10분만에 AI 에이전트(AI Agent) 이해하기
0. 에이전트의 정의
최근 기술 업계에서 자주 들리는 단어 중 하나가 바로 AI 에이전트입니다. "에이전트"라는 단어를 들으면, 아마도 비밀 요원처럼 정체를 숨기고 임무를 수행하는 캐릭터가 떠오를 수 있겠죠? 사실, AI 에이전트도 그와 비슷한 면이 있습니다. 다만, 여기서 중요한 점은 지시를 따라 움직이지만 사용자를 대신해 스스로 판단하고 행동하는 프로그램이라는 점입니다.
좀 더 구체적으로 살펴볼까요?
예를 들어, 영화 아이언맨에 등장하는 '자비스'를 떠올려 보세요. 자비스는 토니 스타크의 비서 역할을 하는 인공지능 로봇으로, 주변 환경을 감지하고 상호작용하며 임무를 수행하는 매우 똑똑한 존재입니다. 자비스는 사용자가 요청하는 것을 즉시 처리하는 능력을 가지고 있죠. 설계도를 보여달라고 하면 홀로그램을 띄우고, 자료를 찾으라고 하면 인터넷에서 필요한 정보를 검색합니다.
이러한 자비스의 작동 방식은 사실 아주 간단한 원리로 설명할 수 있습니다.
입력값 → 모델 → 데이터베이스 → 추론 → 출력
예를 들어, "내가 어제 저녁에 먹었던 음식이 뭐지?" 라는 질문을 자비스에게 던졌을 때,
자비스는 토니 스타크의 일기장을 확인하고, 그 데이터를 바탕으로 추론하여 "어제 먹었던 음식은 스테이크입니다." 라는 답을 도출합니다.
결국, AI 에이전트는 사용자의 요청을 처리하고, 데이터를 추론하여 자율적으로 행동하는 소프트웨어 프로그램입니다. 이렇게 AI 에이전트는 자기 주도적으로 판단하고 행동함으로써, 우리가 할 일을 대신해 줄 수 있는 유용한 존재가 될 수 있습니다.
1. 리퀘스트의 진화
기술이 발전함에 따라, 우리가 주고받는 리퀘스트도 진화해왔습니다. 처음에는 간단한 요청만으로도 충분했지만, 오늘날에는 그 복잡성이 급격히 늘어나면서, 모놀리틱 모델에서 컴파운드 시스템으로 변화하게 되었죠.
모놀리틱 모델은 하나의 큰 시스템으로 모든 요청을 처리하는 방식이었습니다. 예를 들어, 하나의 서버가 모든 작업을 처리하던 시대가 있죠. 하지만 이제는 AI 시스템의 발전에 따라 여러 개의 작은 모듈이 협력해 요청을 처리하는 복합 시스템이 필요해졌습니다. 예를 들어, 지난 시간에 배운 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템처럼, 요청에 대한 답을 찾기 위해 다양한 소스를 검색하고 그 정보를 결합하는 방식이 효과적이죠.
이러한 컴파운드 시스템의 발전은, 단순히 하나의 시스템에서 모든 것을 처리하는 것이 아니라, 여러 시스템이 협력해 문제를 해결하는 방식으로 진화했다는 점에서 중요한 의미를 가집니다.
2. 모놀리틱 모델과 컴파운드 시스템
모놀리틱 모델은 "모든 걸 하나의 시스템에서 처리"하는 방식입니다. 예를 들어, 과거의 웹 애플리케이션들은 하나의 서버에서 요청을 처리하고 응답을 반환하는 구조였죠. 이러한 구조에서는 서버의 부하가 커지거나, 시스템이 복잡해졌을 때 성능이 저하되거나 확장에 어려움이 있었습니다.
하지만 컴파운드 시스템은 이러한 한계를 해결합니다. 이 시스템은 여러 개의 독립된 모듈이 협력하여 작업을 수행하는 방식입니다. 예를 들어, RAG 시스템에서는 외부 데이터베이스에서 정보를 검색하고, 그 후 생성 모델이 해당 정보를 바탕으로 최종 답을 생성하는 방식으로 문제를 해결합니다.
두 시스템의 가장 큰 차이점은 모놀리틱 모델은 단일 시스템 내에서 모든 작업을 처리하는 반면, 컴파운드 시스템은 다양한 시스템들이 협력하여 최적의 결과를 도출한다는 점입니다. 이를 통해 확장성과 성능이 크게 향상될 수 있습니다.
3. 제어로직
AI 시스템에서 중요한 부분 중 하나는 바로 제어로직입니다. 제어로직이란, 요청을 어떻게 처리할 것인지, 각 시스템의 역할을 어떻게 관리할 것인지 결정하는 흐름을 말합니다.
예를 들어, Rule-based 시스템에서는 미리 정의된 규칙에 따라 요청을 처리합니다. 사용자가 입력한 쿼리에 대해 정해진 규칙을 적용하여 답을 구하는 방식이죠. 그러나 대규모 언어 모델 기반의 제어 방식은 훨씬 더 유연합니다. 여기서는 쿼리의 문맥과 의미를 파악하고, 그에 맞는 답을 생성하는 방식이기 때문입니다.
두 방식의 차이점은 Rule-based 시스템은 고정된 규칙에 따라 작동하는 반면, 대규모 언어 모델은 실시간으로 변하는 데이터를 바탕으로 유동적으로 제어가 이루어진다는 점입니다. 이로 인해 후자는 더욱 자율적이고 유연한 방식으로 제어가 가능하죠.
4. AI 에이전트의 구성요소
AI 에이전트는 그 자체로 자율적이고 지능적인 시스템입니다. 이러한 AI 에이전트를 구성하는 핵심 요소는 추론(Reasoning), 행동(Act), **메모리 접근(Access Memory)**입니다.
- 추론(Reasoning): AI 에이전트는 주어진 정보와 데이터를 바탕으로 문제를 해결하기 위한 최적의 방법을 추론합니다. 예를 들어, 사용자가 날씨에 대해 묻는다면, 에이전트는 기상 데이터를 바탕으로 추론하여 정확한 답을 제공합니다.
- 행동(Act): 추론을 바탕으로 실제로 무엇을 할지 결정합니다. 예를 들어, 사용자가 회의 일정을 묻는다면, 에이전트는 이를 확인하고 일정을 알려주는 행동을 합니다.
- 메모리 접근(Access Memory): AI 에이전트는 이전의 데이터를 기억하고 이를 바탕으로 미래의 결정을 내립니다. 예를 들어, 과거의 대화를 기억하고 그에 맞춰 더 나은 서비스를 제공합니다.
이 세 가지 요소가 잘 결합되어야, AI 에이전트는 스스로 판단하고 행동할 수 있게 됩니다. 즉, AI 에이전트는 자율적인 문제 해결 능력을 갖추고 있기 때문에, 다양한 상황에서 효과적으로 작업을 수행할 수 있습니다.
5. 마무리
AI 시스템은 점차 컴파운드 시스템으로 발전하면서, AI 에이전트가 각자의 역할을 맡아 자율적으로 문제를 해결할 수 있는 환경을 만들어 가고 있습니다. 이러한 발전은 기술의 효율성과 자율성을 동시에 추구하는 방향으로 나아가고 있죠.
AI 에이전트는 자기 주도적으로 행동하고 다양한 환경과 상호작용하면서 점점 더 스마트해지고 있습니다. 이는 단순히 효율적인 작업을 넘어서, 점차 인간의 생활을 지원하는 중요한 도구가 될 것입니다. 미래에는 AI 에이전트가 더욱 발전하여, 일상적인 업무에서부터 복잡한 문제 해결에 이르기까지 광범위한 영역에서 활약하게 될 것입니다.
AI 시스템의 자율성과 효율성은 앞으로도 계속 진화할 것이며, 우리의 삶에 더 많은 편리함과 가능성을 제공할 것입니다.