2024년은 AI 에이전트의 해가 될 것입니다. AI 에이전트는 생성 AI의 발전을 기반으로 하며, 단일 모델에서 복합 AI 시스템으로 전환되고 있습니다. 이러한 시스템은 모델을 외부 구성 요소와 통합하여 복잡한 문제를 해결합니다. 예를 들어, 휴가 계획을 세우려면 개인 데이터를 접근해야 하는데, 단일 모델로는 불가능합니다. 모델을 데이터베이스와 통합하여 시스템이 정확한 정보를 가져올 수 있게 합니다. 이 모듈형 접근 방식은 조정된 모델, 언어 모델 및 프로그래밍 구성 요소를 결합하여 적응성과 속도를 높입니다.
AI 에이전트 또는 에이전트 시스템은 대형 언어 모델(LLM)을 사용하여 문제를 해결하고 계획을 세우며, 데이터베이스, 웹 검색 및 계산기와 같은 도구를 사용하여 행동합니다. 이 방법은 모델이 문제를 분해하고 계획을 동적으로 조정할 수 있게 합니다. ReACT 프레임워크는 추론과 행동을 결합한 접근 방식을 예시합니다. 예를 들어, 휴가 중 자외선 차단제 필요량을 계산하려면 메모리에서 데이터를 검색하고, 날씨 예보, 건강 지침을 참고하고 계산을 수행해야 합니다.
복합 AI 시스템은 좁고 잘 정의된 문제에 효과적이며, 에이전트 접근 방식은 복잡하고 다양한 작업을 처리하는 데 뛰어납니다. AI 에이전트의 미래는 다양한 문제를 효율적으로 해결하기 위해 자율성과 인간의 감독을 균형 있게 조화시키는 데 있습니다.
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