ChatGPT와 같은 AI 챗봇과 대화하는 것은 재미있고 때로는 유용할 수 있지만, 일상적인 AI의 다음 단계는 단순히 질문에 답하는 것을 넘어선 수준으로 발전하고 있습니다. 바로 AI 에이전트가 그 주인공으로, 사용자를 위해 실제 작업을 수행하는 데 초점을 맞추고 있습니다.
AI 에이전트란 무엇인가?
컴퓨터 과학자들은 AI 에이전트를 다음과 같이 정의합니다: “AI 에이전트는 특정 환경에 대해 많은 것을 배우고, 사람의 간단한 지시만으로 문제를 해결하거나 특정 작업을 수행하는 기술적 도구입니다.”
러셀과 노빅의 ‘AI: A Modern Approach'(2016)에서는 에이전트를 “센서를 통해 환경을 인식하고 액추에이터를 통해 환경에 작용하는 모든 것”이라고 정의합니다.
간단히 말해, 여러분도 일종의 에이전트입니다. 매일 보고, 듣고, 느끼는 것에 반응하며 행동하기 때문입니다. AI 에이전트도 이와 유사하게 환경(소프트웨어 또는 데이터)을 인식하고 특정 목표를 달성하기 위해 행동을 취합니다.
AI 에이전트의 구성 요소
AI 에이전트는 다음과 같은 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다:
- 환경(Environment) – 에이전트가 상호작용하는 세계
- 센서(Sensors) – 환경을 관찰하는 데 사용
- 액추에이터(Actuators) – 환경과 상호작용하는 데 사용되는 도구
- 이펙터(Effectors) – 관찰에서 행동으로 이어지는 방법을 결정하는 “두뇌” 또는 규칙
LLM(대규모 언어 모델) 기반 에이전트의 경우 이는 다음과 같이 구체화됩니다:
- LLM – 상황을 이해하고 추론하는 두뇌 역할
- 계획(Planning) – 다음 단계를 계획하는 능력
- 도구(Tools) – 작업을 실행하기 위한 수단
- 메모리(Memory) – 수행한 작업을 기록하고 추적하는 능력
실생활 예시: AI 에이전트의 활용
OpenAI, Microsoft, Google, Salesforce와 같은 주요 기술 기업들은 최근 AI 에이전트를 출시했거나 개발 계획을 발표했습니다. 이들은 의료, 로봇 공학, 게임 및 기타 비즈니스에서 사용되는 시스템의 기술적, 관리적 프로세스에 효율성을 가져다줄 것이라고 주장합니다.
간단한 AI 에이전트는 이메일로 전송된 표준 질문에 응답하도록 훈련될 수 있습니다. 더 발전된 에이전트는 대륙 간 비즈니스 여행을 위한 항공편과 호텔 예약도 가능합니다.
구글은 최근 기자들에게 Project Mariner를 시연했는데, 이는 화면의 텍스트와 이미지에 대해 추론할 수 있는 크롬 브라우저 확장 프로그램입니다. 이 시연에서 에이전트는 식사 계획을 돕기 위해 식료품 체인 웹사이트의 쇼핑 카트에 품목을 추가하고, 특정 재료를 사용할 수 없을 때 대체품을 찾는 등의 작업을 수행했습니다.
AI 에이전트의 핵심 기능
1. 메모리(Memory)
LLM은 기본적으로 “기억”을 하지 않는 시스템입니다. 질문을 하고 다른 질문으로 이어갈 때, 이전 질문을 기억하지 못합니다. AI 에이전트에는 두 가지 유형의 메모리가 필요합니다:
- 단기 메모리(Short-term Memory) – 작업 메모리라고도 하며, (거의) 즉각적인 컨텍스트를 위한 버퍼 역할을 합니다.
- 장기 메모리(Long-term Memory) – 에이전트가 수행한 수십 또는 수백 단계를 기억할 수 있게 합니다.
메모리를 활성화하는 방법은 다양합니다:
- 컨텍스트 윈도우 활용 (대화 내역 저장)
- 대화 요약
- 벡터 데이터베이스에 이전 상호작용 저장 (RAG 방식)
2. 도구(Tools)
도구는 AI 에이전트가 외부 환경(데이터베이스 등)과 상호작용하거나 외부 애플리케이션(사용자 정의 코드 등)을 사용할 수 있게 해줍니다. 도구는 일반적으로 두 가지 용도로 사용됩니다:
- 데이터 가져오기 – 최신 정보 검색
- 행동 취하기 – 회의 설정이나 음식 주문과 같은 작업 수행
도구 사용을 활성화하는 방법으로는 프롬프트 엔지니어링, 함수 호출, 또는 LLM 미세 조정 등이 있습니다.
3. 계획(Planning)
계획은 AI 에이전트가 주어진 작업을 실행 가능한 단계로 나누는 과정입니다. 이는 LLM의 추론 능력에 기반합니다.
- 사고 연쇄(Chain-of-Thought) – LLM이 단계별로 “생각”하도록 유도하는 방법
- ReAct(Reason and Act) – 사고(Thought), 행동(Action), 관찰(Observation)의 세 단계를 통해 추론과 행동을 결합
- Reflexion – 이전 실패로부터 학습할 수 있도록 돕는 자기 성찰 메커니즘
멀티 에이전트 시스템
단일 에이전트는 여러 가지 한계가 있습니다: 너무 많은 도구가 선택을 복잡하게 만들고, 컨텍스트가 너무 복잡해지며, 작업에 특화된 전문성이 필요할 수 있습니다.
멀티 에이전트 시스템은 여러 에이전트(각각 도구, 메모리 및 계획 능력을 갖춘)가 서로 및 환경과 상호작용하는 프레임워크입니다:
이러한 멀티 에이전트 시스템은 일반적으로 전문화된 에이전트로 구성되며, 각 에이전트는 자체 도구 세트를 갖추고 감독자에 의해 관리됩니다. 감독자는 에이전트 간 통신을 관리하고 특정 작업을 전문화된 에이전트에 할당할 수 있습니다.
위험과 고려사항
AI 에이전트가 인간의 업무 방식을 혁신할 준비가 되었는지는 기술 회사들이 에이전트가 할당된 작업을 수행할 뿐만 아니라 새로운 도전과 예상치 못한 장애물이 발생했을 때 이를 해결할 수 있는 장비를 갖추고 있음을 증명할 수 있는지에 달려있습니다.
AI 에이전트의 채택은 또한 사람들이 잠재적으로 민감한 데이터에 접근할 수 있는 권한을 얼마나 기꺼이 부여할지에 달려있습니다. 작업에 따라 에이전트는 인터넷 브라우저, 이메일, 캘린더 및 특정 과제와 관련된 다른 앱이나 시스템에 대한 접근이 필요할 수 있습니다.
AI 에이전트 시스템의 침해는 개인 정보와 재정 정보가 잘못된 손에 들어갈 수 있습니다. 이러한 위험을 감수하는 것이 에이전트가 일부 작업을 절약할 수 있다면 괜찮은 것일까요?
또한, AI 에이전트가 잘못된 선택을 하거나 사용자가 동의하지 않는 선택을 할 때는 어떻게 될까요? 현재 AI 에이전트 개발자들은 사람들을 계속 참여시키고 있으며, 최종 결정이 내려지기 전에 에이전트의 작업을 확인할 수 있는 기회를 제공하고 있습니다.
미래 전망
AI 에이전트 분야는 빠르게 성장하고 있으며, 특히 최근 몇 주간 폭발적인 발전을 이루고 있습니다. 2025년은 이러한 프레임워크가 계속 성숙하고 발전함에 따라 정말 흥미로운 한 해가 될 것입니다.
OpenAI는 에이전트가 곧 사람이나 기업이 며칠 또는 몇 주 동안 독립적으로 실행하고, 진행 상황이나 결과를 확인할 필요가 없는 도구가 될 것이라고 말합니다. OpenAI와 Google DeepMind의 연구원들은 에이전트가 인공 일반 지능 또는 “강한” AI로 가는 또 다른 단계라고 말합니다.
이러한 질문에 대한 답변은 AI 에이전트가 얼마나 인기를 얻게 될지를 결정할 것이며, 사람들이 에이전트를 사용하기 시작한 후 AI 회사들이 얼마나 에이전트를 개선할 수 있는지에 달려 있습니다.
결론
AI 에이전트는 단순한 챗봇을 넘어선 인공지능의 다음 진화 단계를 나타냅니다. 메모리, 도구 사용, 계획 능력을 갖춘 이러한 에이전트는 우리가 특정 작업을 완료하는 방식을 혁신할 잠재력을 가지고 있습니다.
하지만 효과적인 AI 에이전트를 개발하려면 여러 복잡한 구성 요소가 함께 작동해야 합니다. 이러한 시스템이 얼마나 널리 채택될지는 그들이 제공하는 가치와 그들이 필요로 하는 신뢰와 접근의 정도 사이의 균형에 달려 있을 것입니다.
AI 에이전트의 세계는 계속 발전하고 있으며, 향후 몇 년 동안 이 영역에서 더 많은 혁신을 목격하게 될 것입니다.
참고자료:
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