구글의 AI 에이전트, 드디어 베일을 벗다: 작동 원리부터 활용법까지

구글의 AI 에이전트, 드디어 베일을 벗다: 작동 원리부터 활용법까지

목차

1. AI 에이전트란 무엇인가?
2. 에이전트와 모델의 차이점
3. 에이전트의 핵심 구성 요소: 인지 아키텍처
4. 에이전트의 추론 프레임워크
5. 에이전트의 도구: 확장, 함수, 데이터 저장소
6. 에이전트 성능 향상을 위한 학습 방법
7. 요약 및 결론

소개

챗GPT, 바드 등 생성형 AI 모델의 놀라운 발전은 우리의 일상을 빠르게 변화시키고 있습니다. 하지만 이러한 모델들은 여전히 한계를 가지고 있습니다. 최근 구글은 이러한 한계를 극복하고 AI의 가능성을 더욱 확장할 수 있는 AI 에이전트에 대한 백서를 발표했습니다. 마치 영화 속 인공지능처럼 스스로 생각하고 행동하는 AI 에이전트, 과연 어떤 원리로 작동하고 어떻게 활용할 수 있을까요? 이 글에서는 구글의 백서를 바탕으로 AI 에이전트의 작동 원리, 주요 특징, 그리고 활용 가능성을 자세하고 쉽게 설명해 드리겠습니다.

1. AI 에이전트란 무엇인가?

AI 에이전트는 스스로 목표를 달성하기 위해 주변 환경을 관찰하고, 가지고 있는 도구를 활용하여 행동하는 애플리케이션입니다. 쉽게 말해, 마치 사람처럼 주어진 목표를 달성하기 위해 스스로 판단하고 행동하는 AI라고 생각하면 됩니다. 예를 들어, "서울에서 부산까지 가장 저렴한 KTX 티켓을 예매해줘"라는 요청을 받은 에이전트는 웹 검색을 통해 KTX 예매 사이트에 접속하고, 여러 조건을 비교 분석하여 가장 저렴한 티켓을 찾아 예매하는 일련의 과정을 스스로 수행할 수 있습니다.

2. 에이전트와 모델의 차이점

AI 에이전트는 단순히 기능 호출이나 도구 사용 기능을 갖춘 언어 모델(LLM)과는 다릅니다. 가장 큰 차이점은 다음과 같습니다.

• 지식의 범위: 모델은 학습 데이터에 국한된 지식만 가지고 있지만, 에이전트는 외부 시스템과 연결하여 웹 검색 등을 통해 최신 정보를 얻고 지식을 확장할 수 있습니다.
• 처리 방식: 모델은 단일 입력에 대한 단일 출력을 생성하는 반면, 에이전트는 대화 기록을 관리하고 여러 차례에 걸쳐 대화하며 이전 대화 내용을 바탕으로 계획과 행동을 수정할 수 있습니다.
• 도구 사용: 모델은 도구를 사용할 수 없지만, 에이전트는 외부 도구를 활용하여 실제 세상과 상호작용할 수 있습니다.
• 추론 능력: 모델은 기본적으로 추론 기능을 갖추고 있지 않지만, 에이전트는 추론 프레임워크를 사용하여 계획, 실행, 추론을 수행합니다.

3. 에이전트의 핵심 구성 요소: 인지 아키텍처

구글이 제안한 에이전트의 인지 아키텍처는 세 가지 핵심 요소로 구성됩니다.

• 핵심 모델 (LLM): 에이전트의 핵심 두뇌 역할을 하는 언어 모델입니다.
• 도구: 웹 검색, 데이터베이스 연동 등 에이전트가 외부 세계와 상호작용하기 위해 사용하는 도구입니다.
• 조율 계층: 계획 및 추론을 수행하고, 도구를 사용하여 행동하며, 단기 및 장기 기억을 업데이트하는 역할을 합니다. 이를 통해 에이전트는 사용자 입력에 단순히 반응하는 것을 넘어, 능동적으로 행동할 수 있습니다.

4. 에이전트의 추론 프레임워크

에이전트는 추론 프레임워크를 사용하여 계획하고 행동합니다. 대표적인 프레임워크는 다음과 같습니다.

• ReAct (Reasoning and Acting): 사용자 질문을 분석하여 계획을 세우고, 도구를 사용하여 계획을 실행하며, 결과를 관찰하고 계획을 업데이트하는 프레임워크입니다.
• Chain of Thought: "단계별로 생각해 봐"와 같이 중간 단계를 거쳐 추론을 유도하는 프레임워크입니다.
• Tree of Thought: 여러 잠재적 해결책을 만들고 최상의 해결책을 탐색하는 프레임워크입니다.

5. 에이전트의 도구: 확장, 함수, 데이터 저장소

에이전트의 강력한 힘은 외부 데이터 소스와 상호작용하는 능력에서 나옵니다. 구글은 에이전트가 사용하는 도구를 세 가지 범주로 분류합니다.

• 확장: API와 에이전트를 연결하는 표준화된 인터페이스로, 에이전트가 다양한 API를 실행할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 항공권 예매 API를 사용하여 항공권을 예매할 수 있습니다.
• 함수: 특정 작업을 수행하는 독립적인 코드 모듈입니다. 보안 및 인증과 관련된 작업이나 비동기 작업, 배치 처리에 적합합니다.
• 데이터 저장소: 에이전트의 지식을 확장하기 위해 사용되는 개인 문서, 웹사이트 등의 데이터 저장소입니다. RAG (Retrieval Augmented Generation)가 대표적인 예시로, 벡터 데이터베이스에 저장된 정보를 검색하여 에이전트에 제공합니다.

6. 에이전트 성능 향상을 위한 학습 방법

에이전트의 성능을 향상시키기 위해 다음과 같은 학습 방법을 사용할 수 있습니다.

• 맥락 내 학습 (In-Context Learning): 추론 시점에 특정 프롬프트, 도구 및 몇 가지 예시를 제공하여 모델이 즉석에서 학습하도록 하는 방법입니다.
• 검색 기반 맥락 학습 (Retrieval-Based Context Learning): 에이전트가 사용되는 맥락에 따라 몇 가지 예시를 제공하고, 검색된 맥락을 기반으로 프롬프트를 동적으로 생성하는 방법입니다.
• 미세 조정 기반 학습 (Fine-tuning Based Learning): 대량의 데이터셋을 사용하여 모델을 미세 조정하는 방법입니다.

7. 요약 및 결론

AI 에이전트는 외부 도구를 활용하고 추론 능력을 통해 스스로 목표를 달성하는 지능형 시스템입니다. 앞으로 다양한 분야에서 활용될 잠재력을 가지고 있으며, AI 기술 발전의 새로운 장을 열 것으로 기대됩니다. 특히 RAG와 같은 기술과 결합하여 더욱 강력한 성능을 발휘할 것으로 예상되며, 앞으로의 발전이 더욱 기대되는 분야입니다.