발에 대한 분야에서 AI Agent가 많이 사용되고 있는데요. 점차 사용 반경을 넓혀서 자료조사를 자동으로 해주는 Agent라던지, 데이터를 자동으로 분석해주는 Agent 등 업무에 하나씩 적용되고 있습니다.

지금까지 배운 AI Agent의 동작은 아래처럼 크게 Harness라는 룰 세팅을 감독하는 시스템과 실제로 동작하는 Agent 이렇게 2개로 로 보면 될 것 같은데요. 

 

AI Agent의 한계와 미래

위에 말한 것처럼 AI Agent를 잘 만들기 위해서는 감독 시스템과 Agent 시스템을 잘 만들어야 하는데요.

여기에 전제조건은 모든 데이터가 전산화 되어 있고 말로 설명할 수 있는 프로세스가 되어 있어야 한다는 것입니다.

즉 유명한 개발자 짤인 아보카도 있으면 우유를 사라고 한건데요.

 이처럼 AI Agent가 명확하게 동작하기 위해서는 본인의 업무를 정말 세세하게 잘라서 명확한 룰을 세팅해 줘야 합니다.

지금 우유사는 로직은 아래처럼 if문을 작성한 것인데요. 아보카도 여부에 따라서 1개를 살지 6개를 살지를 정하는 프로세스입니다.

AI Agent는 절때 스스로 동작하지 않습니다. 사람이 만든 룰에 따라서만 움직이게 되는데요. 하지만 업무에서는 예외가 많고 딱 쪼개기가 어려운 케이스가 많습니다. 그래서 현재 업무에서 Agent를 사용하는 것은 답이 명확한 프로그래밍 이외에는 쉽지 않은데요.

앞으로 좀 더 AI가 발전하더라도 사람이 개입해야 하는 상황은 변하지 않을 것 같습니다. 그럼 즐거운 하루 보내세요.

https://www.ibm.com/kr-ko/think/topics/ai-agents#7281535

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