자, 오랜만에 만나는 ‘AI 에이전트’ 시리즈의 다섯 번째 에피소드입니다. 기다려 주셔서 감사합니다!

2025년, AI에서 ‘에이전트’만큼 큰 기대를 받고 있는, 그리고 그만큼 많이 언급되는 토픽도 아마 없지 싶은데요. 튜링 포스트 코리아의 ‘AI 에이전트’ 시리즈를 통해서 다양한 생각을 공유하고 사례들도 만나볼 수 있도록 하겠습니다.

잠깐 저희 ‘AI 에이전트’ 시리즈를 돌아보면, 우선 ‘개방성’이라는 개념을 에피소드 #1에서 이야기했구요. 그 다음으로 필수적인 용어를 소개하면서 에이전트로 생각해 볼 수 있는 사례들까지 살펴봤습니다. 이제는 조금 더 구체적인 레벨로 들어가서, 에이전트 시스템이 도대체 어떤 요소들로 구성되는지, 어떻게 작동하는지 알아볼 차례네요.

오늘 에피소드에서 다룰 내용들입니다:

자, 함께 들어가 보시죠!

초창기의 에이전트들에 대해 우리가 생각한 모습을 돌아본다면, ‘각각 제한된 작업만을 수행하게끔 설계된, 독립적인 봇 (Bot)’에 가까운 것이었다고 생각해요. 지금은 에이전트라는게 ‘끊임없이 발전하는 AI의 능력을 충분히 활용하는, 상호 연결된 자율 시스템’을 만드는게 핵심이 되었지만요.

이전 에피소드에서 이야기했던 걸 잠깐 되짚어 보면, ‘자율 에이전트’란 건 ‘주변 환경을 인식하고, 결정을 내리고, 목표를 달성하기 위해서 행동하는 개체’라고 정의할 수 있습니다. 학습 능력, 물리적 특성, 전문화의 정도, 그리고 작업의 복잡성 측면에서 많은 차이를 가진 여러 가지 에이전트가 있을 거구요.

자, 그럼 이렇게 다양한 계층에 존재할 수 있는 시스템의 공통적인 핵심 구성요소를 어떻게 설명할 수 있을까요?

하나의 예로, 아래의 논문에서처럼 ‘복잡한 사람의 의사결정을 샌드박스 환경에서 시뮬레이션해서 모방하는데 중점을 둔 프레임웍도 있구요:

LangChain (랭체인)을 시작했던 해리슨 체이스 (Harrison Chase)는 좀 더 도식화되고 단순한 접근법을 취했습니다 - 아무래도 좀 더 이해하기 쉽죠:

그런데 어떤 에이전트 프레임웍이든, 성공적으로 AI 에이전트를 구현하려면 몇 가지 핵심적인 구성 요소를 포함하고 있다고 생각합니다.

프로파일링은 에이전트가 어떤 행동 양식을 나타낼 거냐를 결정하도록 ‘역할’을 부여하는 요소이자 단계입니다. 에이전트의 정체성, 목표, 그리고 (행동의) 경계 (Boundary)를 정의하고, 사용자라든가 시스템과 상호작용을 할 지침을 설정합니다. 여기서 특정한 작업이나 사용자의 선호도에 맞게 조정을 해서, 에이전트가 그 목적에 맞게 행동하도록 보장할 수 있습니다.

예를 들어 보죠. 코딩을 하는 ‘Coder Agent’라면, 깃헙 코파일럿처럼 반복적으로 필요한 프로그래밍 작업을 하고, 코드를 디버깅하거나 새로운 스크립트를 쓸 수도 있겠죠. ‘Contents Creator Agent’라면 글을 작성하거나 그래픽 디자인을 할 테고, ‘Project Manager Agent’는 작업의 우선순위를 정하고 워크플로우를 관리할 수 있을 겁니다. 이렇게 ‘역할’이 부여되어야, 에이전트가 작업에 집중해서 효율성을 높이고 궁극적으로 사용자의 업무 부담을 줄여줄 수 있습니다.

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