AI 에이전트란 무엇인가?

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능

대상자

• 소프트웨어 개발자, AI 연구자, 시스템 설계자
• 중급~고급 수준 (프레임워크 LangChain, CrewAI, n8n 등 활용 경험이 필요한 내용 포함)

핵심 요약

• AI 에이전트는 LLM(대규모 언어 모델)을 기반으로 환경을 이해하고 목표 달성을 위해 계획과 행동을 자동화하는 시스템
• 핵심 구성 요소: LLM(The Brain), 도구(Tools), 맥락(Context), 목표 계획자(Goal Planner), 논리(Reason)
• 다중 에이전트 시스템(MAS)으로의 전환: A2A(에이전트 간 통신 프로토콜), MCP(모델 맥락 프로토콜) 활용

섹션별 세부 요약

1. AI 에이전트의 정의 및 예시

• 에이전트는 환경을 인식하고 목표를 달성하기 위해 행동하는 소프트웨어 엔티티
• 예시: 파스타 만들기 과정에서 목표 설정 → 자원 준비 → 실행 → 결과 도출 단계로 설명
• LLM 기반 시스템으로, 문맥 이해, 계획 수립, 도구 활용이 핵심

2. AI 에이전트 시스템 구성 요소

• LLM(The Brain): 대규모 언어 모델을 통해 환경 인식, 추론, 생성
• 도구(Tools): 웹 브라우저, 데이터베이스, 코드 실행기 등 실세계와 상호작용
• 맥락(Context): 과거 행동, 결과, 학습 정보를 기억하여 행동 조정
• 목표 계획자(Goal Planner): 복잡한 목표를 단계별로 분해
• 논리(Reason): 문서, 시스템 프롬프트, 대화 기록을 기반으로 결정 생성

3. AI 에이전트의 작동 단계

1. 이해(understand): 사용자 지시 및 환경 정보(이메일, 코드, 문서) 분석
2. 계획(plan): ReAct, Tree of Thoughts 등의 프레임워크를 통해 단계별 실행 계획 수립
3. 행동(act): 도구(웹 검색, 코드 실행, MCP 연동 등)를 활용하여 실행
4. 학습(learn): 결과에 따라 맥락 업데이트 및 향후 계획 조정

4. 다중 에이전트 시스템(MAS)의 확장

• A2A 프로토콜: 에이전트 간 협업 표준 (Google 주도)
• MCP 프로토콜: 외부 자원 연결을 통해 에이전트의 실행 능력 확장
• 예시: CrewAI를 활용한 소프트웨어 개발 팀 (연구 → 개발 → 테스트 → 배포 에이전트)

5. 현황 및 전망

• 2025년 AI 에이전트는 실험적 도구에서 실무 협업 시스템으로 전환
• 프레임워크: LangChain, LangGraph, n8n 등이 협업 시스템 구축을 주도

결론

• A2A/MCP 프로토콜과 LLM 기반 도구 활용이 실무에서 AI 에이전트를 구축하는 핵심
• 다중 에이전트 시스템(MAS)으로의 확장은 복잡한 작업 자동화에 필수적, 프레임워크와 프로토콜의 이해가 중요