AI 에이전트의 핵심 원리와 구조

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능

대상자

• 프로젝트 개발자, AI 연구자, 소프트웨어 엔지니어
• 중간 수준의 기술 이해도를 가진 개발자

핵심 요약

• AI 에이전트의 핵심 역할: Perceive → Reason → Act → Learn의 4단계 프로세스
• LLM의 역할: Large Language Model (예: GPT-4, Claude)는 thought 생성, plan 수립, language generation 수행
• Tool 활용 필수: 외부 API(get_weather, database query)를 통해 real-world action 수행
• ReAct 프레임워크: Reasoning + Acting 병렬 처리로 정확도 향상

섹션별 세부 요약

1. AI 에이전트 정의

• 4가지 핵심 능력: 환경 인식, 추론, 외부 도구 사용, 학습/적응
• LLM의 역할: 언어 모델은 에이전트의 "뇌" 역할 수행 (지시사항 이해 → 생각 생성 → 행동 결정)
• 제한 사항: 실시간 정보 접근 불가, 외부 시스템 조작 불가 → Tool 사용 필수

2. LLM 기반 에이전트 구조

• LLM의 학습 방식: 대규모 텍스트 기반 token prediction
• 예시: GPT-4는 reasoning, planning, language generation 수행
• 제한: 외부 시스템과의 상호작용 불가 → Tool 호출 필요

3. Tool 활용 방식

• Tool의 주요 기능:
• 웹 검색
• 데이터베이스 쿼리
• 날씨/주식 정보 조회
• 코드 실행
• 예시: {"action":"get_weather","input":"India"}
• Tool 호출 결과: Observation: It's 27°C and sunny in Tokyo

4. 메시지 및 토큰 구조

• 메시지 역할:
• system: 에이전트 행동 지시 ("You are an AI agent that can use tools.")
• user: 인간 또는 앱의 입력 ("What’s the weather in Tokyo?")
• assistant: LLM의 응답 ("Action: get_weather, Input: Tokyo")
• tool: 외부 도구 결과 ("Observation: It's 27°C and sunny in Tokyo.")
• 프레임워크별 구분자: <|thought|>, <|action|>, <|observation|> 사용

5. ReAct 프레임워크

• 원리: Reasoning과 Acting 병렬 처리
• 예시:
• Thought: "10km → miles 변환 필요"
• Action: unit conversion tool 호출
• Observation: "10km ≈ 6.21 miles"
• Response: "10km ≈ 6.21 miles"
• 효과: 단계별 실행 → 정확도 향상

6. 에이전트의 학습 및 적응

• Observation 분석: 환경 피드백으로 다음 행동 결정
• 실행 예시:
• API 호출 → 시스템 명령 실행 → 메시지 전송 → 기록 업데이트
• 동적 특성: 피드백을 통해 자율적 학습 수행

결론

• 실무 적용 팁:
• ReAct 프레임워크 사용 시 Reasoning과 Acting 병렬 처리 권장
• Tool 호출 결과(Observation)를 기반으로 에이전트의 학습/적응 설계
• 예: get_weather API 호출 시 Observation 데이터를 기반으로 다음 단계 결정
• 핵심 메시지: LLM은 think만 수행 → Tool을 통해 real-world action 수행해야 에이전트의 자율성 확보 가능