1. AI 에이전트, 대체 뭘까요?

요즘 대세인 'ai 에이전트'에 대해서 그 개념을 정확히 적어보았습니다. 챗GPT 같은 인공지능이 혼자서 모든 걸 다 해주는 게 ai 에이전트라고 불리는것은 아닙니다. 챗GPT에게 "블로그 글을 처음부터 끝까지 써줘"라고 한 번에 명령하는 건 진정한 의미에서의 ai 에이전트가 아닙니다. 이런 방식은 원하는 결과를 얻기 어렵고, 내용도 꽤 모호할 수 있기 때문입니다.

진정한 ai 에이전트는 하나의 큰 작업을 여러 단계로 쪼개서 스스로 해결해나가는 똑똑한 비서에 가깝다고 할 수 있습니다. 블로그글을 예로 들면, 먼저 개요를 짜고, 필요한 정보를 웹에서 찾아보고, 초고를 쓰고, 수정하거나 추가 조사를 하는 과정을 거칩니다. 이 과정은 한 번에 끝나는 것이 아니라, 생각하고(Think), 조사하고(Research), 결과물을 만들고(Output), 수정하는(Revise) 순환적인 과정을 계속 반복한답니다. 원하는 결과물이 나올때가지 이 과정을 끊임없이 되풀이하는 것입니다.

최종적으로는 AI가 스스로 모든 단계를 파악하고, 필요한 도구를 사용하며, 스스로 수정 과정을 거쳐 결과물을 만들어내는 '완전 자율 ai 에이전트'가 목표지만, 아직은 그 단계까지는 아니에요. 하지만 AI 발전 속도를 보면, 머지않아 완전 자율 ai 에이전트를 만나게 될지도 모른다는 기대감은 여전히 존재합니다.

2. AI 에이전트, 어떻게 똑똑해질까요? (4가지 핵심 디자인 패턴)

ai 에이전트가 이렇게 똑똑하게 작동할 수 있는 데에는 특별한 비결이 있습니다. 앤드류 응(Andrew Ng) 같은 AI 분야의 전문가들은 ai 에이전트가 작업을 수행하는 4가지 핵심 디자인 패턴을 이야기해요. 이 패턴들을 이해하면 ai 에이전트가 어떻게 생각하고 행동하는지 쉽게 알 수 있을 것입니다.

1) 자기 성찰 (Reflection) 패턴 : AI 에이전트가 자신의 작업 결과물을 스스로 꼼꼼하게 검토하는 능력입니다. 예를 들어, AI에게 코드를 작성하라고 시킨 후, 그 코드가 정확하고 효율적인지 스스로 확인하고 개선하도록 요청하는 것입니다. AI는 자신의 코드에서 실수를 찾아 수정하고 더 나은 결과물을 만들 수 있습니다.

2) 도구 사용 (Tool Use) 패턴 : AI 에이전트가 특정 작업을 더 잘 수행할 수 있도록 다양한 외부 도구를 활용하는 능력입니다. 인터넷 검색 도구를 사용해서 최신 정보를 찾거나, 코드를 실행하는 도구로 복잡한 계산을 하거나 웹사이트를 만들 수도 있습니다. 달력 접근이나 이메일 관리 같은 도구를 사용해서 개인 비서 역할을 수행하기도 합니다.

3) 계획 및 추론 (Planning & Reasoning)패턴 : 주어진 작업을 완료하기 위해 어떤 단계가 필요하고, 어떤 도구를 사용해야 할지 스스로 계획하고 추론하는 능력입니다. 예를 들어, 특정 포즈의 이미지를 다른 이미지로 변환한 후 음성으로 설명하라는 작업을 받으면, AI는 이미지를 분석하고, 포즈를 변환하며, 텍스트를 생성하고, 다시 음성으로 바꾸는 모든 단계를 스스로 계획하고 실행합니다.

4) 멀티 에이전트 시스템 (Multi-Agent Systems) : 여러 AI 에이전트가 각자의 역할을 가지고 협력하여 하나의 목표를 달성하는 방식입니다. 마치 사람들이 팀을 이루어 프로젝트를 진행하는 것처럼, 각 전문 AI가 특정 부분을 담당하면 훨씬 더 좋고 정확한 결과물을 얻을 수 있다고 합니다.

3. 현재의 AI 기술 흐름

위 4가지 패턴들 중 Reflection과 Tool Use는 이미 성숙하고 안정적인 기술로 자리 잡아 실무에서 폭넓게 활용되고 있습니다. 반면, Planning과 Multi-agent Collaboration은 아직 발전 중인 신흥 기술로, 연구와 실험 단계에서 빠르게 진화하고 있는 분야입니다.

즉, AI 에이전트의 4가지 패턴 중 일부는 지금 당장 실용적이고, 일부는 미래 잠재력을 지닌 성장 영역이라고 할 수 있습니다.

멀티에이전트 시스템(Multi-Agent Systems)

여러 AI 에이전트가 함께 일하면 어떤 일이 벌어질까요? 하나의 ai 에이전트도 충분히 놀랍지만, 여러 ai 에이전트가 서로 협력하면 더욱 복잡하고 어려운 작업들을 해결할 수 있게 됩니다. 마치 회사에서 여러 부서가 협업하는 것과 원리가 같습니다. 다양한 방식으로 팀을 이루는 멀티 에이전트 시스템의 흥미로운 작동 방식들을 살펴보겠습니다.  

순차적 패턴 (Sequential Pattern): 가장 간단한 방식으로, 한 AI 에이전트가 작업을 마치면 다음 에이전트에게 전달하는 '조립 라인' 같은 방식입니다. 스캔한 문서에서 텍스트를 추출하는 에이전트, 텍스트를 요약하는 에이전트, 핵심 사항을 정리하는 에이전트, 그리고 최종적으로 데이터를 데이터베이스에 저장하는 에이전트가 순서대로 일하는 것을 상상하면 됩니다.

계층적 패턴 (Hierarchical Pattern): 리더 또는 관리자 역할을 하는 AI 에이전트가 있고, 그 아래에 특정 작업을 수행하는 여러 하위 에이전트가 있는 구조입니다. 관리자 에이전트가 "사업 보고서를 작성해줘"라고 지시하면, 하위 에이전트들은 시장 동향 분석, 고객 의견 모니터링, 회사 내부 지표 추적 등 각자의 전문 분야를 맡아 정보를 수집하고, 그 결과를 관리자에게 보고합니다. 그러면 관리자 에이전트가 이 모든 정보를 종합해서 최종 보고서를 만드는 겁니다.

하이브리드 패턴 (Hybrid Pattern): 순차적 방식과 계층적 방식을 섞어 놓은 형태로, 다양한 에이전트들이 위아래로, 그리고 옆으로도 협력하는 시스템입니다. 자율주행차를 예로 들 수 있습니다. 상위 에이전트는 전체 경로와 교통 전략을 계획하고, 하위 에이전트들은 실시간으로 센서 데이터를 처리하고, 충돌을 피하며, 도로 상황을 분석합니다. 이 정보들은 끊임없이 상위 에이전트와 피드백을 주고받으며 변화하는 상황에 실시간으로 대응합니다. 로봇 공학이나 내비게이션 시스템처럼 많은 움직이는 부품이 있는 곳에서 주로 사용됩니다.

병렬적 패턴 (Parallel Pattern): 여러 AI 에이전트가 서로 다른 작업을 독립적으로 동시에 처리하는 방식입니다. 대규모 데이터 분석 같은 작업에서 유용하게 쓰입니다. 데이터의 큰 덩어리를 여러 에이전트가 나누어 각자 처리하고, 마지막에 모든 결과물을 합쳐서 최종 결과물을 만들어냅니다.

비동기적 패턴 (Asynchronous Pattern): 에이전트들이 각자 독립적으로 다른 시간에 작업을 실행하는 방식입니다. 예측하기 어려운 상황에서 순차적이나 병렬적 방식보다 더 잘 대처한다고 알려져 있습니다. 예를 들어, 사이버 보안 위협 감지 시스템을 생각해 봅시다. 한 에이전트는 네트워크 트래픽을 실시간으로 감시하고, 다른 에이전트는 의심스러운 사용 패턴을 모니터링하며, 또 다른 에이전트는 무작위로 시스템을 테스트하는 식입니다. 어떤 에이전트라도 이상 징후를 발견하면 즉시 알리게 된답니다.

4. AI에이전트의 미래

AI 에이전트, 우리 삶을 어떻게 바꿀까요? AI 에이전트의 발전은 앞으로 우리 삶의 많은 부분을 변화시킬 거예요. 특히 새로운 비즈니스 기회도 많이 생겨날 것으로 예상됩니다, Y Combinator 같은 실리콘밸리의 유명한 스타트업 액셀러레이터가 꽤 재미있는 말을 남겼습니다.

"모든 saas(Software as a Service) 회사마다 그에 상응하는 ai 에이전트 회사가 생겨날 것"이라는 말입니다. 어도비, 마이크로소프트, 세일즈포스, 쇼피파이, 칸바처럼 우리가 지금 사용하고 있는 수많은 소프트웨어 서비스들이 미래에는 ai 에이전트 버전으로 다시 태어날 것이라는 의미입니다.

만약 여러분이 ai 에이전트를 활용해서 무엇인가를 만들고 싶다면, 지금 존재하는 saas 회사를 하나 골라서 "이 서비스를 ai 에이전트 버전으로 어떻게 만들 수 있을까?" 하고 고민해보는 것만으로도 좋은 아이디어를 얻을 수 있을 것입니다. ai 에이전트가 가져올 미래는 상상하는 것보다 훨씬 더 다양하고 흥미로운 기회들로 가득할 것으로 생각됩니다. 긴 글 읽어주셔서 감사드리며 더 좋은 AI 소식으로 인사드리겠습니다.