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에이전트란?

이 섹션이 끝날 때 쯤이면, 여러분들은 에이전트의 개념과 AI에서의 응용 사례들을 이해하실 수 있을 것입니다.

에이전트가 무엇인지, 한 예시를 들어 설명하겠습니다.

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큰 그림 : 에이전트 알프레드 (Alfred)

에이전트 알프레드를 만나보세요!

알프레드는 명령을 받습니다. : “알프레드, 커피 한잔 부탁해요.”

알프레드는 자연어를 이해하므로, 우리의 요청을 빠르게 파악합니다.

주문을 수행하기 전에, Alfred는 추론과 계획을 통해 필요한 단계와 도구를 파악합니다:

1. 주방에 간다.
2. 커피머신을 사용한다.
3. 커피를 내린다.
4. 커피를 가져온다.

알프레드는 계획을 세운 후, 행동을 해야 합니다. 알프레드는 세운 계획을 실행하기 위해, 알고 있는 도구 목록에서 도구를 사용할 수 있습니다.

이 경우, 커피를 만들기 위해 커피 머신을 사용합니다. 알프레드는는 커피 머신을 작동시켜 커피를 내립니다.

마지막으로, Alfred는 신선하게 내린 커피를 우리에게 가져옵니다.

이것이 바로 에이전트입니다: 추론, 계획, 환경과 상호작용하는 AI 모델

우리는 이것을 에이전트라고 부르는데, 왜냐하면 주체성을 가지고 있기 때문입니다. 즉, 환경과 상호작용할 수 있는 능력을 가지고 있습니다.

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좀 더 이론적인 부분을 살펴봅시다

전체 그림을 이해한 후, 이제 더 정확한 정의를 내려봅시다:

> 에이전트는 사용자가 정의한 목표를 달성하기 위해 환경과 상호작용하는 AI 모델을 이용하는 시스템입니다. 이 시스템은 추론, 계획, 실행을 결합하여 (종종 외부 도구를 통해)작업을 완료합니다.

에이전트는 두 가지 주요 부분으로 나눌 수 있습니다:

1. 두뇌 (AI 모델)

이곳에서 모든 사고가 일어납니다. AI 모델은 추론과 계획을 처리합니다. 상황에 맞게 어떤 행동을 취할지 결정을 내립니다.

2. 몸 (기능과 도구)

이 부분은 에이전트가 수행할 수 있는 모든 작업을 나타냅니다.

가능한 행동의 범위는 에이전트가 어떤 도구를 가지고 있는지에 달려 있습니다. 예를 들어, 인간은 날개가 없기 때문에 “날기” 행동을 할 수 없지만, “걷기”, “달리기”, “점프하기”, “잡기”와 같은 행동은 수행할 수 있습니다.

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에이전트에는 어떤 AI 모델을 사용하나요?

에이전트에서 가장 일반적인 AI 모델은 LLM (Large Language Model)입니다. 이는 텍스트를 입력으로 받아 텍스트를 출력하는 모델입니다.

잘 알려진 예로는 OpenAI의 GPT4, Meta의 LLaMA, Google의 Gemini 등이 있습니다. 이러한 모델들은 방대한 텍스트 데이터로 학습되어 잘 일반화됩니다. LLM에 대해서는 다음 섹션에서 더 배울 수 있습니다.

에이전트의 핵심 모델로 텍스트 외 다른 입력을 받는 모델을 사용할 수도 있습니다. 예를 들어, 이미지를 입력으로 이해할 수 있는 **비전 언어 모델 (VLM)**이 있습니다. 이번 섹션에서는 LLM에 집중하도록 하고, 이후 다른 모델들에 대해서도 다룰 것입니다.

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이 환경에서 AI는 어떤 행동을 취하나요?

LLMs는 뛰어난 모델이지만, 텍스트만 생성할 수 있습니다.

그런데, 사용자가 HuggingChat이나 ChatGPT같은 유명 채팅 애플리케이션에서 이미지 생성을 요청하면, 요청대로 이미지를 생성해 줍니다! 이것이 어떻게 가능 할까요?

그 이유는 HuggingChat, ChatGPT의 개발자들이 도구(Tools) 기능을 추가했기 때문입니다. 이 도구를 사용하면 LLM이 이미지를 생성할 수 있습니다.

The model used an Image Generation Tool to generate this image.

도구에 대해서는 도구 섹션에서 더 깊게 배우도록 하겠습니다.

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에이전트는 어떤 작업을 수행할 수 있나요?

에이전트는 도구를 통해 행동을 완수하도록 어떠한 작업도 수행 가능합니다.

예를 들어, 나만의 개인 비서 역할을 하는 에이전트(Siri같은)를 내 컴퓨터에 심고, “오늘 회의를 연기해달라고 매니저에게 이메일을 보내줘”라고 요청하면, 이메일을 보내는 코드도 제공할 수 있습니다. 이렇게 하면 이메일을 보낼 때마다 에이전트가 사용할 수 있는 새로운 도구가 됩니다. 이를 Python으로 작성하게 되면:

    def send_message_to(recipient, message):
        """수신자에게 이메일을 보내는 데 유용한 함수"""
        ...

LLM은 이 도구를 실행할 코드를 생성하여 요청된 작업을 완수할 수 있습니다.

    send_message_to("Manager", "오늘 미팅을 연기할 수 있을 까요?")

도구 설계는 에이전트의 성능에 큰 영향을 미칩니다. 일부 작업은 매우 구체적인 도구를 필요로 할 수 있으며, 다른 작업은 “웹 검색”과 같은 일반적인 도구로 해결할 수 있습니다.

> 행동(Action)과 도구(Tools)는 다릅니다. 예를 들어, 하나의 행동에서 여러가지 도구를 사용할 수 있습니다.

에이전트가 환경과 상호작용할 수 있게 한다는 것은 기업과 개인들이 실제로 사용할 수 있도록 하는 것을 의미합니다.

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예시 1: 개인 가상 비서

Siri, Alexa, Google Assistant와 같은 가상 비서는 사용자를 대신해서 디지털 환경에서 에이전트로서 작동합니다.

이들은 사용자 쿼리를 처리하고, 문맥을 분석하며, 데이터베이스에서 정보를 검색하고, 응답을 제공하거나 작업을 시작합니다 (예: 알림 설정, 메시지 전송, 스마트 디바이스 제어 등).

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예시 2: 고객 서비스 챗봇

많은 기업들이 고객과 자연어로 소통 가능한 챗봇을 에이전트로 배포하고 있습니다.

이 에이전트들은 질문에 답하거나, 문제 해결 단계를 안내하거나, 내부 데이터베이스에서 이슈를 열거나, 심지어 거래도 할 수 있습니다.

그들의 목표는 사용자 만족도를 높이거나, 대기 시간을 줄이거나, 판매 전환율을 높이는 것 등입니다. 고객과 직접 상호작용하고, 대화를 통해 학습하며, 시간이 지남에 따라 응답을 조정하는데, 이러한 에이전트들은 에이전트의 핵심 원칙을 보여줍니다.

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예시 3: 게임 속 AI NPC 캐릭터

LLM 기반의 AI 에이전트는 비 플레이어 캐릭터(NPC)를 더 역동적이고 예측 불가능하게 만들 수 있습니다.

정해진 행동 패턴을 따르기보다는, 문맥에 맞게 답변하고, 플레이어와의 상호작용에 반응하며, 더 세련된 대화를 생성합니다. 이 유연성은 플레이어의 행동에 따라 발전하는 생동감 있는 캐릭터를 만들어냅니다.

요약하자면, 에이전트는 AI 모델 (주로 LLM)을 핵심 추론 엔진으로 사용하여:

- 자연어 이해 : 인간의 지시를 의미 있게 해석하고 반응합니다.

- 추론하고 계획: 정보를 분석하고, 결정을 내리며, 문제를 해결하기 위한 전략을 세웁니다.

- 환경과 상호작용: 정보를 수집하고, 행동을 취하며, 그 결과를 관찰합니다.

이제 여러분은 에이전트에 대해 확실히 배웠으니, 짧은 퀴즈로 배운 내용을 점검한 후, “에이전트의 두뇌”인 LLM에 대해 더 알아보도록 합시다!

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