LLM에서 AI 에이전트로의 진화
LLM(대형 언어 모델) 에서 AI 에이전트로의 진화는 인공 지능 분야에서 중요한 발전을 의미합니다.
OpenAI의 GPT(Generative Pre-trained Transformer)와 같은 LLM은 학습된 대규모의 입력데이터를 바탕으로 인간과 유사한 텍스트를 이해하고 생성하는 데 중추적인 역할을 해왔습니다.
그러나 AI 에이전트는 여기서 머물지 않고, 한 단계 업그레이드된 진화형입니다.
텍스트를 이해하고 생성할 뿐만 아니라 보다 환경과 상황에 따라 목적에 따라 움직이는 형태입니다.
Rule Base 처럼 정해진 절차에 따라 움직이는 것이 아닌, 마치 사람처럼 상황에 환경변화에 따라 유기적으로 움직이는 형태를 말하는 것입니다. 예를 들어 날씨가 화창할때는 모자가 필요하고, 비가 올 때는 우산이 필요하듯이 말이죠.
AI 에이전트는 LLM의 기본 기능위에 추가로 고급 의사 결정 및 문제 해결 능력이 가미되었습니다.
이러한 진화된 에이전트는 인간과 유사한 방식으로 주변 환경을 인식하고, 이해하고, 상호 작용할 수 있도록 하는 추가 지능 계층의 통합이 포함됩니다. LLM에서 AI 에이전트로의 진화에는 자연어 처리, 인지 컴퓨팅 및 기계 학습의 향상이 포함되어 이러한 에이전트가 상황을 이해하고 자율적으로 결정을 내릴 수 있는 더 큰 능력을 제공합니다.
LLM에서 AI 에이전트로의 이러한 발전은 실제 시나리오에서 복잡한 작업을 처리할 수 있는 보다 정교한 AI 시스템을 개발하는 데 매우 중요합니다. AI 기술이 계속 발전함에 따라 AI 에이전트의 기능은 더욱 발전하여 다양한 분야에 걸쳐 더 폭넓은 적용과 더 큰 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.
다중 에이전트 시스템
다중 에이전트 시스템(MAS)은 협력적 또는 경쟁적일 수 있는 여러 지능형 에이전트로 구성된 시스템입니다. 이러한 시스템은 단일 에이전트가 처리하기에는 너무 크거나 복잡한 문제를 해결하는 데 사용됩니다.
협동적 MAS에서는 여러 로봇이 함께 작업하여 상품을 분류하고 운송하는 자동화된 창고와 같이 에이전트가 공통 목표를 위해 함께 작업합니다. 반면 경쟁적 MAS에서는 여러 에이전트가 개인 이익을 극대화하기 위해 주식을 사고 파는 거래 알고리즘에서 볼 수 있듯이 에이전트가 서로 경쟁합니다. 이처럼 목적에 따라 에이전트를 협력적 또는 경쟁적으로 배치할 수 있습니다.
MAS의 설계 및 배포에는 에이전트 간의 조정, 통신 및 성과측정 등 고려해야할 요소가 많아지므로 개발이 복잡해집니다. 다양한 산업 분야의 시뮬레이션, 게임, 실시간 의사결정 시스템에 널리 사용됩니다.
다중 AI 에이전트 (출처 : https://superagi.com/multi-agent-system/)AI 에이전트의 활용 사례
AI 에이전트의 활용 사례는 다양한 산업에서 볼 수 있습니다.
금융 업계의 실시간 데이터 분석
AI 에이전트는 대량의 데이터를 신속하게 분석하여 시장 동향과 위험을 파악하고 금융 기관이 적시에 의사 결정을 지원하는 데 사용됩니다. 이를 통해 투자 전략을 최적화하고 시장 변동에 신속하게 대응할 수 있습니다.
자율주행
자율주행 차량의 AI 에이전트는 복잡한 환경을 탐색하는 데 필요한 실시간 의사 결정을 내립니다. 여기에는 장애물 식별, 다른 차량 및 보행자의 동향 분석 등이 포함되어 안전하고 효율적인 운전을 지원합니다.
고객 서비스의 가상 어시스턴트
AI를 통한 가상 어시스턴트는 고객의 문의에 즉각적으로 반응하여 자연어 처리(NLP)를 이용하여 인간과 같은 커뮤니케이션을 실현합니다. 이를 통해 고객 만족도 향상과 문제 해결의 효율화가 진행되고 있습니다.
건강 관리에서 대화형 AI
헬스케어 업계에서는 대화형 AI가 환자의 대응을 지원하여 접근성 향상 및 보다 나은 의료 서비스 제공을 가능하게 하고 있습니다. 이렇게 하면 원격 의료 지원과 환자 관리가 더욱 용이해집니다.
추천 시스템
전자상거래 및 엔터테인먼트 플랫폼에서 AI 에이전트는 사용자의 행동과 선호도를 분석하고 개인화된 추천을 생성합니다. 이를 통해 고객 참여도를 높이고 전환율을 높일 수 있습니다.
마치며...
AI 에이전트와 급속한 혁신의 통합은 기술 및 비즈니스 관행의 상당한 발전을 주도하는 역동적인 분야입니다. AI 에이전트는 운영을 간소화하고 의사결정 프로세스를 개선하며 다양한 산업 전반에 걸쳐 혁신을 촉진하는 데 점점 더 많이 사용되고 있습니다.
기술 산업에서는 AI 에이전트를 사용하여 코딩부터 테스트까지 개발 프로세스를 자동화함으로써 제품 개발 주기를 가속화하고 인적 오류 가능성을 줄입니다. 개발자를 위한 Google의 AI 기반 도구는 AI가 어떻게 더 빠르고 효율적인 소프트웨어 개발을 촉진할 수 있는지 보여주는 대표적인 예입니다.
마지막으로, 유익한 동영상을 소개하고 마치고자 합니다.
AI Fund의 Andrew Ng는 최근 Sequoia Capital의 AI Ascent에서 에이전틱 AI 워크플로와 그 잠재성에 대해 프레젠테이션을 실시했습니다. 해당 프레젠테이션의 동영상은 다음과 같습니다. 멀티에이전트에 대한 이야기가 9분 20 초에 나옵니다.
https://youtu.be/sal78ACtGTc?si=UKzONB9Z8P6u8cVP&t=560
