본 논문은 에이전트 역할을 하는 대규모 언어 모델(LLM)인 에이전트 LLM에 대한 연구 동향을 검토하고, 향후 연구 방향을 제시한다. 에이전트 LLM은 추론, 행동, 상호작용이라는 세 가지 핵심 기능을 갖는다. 논문은 이 세 가지 범주에 따라 기존 연구들을 정리하고, 각 범주 간의 상호작용 및 시너지 효과를 분석한다. 추론, 반성, 정보 검색에 초점을 맞춘 연구는 의사결정 개선을 목표로 하며, 행동 모델, 로봇, 도구 활용에 초점을 맞춘 연구는 유용한 조력자 역할을 하는 에이전트 개발을 목표로 한다. 마지막으로, 다중 에이전트 시스템에 초점을 맞춘 연구는 협업적 과제 해결 및 사회적 행동 연구를 목표로 한다. 논문은 의료 진단, 물류, 금융 시장 분석 등 에이전트 LLM의 다양한 응용 분야를 제시하고, 자기 반성적 에이전트를 활용한 과학 연구 증진 및 LLM의 학습 데이터 부족 문제 해결 방안으로서의 가능성을 논의한다. 실제 세계에서 행동하는 LLM 보조 시스템의 위험성과 사회적 이익을 모두 고려해야 함을 강조한다.
