에이전트 AI의 개념 및 핵심 구성요소

I. 에이전트 AI의 개념 및 특징

에이전트 AI(Agentic AI)란 인간의 지시를 단순히 수행하는 것을 넘어서, 목표 달성을 위해 능동적으로 계획하고, 결정을 내리며, 환경과 상호작용하는 인공지능 시스템을 의미합니다. 이러한 AI는 아래와 같은 특징을 가집니다.

1. 자율성(Autonomy) : 스스로 판단하고 행동할 수 있는 능력을 가지며, 단순한 명령 실행이 아닌, 문제 해결을 위해 다양한 행동을 선택
2. 지속적 목표 추구(Persistent Goal Pursuit) : 주어진 목표를 달성하기 위해 여러 단계를 거쳐 장기적으로 작업을 수행하는 목표지향성
3. 도구 활용 및 상호작용(Tool Use & Interaction) :웹 브라우저, API, 계산기 등 다양한 외부 도구를 활용하거나, 다른 에이전트 및 인간과 상호작용하여 주변 환경을 인식하고 해석하는 능력
4. 계획 수립 및 실행(Planning & Execution) : 복잡한 작업을 스스로 분해하고 순서를 정한 후, 순차적으로 실행하혀 경험을 통해 성능을 향상시키는 학습능력 과정.

II. AI 에이전트의 핵심 구성요소​

AI 에이전트는 다음과 같은 핵심 구성요소로 이루어져 있습니다:

1. 센서(Sensors) : 환경으로부터 데이터를 수집하는 인터페이스 및 카메라, 마이크, 웹 검색 기능 등이 포함됨
2. 프로세서(Processors) :  수집된 데이터를 처리하고 의사결정을 수행 및 머신러닝 모델과 알고리즘이 포함됨
3. 액추에이터(Actuators) :  결정된 행동을 실제로 실행하는 구성요소 및 로봇의 모터나 소프트웨어의 출력 기능 등
4. 지식베이스(Knowledge Base) : 에이전트가 보유한 정보와 경험을 저장 및 지속적인 학습을 통해 업데이트됨

III. 활용 예시 및 전망

1. 자동화된 연구 보조(AI Research Agents) : 논문을 읽고 요약하거나, 관련 자료를 검색하고 정리하는 등 연구를 보조하는 데 활용됩니다.
2. 개인 비서(Personal AI Agents) : 일정 관리, 이메일 회신, 업무 요약 등 반복적이고 복잡한 일상 업무를 대행합니다.
3. 자동 코딩 에이전트(Coding Agents) : 프로그램을 설계하고 구현하며, 오류를 디버깅하고 개선안을 제시하는 능력을 가집니다.
4. 미래 전망 : 향후에는 멀티 에이전트 협업 시스템이 일반화되어, 여러 AI가 서로 협력해 복잡한 사회적·산업적 문제를 해결할 것으로 기대됩니다. 단, 에이전트 AI의 자율성과 영향력이 커짐에 따라 윤리적 통제 및 안전 설계도 매우 중요해지고 있습니다.

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IV. 에이전트 AI의 기술 예시

1. AutoGPT
   오픈AI 기반의 GPT 모델에 실행 루프를 부여한 오픈소스 프로젝트로, 사용자의 목표를 설정하면 스스로 하위 목표를 만들고, 검색하고, 파일을 저장하며 작업을 계속 수행합니다.
2. BabyAGI
   작은 작업을 계획-실행-검토하는 루프 구조를 기반으로, 점점 더 효율적인 작업 처리를 학습하도록 설계된 실험용 AGI 프레임워크입니다.
3. LangChain Agents
   다양한 툴(API, 계산기, 웹 검색 등)을 연결해 사용할 수 있도록 하는 프레임워크로, 에이전트가 문맥에 따라 적절한 도구를 선택해 사용하게끔 설계되어 있습니다.
4. ChatGPT Plugins / GPTs
   사용자가 명시적으로 설치하거나 구성한 플러그인을 통해 에이전트가 API를 호출하고, 웹 검색을 하거나 외부 앱과 통신할 수 있도록 만들어진 확장 시스템입니다.

V. 에이전트 AI의 구조도(흐름도)

[사용자 목표 입력]
         ↓
[Goal Analyzer: 목표 분석]
         ↓
[Planner: 세부 계획 수립]
         ↓
[Task Queue: 작업 목록 생성 및 정렬]
         ↓
[Executor: 각 작업 실행]
         ↓
     ┌────────┐
     │  Tool 사용     │ ←─┐  
     └────────┘        | 
         ↓                           │
[Result Evaluator: 결과 평가 및 피드백]
         ↓                           │
  목표 달성 여부 확인 ──┘
         ↓
     [완료 or 반복]

이 구조는 다음과 같은 기술로 구현됩니다:

• *LLM 기반 자연어 처리: GPT-4, Claude, Gemini 등
  * Large Language Model(대규모 언어 모델)의 약자로, 수십억 개 이상의 문장과 단어 데이터를 학습하여, 주어진 문맥에 맞는 텍스트를 예측하고 생성할 수 있는 AI 모델
• 기억 관리: Vector DB (예: FAISS, Pinecone)
• 작업 실행 엔진: Python 스크립트, API 호출기
• 도구 연동: 웹 브라우저 자동화(Selenium), 계산기, 데이터베이스, 이메일 API 등

에이전트 AI는 좀더 인간을 대신할 수 있는 기능들이 더 다양하게 활용되도록 하고 있습니다. 이것은 인간을 좀 더 편안하게 하는 기능들이 개발될 수 있지만, 한편으로는 인간을 대신하여 일을 함으로써 인간의 역할(Job)이 줄어드는 측면도 있는 것 같습니다.