대규모 언어 모델(LLMs)과 RAG, AI 에이전트와 Agentic AI 비교 분석

카테고리

인공지능

서브카테고리

인공지능, 머신러닝

대상자

• AI 개발자, 데이터 과학자, 연구자
• 난이도: 중급 이상 (LLM, RAG, Agentic AI의 기술적 개념과 시스템 아키텍처 이해 필요)

핵심 요약

• LLMs의 한계: GPT-4, Claude 등은 현시적 데이터 접근 불가, 허위 정보 생성, 맥락 윈도우 한계로 인해 제한적이다.
• RAG의 장점: 실시간 검색 기반 맥락 제공, 정확성 향상, 전문 분야 확장성을 통해 LLM의 한계를 보완한다.
• Agentic AI의 핵심: 자율적 계획, 환경 상호작용, 다중 에이전트 시스템(MAS)을 지원하며, RAG 기반 지식 확보로 장기적인 자율성을 달성한다.

섹션별 세부 요약

1. LLMs vs. RAG: 맥락 확장성의 차이

• LLMs: 대규모 텍스트 기반 학습으로 추론 수행, 그러나 현재 데이터 무시, 허위 정보 생성 가능성 있음.
• RAG: 검색 인덱스 또는 벡터 DB에서 실시간 문서 검색으로 현시적 정보 통합, 정확한 출처 인용 가능.
• 적용 사례: LLMs → 창의성, 추상적 추론 중심 작업; RAG → 의료, 법률 등 정확성 필수 분야.

2. AI Agents vs. Agentic AI: 자율성의 차이

• AI Agents: 사전 정의된 작업 경로 따라 실행, 예: RPA, 고객 지원 봇.
• Agentic AI: 자율적 목표 설정, 환경 상호작용, 경험 학습, 다중 에이전트 시스템(MAS) 지원.
• 적용 사례: AI Agents → 단순 데이터 수집, 번역; Agentic AI → 자율 드론, LangGraph/CrewAI 플랫폼의 스마트 워크플로우.

3. 통합 트렌드: LLM + RAG + Agentic AI의 융합

• LLMs: 추론 및 커뮤니케이션 제공.
• RAG: 현시적 데이터 기반 맥락 확장 지원.
• Agentic AI: 자율성, 협업, 장기 계획 실현.
• 모던 시스템: RAG 기반 지식 업데이트와 Agentic AI의 자율 결정을 결합하여 맥락 인식 자율 시스템 구현.

결론

• LLMs, RAG, Agentic AI의 결합은 자율적, 맥락 인식, 자가 주도적 시스템 개발의 기반이 된다.
• 실무 적용 팁: RAG를 통한 현시적 데이터 통합과 Agentic AI의 다중 에이전트 협업 구조를 설계할 때 확장성과 안정성을 확보해야 한다.