List
지난 글에서는 LLM(Large Language Model)이 외부의 다양한 **도구(Tool)**를 활용하여 자체적인 한계를 극복하고 더 다양한 작업을 수행할 수 있다는 점을 설명했습니다. 특히 OpenAI의 함수 호출(Function Calling) 기능을 통해 LLM이 스스로 외부 도구를 선택하고 사용할 수 있는 방법까지 살펴봤죠.
이번 글에서는 이러한 개념을 더 발전시켜, LLM이 단순히 질문에 대한 답변을 제공하는 것을 넘어 스스로 목표를 설정하고, 계획을 세우며, 여러 도구를 이용하여 자율적으로 목표를 달성하는 AI 에이전트(Agent) 개념을 구체적으로 알아보겠습니다.
또한, AI 에이전트를 구성하는 주요한 요소들이 무엇인지 명확히 정의하고, 각 요소를 실제로 구현하기 위한 기술적 방법들도 함께 살펴보겠습니다.
1. AI 에이전트(Agent)란 무엇인가?
AI 에이전트는 간단히 말해, 사용자의 목표를 이해하고 이를 달성하기 위한 계획을 수립하여 스스로 행동하는 지능형 시스템을 말합니다.
지금까지 우리가 다룬 LLM은 주로 사용자의 입력에 대해서 텍스트 기반의 응답을 제공하는 형태였습니다. 그러나 AI 에이전트는 다음과 같은 더욱 복잡하고 자율적인 작업을 수행합니다.
•
사용자의 요청을 분석하고 목표를 명확하게 이해합니다.
•
목표 달성을 위해 필요한 세부 작업을 직접 계획합니다.
•
다양한 외부 도구를 스스로 판단하여 선택하고 사용합니다.
•
실행 결과를 모니터링하고 평가하며 피드백을 통해 지속적으로 개선합니다.
즉, AI 에이전트는 사용자의 의도에 따라 스스로 판단하고 여러 작업을 적극적으로 처리하며, 인간의 업무를 보조하거나 심지어 일부 업무를 완전히 자동화할 수 있는 능력을 가진 시스템입니다.
2. AI 에이전트를 구성하는 주요 요소와 각 요소의 역할
AI 에이전트는 다음과 같은 핵심 구성 요소들로 이루어져 있습니다. 각 요소는 에이전트가 자율적이고 효과적으로 동작하기 위해 반드시 필요한 역할을 수행합니다.
(1) 인지 (Perception)
에이전트가 환경이나 사용자의 요청을 정확히 파악하고 이해하는 단계입니다.
•
역할: 사용자 입력이나 외부 상황을 감지하고 현재 상황을 정확하게 이해합니다.
•
중요성: 잘못된 이해는 잘못된 판단을 유발하므로, 정확한 인지가 반드시 필요합니다.
(2) 계획 (Planning)
인지된 목표를 달성하기 위해 필요한 작업의 순서를 결정하고 전략을 수립하는 단계입니다.
•
역할: 목표를 달성하기 위한 최적의 작업 경로를 설계합니다.
•
중요성: 효율적인 계획이 없다면 목표 달성을 위한 작업이 중구난방으로 흩어질 수 있으므로 계획이 중요합니다.
(3) 도구 활용 (Tool Use)
에이전트가 목표를 달성하기 위해 실제로 외부 도구를 선택하여 활용하는 단계입니다.
•
역할: 계획된 작업을 실제로 수행하기 위한 적합한 도구를 선택하고 호출합니다.
•
중요성: 도구 활용 없이는 최신 정보나 정확한 계산과 같은 작업이 어려우므로 필수적입니다.
(4) 실행 (Execution)
도구를 사용하여 계획된 작업을 실제로 수행하는 단계입니다.
•
역할: 에이전트가 직접 작업을 처리하고 목표를 달성하기 위한 구체적 행동을 합니다.
•
중요성: 계획만 있고 실제 실행이 없다면 목표를 달성할 수 없으므로 실행 단계는 필수입니다.
(5) 피드백과 학습 (Feedback & Learning)
작업 수행 이후, 결과를 평가하고 피드백을 통해 개선하며 학습하는 단계입니다.
•
역할: 수행된 작업의 결과를 평가하고 성능을 점차 향상시키기 위해 학습합니다.
•
중요성: 지속적으로 학습하고 개선하지 않으면 같은 실수를 반복하거나 비효율적인 방식으로 작업하게 됩니다.
3. 각 구성 요소를 구현하기 위한 기술 스택
AI 에이전트의 각 구성 요소를 구체적으로 어떻게 기술적으로 구현할 수 있는지 살펴봅시다.
인지(Perception) 구현 방법
•
자연어 처리(NLP):
사용자의 텍스트 입력을 정확히 분석하고 의도를 파악하는 기술입니다. OpenAI의 GPT 모델, Hugging Face의 다양한 NLP 모델이 사용됩니다.
•
컴퓨터 비전(Computer Vision):
이미지, 영상 데이터 등 시각 정보를 분석하는 기술입니다. CNN 기반의 모델, OpenCV 라이브러리가 사용됩니다.
계획(Planning) 구현 방법
•
프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering):
LLM에게 목표와 맥락을 명확히 제시하여 작업 계획을 생성하도록 유도하는 방식입니다.
•
작업 계획(Plan generation) 라이브러리:
LangChain, AutoGPT, BabyAGI와 같은 LLM 기반 에이전트 프레임워크들이 계획 수립을 자동화하여 지원합니다.
도구 활용(Tool Use) 구현 방법
•
OpenAI 함수 호출(Function Calling):
LLM이 직접 외부 기능을 호출하는 기능으로, GPT의 Function Calling API가 대표적입니다.
•
외부 API 통합 및 자동화 도구:
외부 데이터를 얻기 위한 RESTful API 호출이나, 자동화 처리를 위해 Zapier, IFTTT와 같은 통합 플랫폼을 활용합니다.
실행(Execution) 구현 방법
•
워크플로우 엔진(Workflow Engine):
Airflow, Prefect, Temporal 등 작업 순서와 실행을 관리하는 자동화 엔진입니다.
•
직접적인 작업 실행을 위한 스크립트:
Python 스크립트나 서버리스 플랫폼(AWS Lambda 등)을 통해 직접 작업을 실행합니다.
피드백 및 학습(Feedback & Learning) 구현 방법
•
강화학습(Reinforcement Learning):
결과 평가 후 성능 개선을 위해 강화학습 기법이 활용됩니다. OpenAI의 RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)가 대표적입니다.
•
장기 기억(Memory Systems):
벡터 데이터베이스(Pinecone, FAISS)를 이용한 메모리 시스템으로 경험을 저장하고 이후 작업에 활용합니다.
마무리
이번 글에서는 AI 에이전트라는 개념을 구체적으로 살펴보고, 이를 구성하는 핵심 요소들과 각 요소가 왜 중요한지를 설명했습니다. 더불어, 각 요소를 실제로 구현하기 위한 기술적 방법도 함께 다루었습니다.
다음 글에서는 이렇게 구성된 AI 에이전트를 실제로 어떻게 구축할 수 있는지, 구체적인 구현 사례와 활용 예시를 통해 알아보겠습니다.