지난 번 ‘에이전트 첫 번째 에피소드’에서 ‘개방성 (Open-Endedness)’이라는 에이전트의 핵심 개념에 대해서 이야기했는데요.

여전히 AI 에이전트와 관련된 수많은 용어와 정의, 그에 대한 오해가 많이 있습니다. 누구는 ‘봇 (Bot)’ 이라고, 누구는 ‘에이전트’라고 부른다든가 하는 것들이요. 이렇게 여러가지 단어들을 혼용하는게 괜찮은 면도, 그렇지 않은 면도 있을 텐데, AI 에이전트가 가져올 핵심적인 변화를 제대로 이해하고 에이전트 중심의 시스템에 대해서 효과적으로 이야기를 나누려면, 이런 차이점에 대해서도 잘 이해할 필요가 있습니다. 유사한 개념을 그룹화해서 그 공통점과 차이점을 이해해야 하는 거죠.

오늘 두 번째 에피소드는, 앞으로 이어질 에피소드들에서 이야기할, 복잡한 AI 에이전트, 그리고 AI 워크플로우의 세계를 탐색하는데 필요한 일종의 ‘사전’으로 생각하시면 좋겠습니다.

이번 글의 목차는 아래와 같습니다:

‘AI 에이전트’라는 용어 그 자체는, ‘AI 시스템에서 대리자의 행동과 기능에 대한 모든 논의를 통합적으로 표현하는 중심적인 개념이자 포괄적 용어’라고 할 수 있습니다. AI 에이전트의 핵심에는, 자율성 (Autonomy), 지각 (Perception), 의사결정 (Decision-making), 그리고 행동 (Action) 같은 개념들이 자리하고 있는데, 에이전트의 복잡성이나 목적에 따라서 이런 개념들이 현실화되는 양상이 아주 다양합니다.

이런 기능을 효과적으로 구현하기 위해서, AI 에이전트는 몇 가지 핵심적인 모듈을 활용하게 되는데요: 행동의 지침이 되는 역할을 부여하는 프로파일링 (Profiling), 정보를 유지하고 재사용할 수 있게 하는 메모리 (Memory), 도메인의 전문성을 부여하기 위한 지식 (Knowledge), 작업을 세분화하고 각 단계를 조율하는 추론/계획 (Reasoning/Planning), 목표 달성을 위해서 외부의 도구를 통합하는 행동 (Action) 등이 바로 핵심 모듈들입니다.

이들 구성 요소에 대해서는 다음 에피소드부터 자세하게 말씀드릴 예정인데, 어쨌든 이것들이 바로 유능하고 지능적인 자율적 에이전트를 만들 때 필요한 기본 요소입니다. 자, 그럼 자율적 (Autonomous) 에이전트, 지능형 (Intelligent) 에이전트, 합리적 (Rational) 에이전트라는 개념을 알아볼까요?

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