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AI Agents vs. Agentic AI: A Conceptual Taxonomy, Applications and Challenges

Created by
  • Haebom

저자

Ranjan Sapkota, Konstantinos I. Roumeliotis, Manoj Karkee

개요

본 논문은 AI 에이전트와 에이전틱 AI를 비판적으로 구분하고, 그들의 상이한 설계 철학과 기능을 명확히 하기 위한 구조화된 개념 분류, 응용 매핑 및 과제 분석을 제공합니다. AI 에이전트를 좁고 특정 작업 자동화를 위해 대규모 언어 모델(LLM)과 대규모 이미지 모델(LIM)에 의해 구동되는 모듈식 시스템으로 특징지으며, 생성형 AI를 그 전 단계로 위치시키고, 도구 통합, 프롬프트 엔지니어링 및 추론 개선을 통해 AI 에이전트가 발전한다고 설명합니다. 반면 에이전틱 AI 시스템은 다중 에이전트 협업, 동적 작업 분해, 지속적인 메모리 및 조율된 자율성으로 특징지어지는 패러다임 전환을 나타냅니다. 건축 진화, 작동 메커니즘, 상호 작용 스타일 및 자율성 수준에 대한 순차적 평가를 통해 두 패러다임에 걸친 비교 분석을 제시합니다. 고객 지원, 스케줄링 및 데이터 요약과 같은 응용 분야는 연구 자동화, 로봇 조정 및 의료 의사 결정 지원 분야의 에이전틱 AI 배포와 대조됩니다. 또한 환각, 취약성, 출현 행동 및 조정 실패를 포함한 각 패러다임의 고유한 과제를 조사하고 ReAct 루프, RAG, 조정 계층 및 인과 모델링과 같은 표적 솔루션을 제안합니다. 이 연구는 강력하고 확장 가능하며 설명 가능한 AI 에이전트 및 에이전틱 AI 기반 시스템을 개발하기 위한 명확한 로드맵을 제공하는 것을 목표로 합니다.

시사점, 한계점

시사점: AI 에이전트와 에이전틱 AI의 개념적 차이를 명확히 함으로써, 각 시스템의 설계 및 개발에 대한 효율적인 전략 수립에 기여합니다. 다양한 응용 분야에 대한 비교 분석을 통해 각 시스템의 적용 가능성을 제시합니다. 각 시스템의 고유한 과제와 이에 대한 해결책을 제시함으로써, 보다 강력하고 신뢰할 수 있는 AI 시스템 개발을 위한 방향을 제시합니다.
한계점: 현재 제시된 분류 체계 및 해결책의 실제 적용 가능성에 대한 추가적인 실증 연구가 필요합니다. 논문에서 다루는 응용 분야는 제한적이며, 더욱 광범위한 분야에 대한 연구가 필요합니다. 에이전틱 AI의 복잡성과 잠재적인 위험에 대한 심층적인 논의가 부족합니다. 장기적인 관점에서의 에이전틱 AI 시스템의 발전 방향과 윤리적 문제에 대한 논의가 미흡합니다.
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