웨스트월드의 실제 버전은 요즘 가장 뜨거운 주제 중 하나입니다. 25명의 AI 에이전트가 시뮬레이션된 세계 안에 존재하는 디지털 세계를 상상해 보세요. 이들은 일하고, 수다를 떨고, 사교 활동을 하고, 우정을 쌓고, 심지어 사랑에 빠지는 등 일상을 살아갑니다. 각 AI 요원은 고유한 개성과 배경 스토리를 가지고 있어 인간만큼이나 독특한 존재입니다. 신문에 따르면 이곳은 스몰빌이라고 불립니다. 제너레이티브 에이전트: 인간 행동의 인터랙티브 시뮬라크라: 인터랙티브 시뮬레이션r.
스탠퍼드대학교와 Google 연구원들이 협력하여 AI 봇이 인간의 행동을 시뮬레이션할 수 있는 새로운 아키텍처를 공개했습니다. 스몰빌은 카페, 바, 공원, 학교, 기숙사, 주택, 상점이 있는 전형적인 소도시를 모방한 공간입니다. AI 에이전트는 공간에 거주하며 사전 프로그래밍 없이 인간 사용자의 텍스트 프롬프트에 따라 스스로 행동을 취합니다.
그때부터 AI 에이전트가 다시 대화의 중심이 되었습니다.
현재 AI 에이전트는 많은 제품과 비즈니스에서 폭넓게 적용될 전망으로 화제가 되고 있습니다. 많은 사람들은 에이전트가 향후 대규모 언어 모델의 입구가 될 것이라고 믿고 있습니다. 기업 내에서는 복잡한 작업 시나리오에서 에이전트를 사용하여 노동 생산성을 극대화할 수 있습니다.
AI 에이전트 정의
전 AI 응용 연구 책임자이자 현재 OpenAI의 안전 시스템 책임자인 릴리안 웡에 따르면, AI 에이전트를 정의하는 세 가지 주요 특징이 있다고 합니다:
메모리: AI 상담원은 채팅 기반 프롬프트와 후속 질문을 처리하기 위해 단기 기억을 사용하는 능력과 장기 데이터 보존 및 회상 능력을 결합합니다. 여기에는 종종 검색 증강 생성(RAG)이 포함되어 더 넓은 범위의 정보에 액세스하고 활용할 수 있습니다.
계획: AI 상담원은 주어진 프롬프트에서 개별적인 마일스톤 목표가 포함된 단계별 계획을 생성할 수 있습니다. 또한 보상 시스템을 통해 실수로부터 학습하여 향후 결과물을 지속적으로 개선할 수 있습니다.
도구 사용: 상담원은 API를 쿼리하여 추가 정보를 요청하거나 최종 사용자의 요청에 따라 작업을 실행하여 기능과 역량을 확장할 수 있습니다.
AI 에이전트=LLM + 메모리 + 계획 기술 + 도구 사용
기능 이해
AI 에이전트는 사용자를 대신하여 작업을 수행하는 셀프 서비스 자율 도구입니다. 환경에 따라 작업을 수행하고 상황에 대응하며 프로세스를 자동화하고 의사 결정을 내리고 주변 환경과 지능적으로 상호 작용할 수 있습니다. 정보를 받아들이고 처리하며 그에 따라 행동하는 자율 주행 자동차라고 생각하면 됩니다.
메모리: 메모리: 핵심적인 차이점
세 가지 특징이 AI 에이전트의 핵심 연구 방향이지만, 기억에 대해 좀 더 자세히 살펴봅시다. 언어 모델 자체는 인간과 같은 방식으로 기억을 가지고 있지 않습니다. 그들의 기억 구조는 완전히 다릅니다. 인간은 작업 기억, 단기 기억, 장기 기억을 가지고 있습니다. 언어 모델은 대략적인 작업 기억만 가지고 있습니다. 단기 기억과 장기 기억은 현재 언어 모델에서 구현하는 것이 본질적으로 불가능합니다. 압축을 위해 설계되었기 때문에 압축 이상의 증분 작업을 수행하기 어렵기 때문입니다.
인간의 뇌는 복잡한 메커니즘을 통해 기억을 형성합니다. 장기 기억 형성에는 몇 주에서 몇 달이 걸리는 반면, 단기 기억 형성에는 그보다 짧은 시간이 걸립니다. 두 가지 모두 우리 뇌에 분산된 방식으로 존재하며 뉴런은 저장 및 연산 단위로 작용합니다.
현재 에이전트에서 메모리를 구현할 때 사람들은 종종 RAG(검색 증강 생성)를 고려합니다. 하지만 RAG는 인간의 기억과는 매우 다릅니다. 인간의 기억에는 근본적인 신뢰성이 보장되어 있습니다. 한번 강제로 기억하면 잊어버리기가 매우 어렵습니다.
AI 상담원 대 AI 챗봇
많은 사람들이 AI 상담원을 챗봇이라고 생각합니다. 챗봇을 자판기처럼 미리 프로그래밍된 상품을 뽑아내는 역할에 국한한다고 상상해 보세요. 이제 AI 에이전트를 개인 요리사라고 상상해 보세요. 이 요리사는 인상적인 레시피 레퍼토리(방대한 지식 기반)를 자랑하며 복잡한 요리 요청을 이해하고(자연어 처리), 고객의 취향에 맞는 새로운 요리를 학습할 수도 있습니다(과거 데이터를 통한 학습 능력). 이 비유는 챗봇과 AI 에이전트의 근본적인 차이점을 강조합니다.
둘 다 상호작용을 위해 설계되었지만 AI 상담원은 챗봇을 훨씬 능가하는 기능을 갖추고 있습니다. 챗봇은 규칙 기반 대화로 작동하며, 미리 정의된 질문에 답하는 데 국한됩니다. 챗봇의 답변은 스크립트로 작성되는 경우가 많으며 추론하거나 더 넓은 지식에 연결할 수 있는 능력이 부족합니다. 반면 AI 상담원은 관련 지식과 콘텐츠를 기반으로 추론하여 보다 미묘하고 맥락에 맞는 답변을 제공할 수 있습니다.
챗봇을 훈련시키는 것은 자연어 요청을 이해하기 위해 수백 개의 발화에 대한 광범위한 훈련이 필요하기 때문에 시간이 많이 소요되는 과정일 수 있습니다. 반면에 AI 에이전트는 훨씬 더 빠르고 쉽게 구현할 수 있습니다. 규칙 기반 대화나 복잡한 구성에 의존하지 않기 때문에 적응력과 유연성이 뛰어납니다.
챗봇은 스크립트화된 대화 워크플로우를 따르는 반면, AI 상담원은 생성형 AI와 자연어 처리(NLP)를 활용하여 고객 문의를 이해하고 응답하며 조치를 취합니다. 기본적으로 챗봇은 사전 정의된 정보를 되풀이하는 반면, AI 상담원은 추론하여 보다 통찰력 있는 응답을 제공할 수 있습니다.
제너레이티브 AI는 기존 챗봇의 스크립트화된 워크플로 환경을 뛰어넘는 기능을 제공합니다. 기업이 제너레이티브 AI를 도입하면 고객은 상호작용의 품질이 크게 향상되는 것을 경험할 수 있습니다.
AI 에이전트를 온보딩하는 것은 무한한 잠재력을 가진 신입 직원을 맞이하는 것과 같습니다. 기존 챗봇과 달리 AI 에이전트는 기존 지식 기반에 즉시 연결하여 몇 초 만에 정보를 흡수할 수 있습니다. 일단 온보딩되면 AI 에이전트는 인간 상담원처럼 작동하여 최적의 솔루션을 추론함으로써 고객의 역량을 강화합니다. 관련 정보를 파악하고, 문제 해결을 위한 명확한 단계를 설명하며, 개인화된 솔루션을 제공합니다.
AI 에이전트와 챗봇은 목적도 다릅니다. 챗봇은 인간과 상호 작용하도록 설계된 반면, AI 에이전트는 자율적으로 작업을 완료하도록 설계되었습니다. 가장 큰 차이점은 독립적인 조치를 취할 수 있다는 점입니다. AI 챗봇은 주로 인간과의 상호작용에 초점을 맞추기 때문에 일반적으로 자율적으로 행동하도록 프로그래밍되어 있지 않습니다. 챗봇의 목적은 인간 사용자를 직접 지원하는 것입니다.
AI를 선도하는 기업들은 이미 현재 이 기술을 활용하고 있으며, 이는 미래적인 개념이 아닙니다.
AI 에이전트의 미래
AI 시대는 이제 막 시작되었고, 그 진화는 놀랍습니다. 컴퓨터의 태동부터 인터넷, 최초의 대규모 언어 모델, 첨단 에이전트 기술의 등장에 이르기까지 기술은 놀라운 속도로 세상을 확장해 나가고 있습니다.
이러한 진화는 비즈니스 환경을 재편할 준비가 되어 있습니다. 대기업에서는 이미 AI 어시스턴트와 상호작용하는 것이 일반화되어 있습니다. 기술이 발전하고 에이전트가 복잡한 작업을 독립적으로 수행할 수 있는 능력이 향상됨에 따라 그 범위는 산업 전반으로 확대될 것입니다.
AI 에이전트를 둘러싼 소문은 충분히 그럴 만합니다. 계속 발전함에 따라 점점 더 복잡한 작업에서 협업할 수 있게 되어 사용자의 광범위한 즉각적인 엔지니어링의 필요성이 줄어들 것입니다. 개발자의 입장에서는 AI 에이전트를 통해 더 가치 있는 활동에 집중할 수 있다는 이점이 분명합니다.
LLM이 도구, 메모리, 계획 능력을 갖추게 되면 레고 블록처럼 더 정교한 시스템으로 조립할 수 있게 됩니다. AI 에이전트는 최상의 경우 레고처럼 모듈식, 적응형, 상호 운용성, 확장성을 갖추고 있습니다. 개발자는 이를 사용하여 다중 에이전트 시스템을 구축할 수 있으며, 소프트웨어 개발에 혁신을 가져올 것으로 기대됩니다.
Cloudsway에서는 소프트웨어 개발자를 위한 AI 에이전트, 에이전트형 AI 및 멀티 에이전트 시스템의 잠재력에 대해 기대가 큽니다. Cloudsway로 구축하거나 당사와 함께 에이전트를 호스팅해 보세요. 이 여정을 함께 시작합시다.
블로그 5: AI 에이전트가 중심이 되는 현실 세계의 웨스트월드
웨스트월드의 실제 버전은 요즘 가장 뜨거운 주제 중 하나입니다. 25명의 AI 에이전트가 시뮬레이션된 세계 안에 존재하는 디지털 세계를 상상해 보세요. 이들은 일하고, 수다를 떨고, 사교 활동을 하고, 우정을 쌓고, 심지어 사랑에 빠지는 등 일상을 살아갑니다. 각 AI 요원은 고유한 개성과 배경 스토리를 가지고 있어 인간만큼이나 독특한 존재입니다. 신문에 따르면 이곳은 스몰빌이라고 불립니다. 제너레이티브 에이전트: 인간 행동의 인터랙티브 시뮬라크라: 인터랙티브 시뮬레이션r.
스탠퍼드대학교와 Google 연구원들이 협력하여 AI 봇이 인간의 행동을 시뮬레이션할 수 있는 새로운 아키텍처를 공개했습니다. 스몰빌은 카페, 바, 공원, 학교, 기숙사, 주택, 상점이 있는 전형적인 소도시를 모방한 공간입니다. AI 에이전트는 공간에 거주하며 사전 프로그래밍 없이 인간 사용자의 텍스트 프롬프트에 따라 스스로 행동을 취합니다.
그때부터 AI 에이전트가 다시 대화의 중심이 되었습니다.
현재 AI 에이전트는 많은 제품과 비즈니스에서 폭넓게 적용될 전망으로 화제가 되고 있습니다. 많은 사람들은 에이전트가 향후 대규모 언어 모델의 입구가 될 것이라고 믿고 있습니다. 기업 내에서는 복잡한 작업 시나리오에서 에이전트를 사용하여 노동 생산성을 극대화할 수 있습니다.
AI 에이전트 정의
전 AI 응용 연구 책임자이자 현재 OpenAI의 안전 시스템 책임자인 릴리안 웡에 따르면, AI 에이전트를 정의하는 세 가지 주요 특징이 있다고 합니다:
메모리: AI 상담원은 채팅 기반 프롬프트와 후속 질문을 처리하기 위해 단기 기억을 사용하는 능력과 장기 데이터 보존 및 회상 능력을 결합합니다. 여기에는 종종 검색 증강 생성(RAG)이 포함되어 더 넓은 범위의 정보에 액세스하고 활용할 수 있습니다.
계획: AI 상담원은 주어진 프롬프트에서 개별적인 마일스톤 목표가 포함된 단계별 계획을 생성할 수 있습니다. 또한 보상 시스템을 통해 실수로부터 학습하여 향후 결과물을 지속적으로 개선할 수 있습니다.
도구 사용: 상담원은 API를 쿼리하여 추가 정보를 요청하거나 최종 사용자의 요청에 따라 작업을 실행하여 기능과 역량을 확장할 수 있습니다.
AI 에이전트=LLM + 메모리 + 계획 기술 + 도구 사용
기능 이해
AI 에이전트는 사용자를 대신하여 작업을 수행하는 셀프 서비스 자율 도구입니다. 환경에 따라 작업을 수행하고 상황에 대응하며 프로세스를 자동화하고 의사 결정을 내리고 주변 환경과 지능적으로 상호 작용할 수 있습니다. 정보를 받아들이고 처리하며 그에 따라 행동하는 자율 주행 자동차라고 생각하면 됩니다.
메모리: 메모리: 핵심적인 차이점
세 가지 특징이 AI 에이전트의 핵심 연구 방향이지만, 기억에 대해 좀 더 자세히 살펴봅시다. 언어 모델 자체는 인간과 같은 방식으로 기억을 가지고 있지 않습니다. 그들의 기억 구조는 완전히 다릅니다. 인간은 작업 기억, 단기 기억, 장기 기억을 가지고 있습니다. 언어 모델은 대략적인 작업 기억만 가지고 있습니다. 단기 기억과 장기 기억은 현재 언어 모델에서 구현하는 것이 본질적으로 불가능합니다. 압축을 위해 설계되었기 때문에 압축 이상의 증분 작업을 수행하기 어렵기 때문입니다.
인간의 뇌는 복잡한 메커니즘을 통해 기억을 형성합니다. 장기 기억 형성에는 몇 주에서 몇 달이 걸리는 반면, 단기 기억 형성에는 그보다 짧은 시간이 걸립니다. 두 가지 모두 우리 뇌에 분산된 방식으로 존재하며 뉴런은 저장 및 연산 단위로 작용합니다.
현재 에이전트에서 메모리를 구현할 때 사람들은 종종 RAG(검색 증강 생성)를 고려합니다. 하지만 RAG는 인간의 기억과는 매우 다릅니다. 인간의 기억에는 근본적인 신뢰성이 보장되어 있습니다. 한번 강제로 기억하면 잊어버리기가 매우 어렵습니다.
AI 상담원 대 AI 챗봇
많은 사람들이 AI 상담원을 챗봇이라고 생각합니다. 챗봇을 자판기처럼 미리 프로그래밍된 상품을 뽑아내는 역할에 국한한다고 상상해 보세요. 이제 AI 에이전트를 개인 요리사라고 상상해 보세요. 이 요리사는 인상적인 레시피 레퍼토리(방대한 지식 기반)를 자랑하며 복잡한 요리 요청을 이해하고(자연어 처리), 고객의 취향에 맞는 새로운 요리를 학습할 수도 있습니다(과거 데이터를 통한 학습 능력). 이 비유는 챗봇과 AI 에이전트의 근본적인 차이점을 강조합니다.
둘 다 상호작용을 위해 설계되었지만 AI 상담원은 챗봇을 훨씬 능가하는 기능을 갖추고 있습니다. 챗봇은 규칙 기반 대화로 작동하며, 미리 정의된 질문에 답하는 데 국한됩니다. 챗봇의 답변은 스크립트로 작성되는 경우가 많으며 추론하거나 더 넓은 지식에 연결할 수 있는 능력이 부족합니다. 반면 AI 상담원은 관련 지식과 콘텐츠를 기반으로 추론하여 보다 미묘하고 맥락에 맞는 답변을 제공할 수 있습니다.
챗봇을 훈련시키는 것은 자연어 요청을 이해하기 위해 수백 개의 발화에 대한 광범위한 훈련이 필요하기 때문에 시간이 많이 소요되는 과정일 수 있습니다. 반면에 AI 에이전트는 훨씬 더 빠르고 쉽게 구현할 수 있습니다. 규칙 기반 대화나 복잡한 구성에 의존하지 않기 때문에 적응력과 유연성이 뛰어납니다.
챗봇은 스크립트화된 대화 워크플로우를 따르는 반면, AI 상담원은 생성형 AI와 자연어 처리(NLP)를 활용하여 고객 문의를 이해하고 응답하며 조치를 취합니다. 기본적으로 챗봇은 사전 정의된 정보를 되풀이하는 반면, AI 상담원은 추론하여 보다 통찰력 있는 응답을 제공할 수 있습니다.
제너레이티브 AI는 기존 챗봇의 스크립트화된 워크플로 환경을 뛰어넘는 기능을 제공합니다. 기업이 제너레이티브 AI를 도입하면 고객은 상호작용의 품질이 크게 향상되는 것을 경험할 수 있습니다.
AI 에이전트를 온보딩하는 것은 무한한 잠재력을 가진 신입 직원을 맞이하는 것과 같습니다. 기존 챗봇과 달리 AI 에이전트는 기존 지식 기반에 즉시 연결하여 몇 초 만에 정보를 흡수할 수 있습니다. 일단 온보딩되면 AI 에이전트는 인간 상담원처럼 작동하여 최적의 솔루션을 추론함으로써 고객의 역량을 강화합니다. 관련 정보를 파악하고, 문제 해결을 위한 명확한 단계를 설명하며, 개인화된 솔루션을 제공합니다.
AI 에이전트와 챗봇은 목적도 다릅니다. 챗봇은 인간과 상호 작용하도록 설계된 반면, AI 에이전트는 자율적으로 작업을 완료하도록 설계되었습니다. 가장 큰 차이점은 독립적인 조치를 취할 수 있다는 점입니다. AI 챗봇은 주로 인간과의 상호작용에 초점을 맞추기 때문에 일반적으로 자율적으로 행동하도록 프로그래밍되어 있지 않습니다. 챗봇의 목적은 인간 사용자를 직접 지원하는 것입니다.
AI를 선도하는 기업들은 이미 현재 이 기술을 활용하고 있으며, 이는 미래적인 개념이 아닙니다.
AI 에이전트의 미래
AI 시대는 이제 막 시작되었고, 그 진화는 놀랍습니다. 컴퓨터의 태동부터 인터넷, 최초의 대규모 언어 모델, 첨단 에이전트 기술의 등장에 이르기까지 기술은 놀라운 속도로 세상을 확장해 나가고 있습니다.
이러한 진화는 비즈니스 환경을 재편할 준비가 되어 있습니다. 대기업에서는 이미 AI 어시스턴트와 상호작용하는 것이 일반화되어 있습니다. 기술이 발전하고 에이전트가 복잡한 작업을 독립적으로 수행할 수 있는 능력이 향상됨에 따라 그 범위는 산업 전반으로 확대될 것입니다.
AI 에이전트를 둘러싼 소문은 충분히 그럴 만합니다. 계속 발전함에 따라 점점 더 복잡한 작업에서 협업할 수 있게 되어 사용자의 광범위한 즉각적인 엔지니어링의 필요성이 줄어들 것입니다. 개발자의 입장에서는 AI 에이전트를 통해 더 가치 있는 활동에 집중할 수 있다는 이점이 분명합니다.
LLM이 도구, 메모리, 계획 능력을 갖추게 되면 레고 블록처럼 더 정교한 시스템으로 조립할 수 있게 됩니다. AI 에이전트는 최상의 경우 레고처럼 모듈식, 적응형, 상호 운용성, 확장성을 갖추고 있습니다. 개발자는 이를 사용하여 다중 에이전트 시스템을 구축할 수 있으며, 소프트웨어 개발에 혁신을 가져올 것으로 기대됩니다.
Cloudsway에서는 소프트웨어 개발자를 위한 AI 에이전트, 에이전트형 AI 및 멀티 에이전트 시스템의 잠재력에 대해 기대가 큽니다. Cloudsway로 구축하거나 당사와 함께 에이전트를 호스팅해 보세요. 이 여정을 함께 시작합시다.