그렇다면 실제로 AI 에이전트를 정의하는 것은 무엇입니까?

정말 외부 API에 액세스할 수 있는 LLM인가요?

거의 그렇습니다. AI 에이전트에 대해 이야기할 때 주로 LLM(대형 언어 모델) 에이전트를 언급한다는 점을 분명히 합시다. ChatGPT와 같은 범용 LLM을 사용하지만 "있는 그대로" 의존하는 대신 기능을 확장할 수 있는 도구를 갖추고 있다고 상상해 보십시오.

예를 들어 ChatGPT에 내일 날씨에 대해 물어본다고 가정해 보겠습니다. LLM 자체로는 데이터에 실시간으로 액세스할 수 없기 때문에 이에 답할 수 없습니다. 그러나 날짜와 위치를 입력으로 받아 날씨 정보를 반환하는 API와 같은 도구를 제공하면 해당 데이터를 검색하고 표시할 수 있습니다. 외부 도구를 활용하는 LLM의 예입니다.

매혹적인 점은 이러한 도구가 날씨 API, 계산기, 복잡한 데이터베이스 쿼리 등 사실상 모든 코드 조각이 될 수 있다는 것입니다. 실제적인 예는 에이전트 역할을 하는 ChatGPT 검색입니다. 웹 검색 작업을 수행할 때 전용 도구를 사용하여 쿼리를 처리하고 인터넷 결과를 반환합니다.

더욱 흥미로운 점은 도구가 또 다른 AI 에이전트가 될 수도 있다는 것입니다. 이는 에이전트가 다른 에이전트를 재귀적인 방식으로 호출하여 각각 다른 에이전트의 장점을 활용할 가능성을 만듭니다. 따라서 실제 과제는 이러한 에이전트 전체에 작업을 효과적으로 분배하여 에이전트 프로젝트에서 원활하게 함께 작동하도록 하는 아키텍처를 설계하는 것입니다.

AI Agent를 구축할 때 어디서부터 시작해야 합니까?

처음부터. 적어도 지금은. 대부분의 코딩이 라이브러리와 재사용 가능한 기능으로 통합되었지만 AI 에이전트 개발은 아직 초기 단계입니다.

일부 스타트업에서는 프로젝트에 통합할 수 있는 비공개 소스 도구 마켓플레이스가 등장하고 있으며(예: AssemblyAI 또는 LangChain의 도구 세트가 포함될 수 있음) 더 많은 유연성을 원한다면 항상 GitHub가 있습니다. mkinf와 같은 플랫폼은 API 호출만으로 통합할 수 있는 사용자 정의 가능한 도구를 호스팅하여 이러한 격차를 해소하기 위해 개입하고 있습니다.

프레임워크는 무엇을 위한 것인가요?

LangChain 및 Haystack과 같은 프레임워크는 AI 에이전트가 효과적으로 작동하는 데 필요한 복잡한 조정을 단순화합니다. 그것들을 모든 것을 하나로 묶는 접착제라고 생각하십시오. AI 에이전트를 구축할 때 기본적으로 도구 연결, 워크플로 관리, 대화 추적, 때로는 여러 에이전트 연결 등 여러 작업을 저글링하는 데 필요한 시스템을 만드는 것입니다. 이것이 바로 프레임워크가 개입하는 부분입니다.

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AI 에이전트의 미래

AI 에이전트는 의심할 여지 없이 매력적이고 빠르게 발전하는 분야입니다. 이는 우리가 기술과 상호 작용하는 방식을 재정의할 수 있는 수준의 자율성과 적응성을 약속합니다. 복잡한 워크플로우 자동화부터 시스템 간 새로운 수준의 협업 활성화까지 가능성은 무궁무진해 보입니다.

호기심이 많은 개발자, AI 에이전트 통합을 원하는 기업, 아니면 단지 개념에 관심이 있는 사람이든 지금보다 더 뛰어들 수 있는 시기는 없습니다. 이 분야는 아직 젊고 미래를 형성할 수 있는 기회는 넓습니다. 열려있습니다.

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