자율적으로 행동할 수 있는 인공지능 AI 에이전트

인공지능이 자율적으로 행동할 수 있는 ‘AI 에이전트 (AI Agent)’ 의 시대가 열리고 있음 데이터를
분석하여 개인의 계획을 세우고 새로운 정보를 받아들여 새로운 해결책을 제시하기도 함 예를 들어
사용자의 이메일이나 일정을 분석하여 자동으로 항공권을 예매해 줄 수 있 을 뿐만 아니라 사용자의 여행
선호 스타일을 분석해 비행기 내 좌석 위치를 선정해 줄 수도 있음 이런 일련의 활동을 수행하기 위해 직접
API 를 호출할 수 있으며 도구를 활용해 복잡한 작업을 수행할 수 있음

AI에이전트는 AI 기술이 점점 정교해지는 과정에서 자연스럽게 발생하였음 대형언어모델을
중심으로 AI 가 자율적으로 행동할 수 있도록 구조와 흐름을 구축하는 것이 주요 과제임 AI 에이전트의
기초를 마련하는 데 가장 도움이 된 연구로는 2022 년 구글의 딥러닝 인공지능 연구팀인 구글브레인 (Google Brain) 이

발표한 생각의 사슬 프롬프팅 chain of thought prompting 이 있음

해당개념은 LLM 이 복잡한 문제를 더 작은 중간 단계로 나누고 각 단계를 차례대로 수행하여 전체 문제를
해결할 수 있는 능력이 있다고 증명한 연구임 또한 2022 년 발표된 ReAct 시스템은 LLM 의 추론 능력과
행동 능력의 결합을 목표로 한 최초의 연구로 AI 에이전트 연구의 개념적 토대를 마련했음

2023년 메타의 툴포머 Toolformer 연구도 에이전트 도구 사용과 관련한 연구 노력 중 하나임
툴포머는 계산기와 달력 번역 프로그램 등의 외부 애플리케이션을 활용하기 위해서는 언제 API 호출을
해야 하는지 어떻게 수행해야 하는지 등에 대해 학습하기 위해 대규모 언어 모델을 미세 조정하였음

AI에이전트 기술 스타트업에게 새로운 기회 될 것

AI에이전트 기술은 스타트업에게 새로운 기회로 작용할 수 있음 인프라 분야에서는 현재 오케스트레이션과
메모리 인증 및 호스팅 등 AI 에이전트 구축을 위한 인프라 관련 분야의 스타트업이 빠르게 증가하고 있음

다만 최근 몇 달 동안 에이전트 애플리케이션 수가 급증했음에도 불구하고 해당 툴의 활용율은 낮은 편임
따라서 인프라 기업과 에이전트 애플리케이션 운영 기업 간 어떻게 협력할 수 있을지는 아직 과제로 남아있음

특히 AI 에이전트 기술은 아직 초기 단계이기 때문에 애플리케이션과 인프라를 함께 구축하는
기업이 대부분이라 인프라 기술만으로는 관심을 받기 어렵기 때문임 반면 애플리케이션 계층의 스타트업은
좀 더 큰 기회를 얻을 수 있을 것으로 기대됨 활용이 기대되는 분야로는 고객 지원 서비스와 규정 준수 업무
데이터 사이언스 개인 비서 서비스 등이 있음

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