다음 단계의 인공 지능: 자율 AI 에이전트가 디지털 세계를 정복하고 있습니다 – AI 에이전트 대 AI 모델

🌟 최근 인공지능(AI)의 급속한 발전으로 이미지 인식, 언어 처리, 콘텐츠 생성 등의 분야에서 눈에 띄는 발전이 이루어졌습니다. 그러나 AI의 미래는 특정 작업을 위해 훈련된 격리된 모델 그 이상입니다. 우리는 지능형 시스템이 독립적으로 환경과 생각하고, 행동하고, 상호 작용할 수 있는 새로운 시대, 즉 AI 에이전트 시대의 시작에 서 있습니다.

🧑‍🍳🏗️ 인지 아키텍처에 대한 은유로서의 셰프

분주한 식당 주방의 숙련된 요리사를 상상해 보십시오. 그의 목표는 손님을 위한 훌륭한 요리를 만드는 것입니다. 이 프로세스에는 계획, 실행 및 조정의 복잡한 순서가 포함됩니다. 그는 손님의 주문, 식료품 저장실 및 냉장고에 있는 사용 가능한 재료 등의 정보를 기록합니다. 그런 다음 그는 사용 가능한 자원과 지식을 사용하여 어떤 요리를 준비할 수 있는지 고려합니다. 마침내 그는 야채를 자르고, 요리에 양념을 하고, 고기를 튀기는 등의 행동을 취합니다. 그는 재료가 부족해지거나 손님으로부터 피드백을 받으면 계획을 수정하면서 과정 전반에 걸쳐 조정을 합니다. 그의 이전 행동의 결과는 그의 미래 결정에 영향을 미칩니다. 정보 섭취, 계획, 실행 및 적응의 이러한 주기는 요리사가 자신의 목표를 달성하기 위해 적용하는 독특한 인지 아키텍처를 설명합니다.

🛠️🤔 AI 에이전트가 어떻게 생각하고 행동하는지

이 셰프와 마찬가지로 AI 에이전트도 인지 아키텍처를 사용하여 목표를 달성할 수 있습니다. 그들은 반복적으로 정보를 처리하고, 정보에 입각한 결정을 내리고, 이전 결과를 기반으로 다음 단계를 최적화합니다. 이러한 인지 아키텍처의 중심에는 메모리, 상태, 추론 및 계획을 관리하는 계층이 있습니다. 고급 프롬프트 기술과 관련 프레임워크를 사용하여 추론과 계획을 안내하므로 에이전트가 환경과 보다 효과적으로 상호 작용하고 복잡한 작업을 완료할 수 있습니다.

적합:

• Google 백서(PDF) 영어: "에이전트" - AI 에이전트의 구조 및 기능

📊⚙️ 기존 AI 모델과 AI 에이전트의 차이점

단순한 AI 모델과 이러한 고급 에이전트를 구별하는 것이 중요합니다. 기존 모델은 훈련 데이터에 포함된 지식으로 제한됩니다. 그들은 사용자의 즉각적인 쿼리를 기반으로 개별적인 결론이나 예측을 내립니다. 명시적으로 구현되지 않는 한 세션 기록이나 채팅 기록과 같은 지속적인 컨텍스트를 유지하지 않습니다. 또한 외부 시스템과 기본적으로 상호 작용하거나 복잡한 논리적 프로세스를 실행하는 능력도 부족합니다. 사용자는 영리한 프롬프트와 추론 프레임워크(예: 사고 사슬 또는 ReAct)의 사용을 통해 모델이 보다 복잡한 예측을 하도록 안내할 수 있지만 실제 인지 아키텍처는 본질적으로 모델에 고정되어 있지 않습니다.

이와 대조적으로 AI 에이전트는 소위 "도구"를 통해 외부 시스템에 연결하여 지식의 범위가 확장됩니다. 오케스트레이션 계층의 사용자 요청 및 결정을 기반으로 다단계 추론 및 예측이 가능하도록 세션 기록을 관리합니다. "이동" 또는 상호작용은 상호작용하는 시스템과 에이전트 간의 교환으로 정의됩니다. 도구 통합은 에이전트 아키텍처의 필수적인 부분이며 추론 프레임워크 또는 사전 구축된 에이전트 프레임워크를 사용하는 기본 인지 아키텍처를 활용합니다.

🛠️🌐 도구: 현실 세계로 연결되는 다리

이러한 도구는 에이전트가 외부 세계와 상호 작용하는 방식의 핵심입니다. 전통적인 언어 모델은 정보 처리에는 탁월하지만 실제 세계를 직접 인식하거나 영향을 미치는 능력은 부족합니다. 이는 외부 시스템이나 데이터와의 상호 작용이 필요한 상황에서 유용성을 제한합니다. 언어 모델은 훈련 데이터에서 배운 것만큼만 훌륭하다고 말할 수 있습니다. 모델에 아무리 많은 데이터가 입력되더라도 외부 세계와 상호 작용할 수 있는 기본 기능이 부족합니다. 도구는 이러한 격차를 줄이고 외부 시스템과의 실시간 상황별 상호 작용을 가능하게 합니다.

🛠️📡 확장: API에 대한 표준화된 브리지

AI 에이전트가 사용할 수 있는 도구에는 다양한 유형이 있습니다. 확장은 API와 에이전트 사이에 표준화된 브리지를 제공하여 API가 기본 구현에 관계없이 원활하게 실행될 수 있도록 합니다. 사용자가 항공편을 예약하는 데 도움을 주는 에이전트를 개발한다고 상상해 보세요. Google Flight API를 사용하고 싶지만 에이전트가 이 API 엔드포인트에 요청하는 방법을 잘 모르겠습니다. 한 가지 접근 방식은 사용자 요청을 구문 분석하고 API를 호출하는 사용자 지정 코드를 구현하는 것입니다. 그러나 이는 오류가 발생하기 쉽고 확장하기 어렵습니다. 보다 강력한 솔루션은 확장 기능을 사용하는 것입니다. 확장 프로그램은 예제를 사용하여 에이전트에게 API 엔드포인트를 사용하는 방법과 성공적인 호출에 필요한 인수 또는 매개 변수를 알려줍니다. 그런 다음 에이전트는 런타임 시 사용자 쿼리를 해결하는 데 가장 적합한 확장을 결정할 수 있습니다.

💻📑 기능: 구조화된 작업 및 재사용성

함수는 소프트웨어 개발의 함수와 개념이 유사합니다. 이는 특정 작업을 수행하고 필요할 때 재사용할 수 있는 독립형 코드 모듈입니다. 에이전트의 맥락에서 모델은 알려진 함수 세트 중에서 선택하고 언제 어떤 인수를 사용하여 어떤 함수를 호출할지 결정할 수 있습니다. 그러나 확장과 달리 모델은 함수를 사용할 때 직접 API 호출을 하지 않습니다. 실행은 클라이언트 측에서 발생하므로 개발자는 애플리케이션의 데이터 흐름을 더 효과적으로 제어할 수 있습니다. 이는 API 호출이 직접 에이전트 아키텍처 흐름 외부에서 발생해야 하거나, 보안 또는 인증 제한으로 인해 직접 호출이 불가능하거나, 시간 또는 운영 제약으로 인해 실시간 실행이 불가능할 때 특히 유용합니다. 함수는 모델의 출력을 구조화된 형식(예: JSON)으로 형식화하는 데에도 유용하므로 다른 시스템에서 추가 처리를 더 쉽게 할 수 있습니다.

🧠📚 정적인 지식의 문제와 데이터 저장소를 통한 솔루션

데이터 저장소는 언어 모델의 정적 지식의 한계를 해결합니다. 언어 모델을 훈련 데이터가 포함된 거대한 책 라이브러리로 생각하십시오. 지속적으로 새로운 볼륨을 추가하는 실제 라이브러리와 달리 이 지식은 정적인 상태로 유지됩니다.

데이터 저장소를 통해 상담원은 보다 동적이고 시기적절한 정보에 액세스할 수 있습니다. 개발자는 기본 형식으로 추가 데이터를 제공하여 시간이 많이 걸리는 데이터 변환, 모델 재교육 또는 미세 조정 작업을 제거할 수 있습니다. 데이터 저장소는 수신 문서를 에이전트가 필요한 정보를 추출하는 데 사용할 수 있는 벡터 임베딩으로 변환합니다.

데이터 저장소 사용의 일반적인 예는 검색 증강 생성(RAG)입니다. 여기서 에이전트는 웹 사이트 콘텐츠, 구조화된 데이터(PDF, Word 문서, CSV 파일, 스프레드시트) 및 구조화되지 않은 데이터(HTML, PDF, TXT). 이 프로세스에는 사용자 요청에 대한 삽입을 생성하고, 이러한 삽입을 벡터 데이터베이스의 콘텐츠와 비교하고, 관련 콘텐츠를 검색하고, 이를 에이전트에 전달하여 응답이나 작업을 공식화하는 과정이 포함됩니다.

🎯🛠️ 상담원을 위한 도구 사용 및 학습 접근 방식

상담원의 응답 품질은 올바른 도구 선택 및 효과적인 사용을 포함하여 다양한 작업을 이해하고 수행하는 능력에 직접적으로 좌우됩니다. 적절한 도구를 선택하는 모델의 능력을 향상시키기 위해 다양한 목표 학습 접근 방식이 존재합니다.

1. 상황 내 학습

추론 시 프롬프트, 도구 및 몇 가지 예가 포함된 일반화된 모델을 제공하여 특정 작업에 이러한 도구를 사용하는 방법과 시기를 즉시 학습할 수 있습니다. ReAct 프레임워크는 이러한 접근 방식의 한 예입니다.

2. 검색 기반 맥락 내 학습

한 단계 더 나아가 외부 저장소에서 검색된 가장 관련성이 높은 정보, 도구 및 관련 예제로 모델 프롬프트를 동적으로 채웁니다.

3. 미세 조정 기반 학습

추론하기 전에 특정 사례의 더 큰 데이터 세트로 모델을 교육하는 작업이 포함됩니다. 이는 모델이 사용자 요청을 받기 전에 특정 도구를 적용하는 시기와 방법을 이해하는 데 도움이 됩니다.

이러한 학습 접근 방식을 결합하면 강력하고 적응 가능한 솔루션이 가능해집니다.

🤖🔧 AI 에이전트 개발 및 오픈 소스 솔루션

LangChain 및 LangGraph와 같은 라이브러리를 사용하면 AI 에이전트의 실제 구현이 크게 단순화될 수 있습니다. 이러한 오픈 소스 라이브러리를 통해 개발자는 논리, 추론 및 도구 호출의 시퀀스를 "연결"하여 복잡한 에이전트를 만들 수 있습니다.

예를 들어, SerpAPI(Google 검색용) 및 Google Places API를 사용하면 에이전트는 먼저 특정 이벤트에 대한 정보를 찾은 다음 관련 장소의 주소를 찾는 방식으로 사용자의 다단계 쿼리에 응답할 수 있습니다.

🌐⚙️ AI 에이전트를 위한 제작 및 플랫폼

프로덕션 애플리케이션 개발을 위해 Google의 Vertex AI와 같은 플랫폼은 에이전트 생성에 필요한 모든 필수 요소를 제공하는 완전 관리형 환경을 제공합니다. 개발자는 자연어 인터페이스를 사용하여 목표, 작업 지침, 도구, 예제 등 에이전트의 중요한 요소를 신속하게 정의할 수 있습니다.

또한 플랫폼은 개발된 에이전트의 테스트, 평가, 성능 측정, 디버깅 및 전반적인 품질 개선을 위한 개발 도구를 제공합니다. 이를 통해 개발자는 인프라, 배포 및 유지 관리의 복잡성을 플랫폼에서 처리하는 동안 에이전트를 구축하고 개선하는 데 집중할 수 있습니다.

🌌🚀 AI 에이전트의 미래: 에이전트 체이닝 및 반복 학습

AI 에이전트의 미래는 엄청난 잠재력을 갖고 있습니다. 도구가 발전하고 추론 기술이 향상됨에 따라 에이전트는 점점 더 복잡해지는 문제를 해결할 수 있게 됩니다. 특정 영역이나 작업의 각 전문가인 전문 에이전트를 결합하는 전략적 접근 방식인 **"에이전트 체이닝"**은 계속해서 중요성이 커지고 다양한 산업 및 문제 영역에서 뛰어난 결과를 가능하게 할 것입니다.

복잡한 에이전트 아키텍처를 개발하려면 반복적인 접근 방식이 필요하다는 점을 강조하는 것이 중요합니다. 실험과 개선은 특정 비즈니스 요구 사항과 조직 요구 사항에 대한 솔루션을 찾는 데 중요합니다.

기본 모델의 생성적 특성으로 인해 동일한 에이전트는 없지만 이러한 기본 구성 요소의 장점을 활용하여 언어 모델의 기능을 확장하고 실제 가치를 추가하는 강력한 애플리케이션을 만들 수 있습니다. 수동적 모델에서 능동적이고 지능적인 에이전트로의 AI 여정은 이제 막 시작되었으며 가능성은 무한해 보입니다.

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• 진본인. 개별적으로. 글로벌: 귀사를 위한 Xpert.Digital 전략

⚙️ 최근 몇 년간 인공지능(AI)의 발전은 놀라운 역동성을 경험했습니다. 특히, "에이전트"라는 개념은 새로운 수준의 상호 작용과 문제 해결을 가능하게 했습니다. 에이전트는 단순한 모델 그 이상입니다. 세상과 상호작용하고, 정보를 처리하고, 의사결정을 함으로써 목표를 추구하는 자율 시스템입니다. 다음에서는 에이전트의 개념을 분석하고 성능 향상을 위한 혁신적인 접근 방식으로 보완합니다.

🚀 에이전트란 ​​무엇인가요?

에이전트는 관찰과 환경과의 상호작용을 통해 목표를 달성하려고 시도하는 소프트웨어 애플리케이션으로 정의할 수 있습니다. 단순히 요청에 응답하는 기존 모델과 달리 상담원은 목표 달성 방법을 적극적이고 독립적으로 결정할 수 있습니다.

✨ 에이전트의 핵심 구성 요소

• 모델: 에이전트의 핵심 요소는 의사결정자 역할을 하는 언어 모델입니다. 이 모델은 본질적으로 일반적일 수도 있고 특정 사용 사례에 맞게 특별히 맞춤화될 수도 있습니다.
• 도구: 도구는 외부 데이터 소스 또는 기능에 대한 액세스를 제공하여 모델의 기능을 확장합니다. 예로는 API 통합 또는 데이터베이스가 있습니다.
• 오케스트레이션 계층: 이 계층은 에이전트가 정보를 수집하고, 정보를 처리하고, 작업을 수행하는 방법을 제어합니다. 이는 논리, 기억 및 의사 결정을 통합하는 에이전트의 "두뇌"를 형성합니다.

🧠 에이전트 대 모델

에이전트와 단순 모델의 근본적인 차이점은 정보를 처리하는 방식에 있습니다.

• 모델: 추론 기반 답변으로 제한되며 교육 데이터만 사용합니다.
• 상담원: 도구를 활용하여 실시간 정보를 얻고 다중 턴 상호 작용과 같은 고급 작업을 수행합니다.

🔧 도구를 통한 확장된 기능

🌐 확장

확장은 API와 에이전트 간의 인터페이스입니다. 이를 통해 에이전트는 복잡한 사용자 지정 코드 없이도 API 호출을 수행할 수 있습니다.

⚙️ 특징

확장과 달리 기능은 클라이언트 측에서 실행됩니다. 이를 통해 개발자는 데이터 흐름을 제어하고 특정 논리를 구현할 수 있습니다.

📊 데이터베이스

벡터 데이터베이스를 통합함으로써 에이전트는 정형 및 비정형 데이터에 동적으로 액세스하여 보다 정확하고 상황에 맞는 답변을 제공할 수 있습니다.

📈 표적 학습을 통한 성과 향상

에이전트의 효율성을 높이기 위해 다양한 학습 방법이 있습니다.

1. 상황 내 학습: 추론 시간 동안 모델이 도구와 예제를 직접 학습하고 적용할 수 있습니다.
2. 검색 기반 상황 내 학습: 동적 데이터 검색을 모델과 결합하여 상황별 정보에 액세스합니다.
3. 미세 조정: 모델은 대상 데이터 추가를 통해 특정 작업에 최적화됩니다.

🔮 에이전트의 미래 잠재력

에이전트 개발은 이전 애플리케이션을 훨씬 뛰어넘습니다. 미래에 상담원은 다음 영역에서 판도를 바꿀 수 있습니다.

• 의료: 상담원은 맞춤형 진단 및 치료 계획을 제공할 수 있습니다.
• 교육: 동적 학습 플랫폼은 각 학생의 요구에 응답하는 에이전트를 통해 실현될 수 있습니다.
• 경제: 에이전트를 사용하면 기업의 자동화된 프로세스와 의사결정이 혁신될 수 있습니다.

🏁 에이전트는 AI의 혁명적인 발전을 상징합니다.

에이전트는 모델과 도구, 논리 및 의사 결정 기능을 결합하여 AI의 혁명적인 발전을 나타냅니다. 그들이 제공하는 가능성은 거의 무한하며, 데이터와 자동화에 점점 더 의존하는 세상에서 그 중요성은 계속해서 커질 것입니다.

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