Chapter 2. AI Agent란 무엇인가

AI Agent의 정의

AI Agent는 단순히 질문에 답변하는 인공지능이 아니다. AI Agent는 목표(Goal)를 이해하고, 필요한 정보를 기억(Memory)하며, 외부 도구(Tool)를 활용하고, 스스로 판단하여 행동(Action)하는 디지털 작업자(Digital Worker)이다.

과거의 소프트웨어는 사람이 일일이 명령을 내려야만 동작했다. 반면 AI Agent는 목표만 주어지면 그 목표를 달성하기 위해 스스로 계획을 세우고, 필요한 데이터를 수집하고, 여러 단계를 거쳐 결과를 만들어낸다.

예를 들어 일반적인 ChatGPT에게 "마케팅 전략을 알려줘"라고 물어보면 전략을 설명해 준다. 하지만 AI Agent에게 "우리 회사의 신규 고객을 늘려줘"라고 요청하면 시장을 조사하고, 경쟁사를 분석하고, 광고 문구를 작성하고, 이메일을 발송하고, 성과를 측정하는 일련의 작업을 자동으로 수행할 수 있다.

즉 AI Agent는 단순한 답변 생성기가 아니라 목표를 달성하기 위한 실행 주체(Agent)이다.

AI Agent를 이해하기 위한 가장 중요한 공식은 다음과 같다.

Agent = LLM + Memory + Tool + Goal + Action

각 요소를 살펴보자.

1. LLM (Large Language Model)

LLM은 Agent의 두뇌 역할을 한다. 대표적인 모델은 다음과 같다.

LLM은 언어를 이해하고 추론하며 계획을 세우는 역할을 담당한다.

하지만 LLM만으로는 진정한 Agent가 될 수 없다.

2. Memory (기억)

사람이 일을 잘하기 위해서는 과거 경험을 기억해야 한다.

Agent 역시 마찬가지다.

Memory는 다음과 같은 정보를 저장한다.

수행한 작업 결과

프로젝트 진행 상황

기억 기능이 없는 AI는 매번 처음 만난 사람처럼 행동한다.

기억 기능이 있는 AI Agent는 사용자의 취향과 업무 방식을 학습하여 점점 더 똑똑한 개인 비서가 된다.

3. Tool (도구)

Agent가 실제 업무를 수행하기 위해서는 다양한 도구가 필요하다.

데이터베이스 조회

LLM은 생각할 수 있지만 Tool은 실제 세상과 상호작용하게 해준다. 사람에 비유하면 LLM은 두뇌이고 Tool은 손과 발이다.

4. Goal (목표)

Agent는 목표 중심으로 움직인다.

"이번 달 신규 고객 100명 확보" 라는 목표가 주어지면 Agent는 이를 달성하기 위한 계획을 세운다.

Goal이 없는 AI는 단순 응답기이다.

Goal이 있는 AI는 문제 해결사이다.

목표가 Agent의 행동 방향을 결정한다.

5. Action (행동)

Action은 실제 실행이다. 생각만 하고 끝나는 것이 아니라 행동해야 한다.

고객 리스트 생성

광고 문구 제작

성과 리포트 생성

등의 실제 작업을 수행한다.

Action이 존재할 때 비로소 Agent가 된다.

GPT와 Agent의 차이

많은 사람들이 GPT와 Agent를 동일하게 생각하지만 사실은 큰 차이가 있다.

장기 기억 가능

도구 사용 제한

다양한 도구 활용

스스로 계획 수립

GPT는 뛰어난 상담가이다.

Agent는 실제 업무를 수행하는 직원이다.

챗봇과 Agent의 차이

챗봇(Chatbot)은 대화를 위한 시스템이다.

예를 들어 고객센터 챗봇은 질문에 답하고 FAQ를 제공한다.

하지만 Agent는 그 이상의 일을 한다.

고객:"비행기 예약해줘"

챗봇:"항공사 사이트에서 예약하세요."

Agent:"언제 출발하시나요?""예산은 얼마인가요?""가장 저렴한 항공권을 찾았습니다.""예약까지 완료했습니다."

챗봇은 응답한다.

Agent는 수행한다.

Workflow와 Agent의 차이

Workflow는 미리 정해진 순서대로 동작한다.

입력 → 데이터 수집 → 보고서 생성 → 이메일 발송

순서가 고정되어 있다. 반면 Agent는 상황에 따라 판단한다.

정보가 부족하면 검색, 데이터가 이상하면 재검증, 경쟁사 변화가 있으면 전략 수정등을 스스로 결정한다.

Workflow는 자동화된 프로세스이고, Agent는 자율적인 의사결정 시스템이다.

AutoGPT와 Agent의 차이

많은 사람들이 AutoGPT를 AI Agent의 시작으로 알고 있다.

Auto-GPT는 2023년에 등장한 초기 자율형 AI 시스템이다.

사용자가 목표를 입력하면 GPT가 스스로 생각하고 행동을 반복하며 목표를 달성하도록 설계되었다.

하지만 AutoGPT는 AI Agent 전체를 의미하지 않는다.

AutoGPT는 수많은 Agent 프레임워크 중 하나일 뿐이다.

등 다양한 Agent 플랫폼이 등장하였다.

즉 AutoGPT는 AI Agent의 한 종류이며, Agent 생태계 전체를 대표하지는 않는다.

AI Agent는 단순히 대화하는 AI가 아니다.

AI Agent는 목표를 이해하고, 기억하며, 도구를 사용하고, 스스로 판단하여 행동하는 디지털 직원이다.

이를 한 줄로 정의하면 다음과 같다.

"AI Agent는 목표를 달성하기 위해 스스로 생각하고, 기억하고, 도구를 사용하며, 행동하는 자율형 인공지능 시스템이다."

앞으로의 AI 시대는 단순히 AI를 사용하는 시대가 아니라, 수많은 AI Agent를 고용하고 관리하는 시대가 될 것이다. 기업은 사람 직원뿐 아니라 AI 직원과 함께 일하게 되며, 개인 역시 자신만의 AI Agent 팀을 구축하여 생산성을 극대화하게 될 것이다. 이것이 Agent 혁명이 가져올 가장 큰 변화이다.

AI Agent의 정의

즉 AI Agent는 단순한 답변 생성기가 아니라 목표를 달성하기 위한 실행 주체(Agent)이다.

AI Agent를 이해하기 위한 가장 중요한 공식은 다음과 같다.

Agent = LLM + Memory + Tool + Goal + Action

각 요소를 살펴보자.

1. LLM (Large Language Model)

LLM은 Agent의 두뇌 역할을 한다. 대표적인 모델은 다음과 같다.

LLM은 언어를 이해하고 추론하며 계획을 세우는 역할을 담당한다.

하지만 LLM만으로는 진정한 Agent가 될 수 없다.

2. Memory (기억)

사람이 일을 잘하기 위해서는 과거 경험을 기억해야 한다.

Agent 역시 마찬가지다.

Memory는 다음과 같은 정보를 저장한다.

수행한 작업 결과

프로젝트 진행 상황

기억 기능이 없는 AI는 매번 처음 만난 사람처럼 행동한다.

기억 기능이 있는 AI Agent는 사용자의 취향과 업무 방식을 학습하여 점점 더 똑똑한 개인 비서가 된다.

3. Tool (도구)

Agent가 실제 업무를 수행하기 위해서는 다양한 도구가 필요하다.

데이터베이스 조회

LLM은 생각할 수 있지만 Tool은 실제 세상과 상호작용하게 해준다. 사람에 비유하면 LLM은 두뇌이고 Tool은 손과 발이다.

4. Goal (목표)

Agent는 목표 중심으로 움직인다.

"이번 달 신규 고객 100명 확보" 라는 목표가 주어지면 Agent는 이를 달성하기 위한 계획을 세운다.

Goal이 없는 AI는 단순 응답기이다.

Goal이 있는 AI는 문제 해결사이다.

목표가 Agent의 행동 방향을 결정한다.

5. Action (행동)

Action은 실제 실행이다. 생각만 하고 끝나는 것이 아니라 행동해야 한다.

고객 리스트 생성

광고 문구 제작

성과 리포트 생성

등의 실제 작업을 수행한다.

Action이 존재할 때 비로소 Agent가 된다.

GPT와 Agent의 차이

많은 사람들이 GPT와 Agent를 동일하게 생각하지만 사실은 큰 차이가 있다.

장기 기억 가능

도구 사용 제한

다양한 도구 활용

스스로 계획 수립

GPT는 뛰어난 상담가이다.

Agent는 실제 업무를 수행하는 직원이다.

챗봇과 Agent의 차이

챗봇(Chatbot)은 대화를 위한 시스템이다.

예를 들어 고객센터 챗봇은 질문에 답하고 FAQ를 제공한다.

하지만 Agent는 그 이상의 일을 한다.

고객:"비행기 예약해줘"

챗봇:"항공사 사이트에서 예약하세요."

Agent:"언제 출발하시나요?""예산은 얼마인가요?""가장 저렴한 항공권을 찾았습니다.""예약까지 완료했습니다."

챗봇은 응답한다.

Agent는 수행한다.

Workflow와 Agent의 차이

Workflow는 미리 정해진 순서대로 동작한다.

입력 → 데이터 수집 → 보고서 생성 → 이메일 발송

순서가 고정되어 있다. 반면 Agent는 상황에 따라 판단한다.

정보가 부족하면 검색, 데이터가 이상하면 재검증, 경쟁사 변화가 있으면 전략 수정등을 스스로 결정한다.

Workflow는 자동화된 프로세스이고, Agent는 자율적인 의사결정 시스템이다.

AutoGPT와 Agent의 차이

많은 사람들이 AutoGPT를 AI Agent의 시작으로 알고 있다.

Auto-GPT는 2023년에 등장한 초기 자율형 AI 시스템이다.

사용자가 목표를 입력하면 GPT가 스스로 생각하고 행동을 반복하며 목표를 달성하도록 설계되었다.

하지만 AutoGPT는 AI Agent 전체를 의미하지 않는다.

AutoGPT는 수많은 Agent 프레임워크 중 하나일 뿐이다.

등 다양한 Agent 플랫폼이 등장하였다.

즉 AutoGPT는 AI Agent의 한 종류이며, Agent 생태계 전체를 대표하지는 않는다.

AI Agent는 단순히 대화하는 AI가 아니다.

AI Agent는 목표를 이해하고, 기억하며, 도구를 사용하고, 스스로 판단하여 행동하는 디지털 직원이다.

이를 한 줄로 정의하면 다음과 같다.

"AI Agent는 목표를 달성하기 위해 스스로 생각하고, 기억하고, 도구를 사용하며, 행동하는 자율형 인공지능 시스템이다."

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