AI Agent

대규모 언어 모델(LLM)이 답을 만들 때, 자체 지식만 사용하는 것이 아니라 외부 데이터에서 관련 정보를 찾아와 활용하는 방식이다.
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AI Agent란?

  • AI Agent는 단순히 답변만 생성하는 LLM(대규모 언어모델)과 달리, 환경(Environment)과 상호작용하며 특정 목표를 달성하도록 설계된 지능형 시스템이다.
  • 즉, 스스로 판단하고 → 필요한 도구를 쓰고 → 행동하며 → 결과를 개선하는 AI라고 할 수 있다.

AI Agent의 핵심 요소

  1. 목표(Goal)
    • 에이전트가 수행해야 할 임무. (예: 고객 질문 답변, 보고서 작성, 코드 수정 등)
  2. 지각(Perception)
    • 환경이나 입력을 이해하는 단계. (사용자 입력, 센서 데이터, API 응답 등)
  3. 행동(Action)
    • 목표를 달성하기 위해 취하는 조치. (검색, 계산, 외부 API 호출, DB 업데이트 등)
  4. 피드백 루프(Feedback Loop)
    • 결과를 평가하고 필요 시 다음 행동을 수정하는 과정.

AI Agent와 단순 LLM의 차이

  • LLM: 질문 → 답변 (단순 Q&A)
  • AI Agent: 질문 → 계획 세움 → 검색/도구 사용 → 여러 단계 실행 → 최종 답변

예를 들어,

  • LLM은 “서울 날씨 알려줘"에 대해 과거 학습 데이터를 기반으로 답할 수 있지만,
  • AI Agent는 실시간 API를 호출해 현재 기온과 날씨를 가져와 답할 수 있다.

AI Agent가 사용하는 기술

  • LLM (Large Language Model) → 자연어 이해 및 추론
  • RAG (Retrieval-Augmented Generation) → 외부 지식 검색
  • 도구 사용(Plugins, APIs) → 계산기, 브라우저, 데이터베이스 등
  • 플래너(Planner) → 복잡한 작업을 여러 단계로 쪼개어 실행
  • 메모리(Memory) → 과거 대화/상태를 기억하여 연속적인 작업 수행

대표적인 AI Agent 예시

  • ChatGPT + Tools (OpenAI) → 코드 실행, 웹 브라우징, 데이터 분석 가능
  • AutoGPT, BabyAGI → 오픈소스 자율형 에이전트
  • LangChain Agents → 여러 툴을 연결해 워크플로우 자동화
  • Microsoft Copilot, Google Gemini Agents → 생산성 툴과 통합된 AI 비서

AI Agent의 활용 분야

  • 업무 자동화: 이메일 요약, 일정 관리, 문서 생성
  • 고객 지원: FAQ 답변, 상담 업무 보조
  • 연구·분석: 논문 검색, 데이터 분석, 보고서 작성
  • 개발 보조: 코드 생성, 테스트, 디버깅
  • 로보틱스: 자율주행, 드론, 스마트 팩토리

정리

AI Agent는 단순히 답변만 하는 LLM을 넘어, 목표를 세우고 도구를 활용하며 환경과 상호작용하는 지능형 시스템이다.
즉, “실행 가능한 AI“라고 이해하면 된다.