AI 에이전트의 이해와 활용
핵심 요점 AI 에이전트는 언어 모델의 능력을 확장하여 실시간 정보 접근, 실제 행동 제안, 복잡한 작업의 자율적 수행이 가능한 프로그램 에이전트의 핵심 구성요소는 모델(중앙 의사결정), 도구(외부 시스템 연동), 오케스트레이션 계층(추론/계획) 도구는 Extensions(API 연동), Functions(클라이언트 실행), Data Stores(데이터 접근) 형태로 구현 가능 효과적인 에이전트 구축을 위해 맥락 학습, 검색 기반 학습, 미세조정 등 다양한 학습 방식 활용 필요 에이전트의 기본 구조와 작동 원리 AI 에이전트는 언어 모델을 중심으로 외부 시스템과 상호작용하는 자율적인 프로그램입니다. 마치 요리사가 재료와 도구를 활용해 요리하듯, 에이전트는 중앙의 의사결정을 담당하는 언어 모델, 외부 시스템과의 연동을 위한 도구들, 그리고 이들을 조율하는 오케스트레이션 계층을 통해 복잡한 작업을 수행합니다. 도구의 유형과 활용 방안 에이전트가 외부와 상호작용하는 방식은 세 가지로 나뉩니다: Extensions: API를 직접 호출하여 실시간 정보를 얻거나 작업을 수행 Functions: 클라이언트 측에서 실행되어 보안이나 타이밍 제약 등을 고려 Data Stores: 구조화된/비구조화된 데이터에 접근하여 모델의 지식을 확장 학습 전략과 성능 최적화 에이전트의 성능을 높이기 위한 학습 전략: 맥락 학습: 추론 예시를 통해 실행 시점에 도구 사용법을 학습 검색 기반 학습: 외부 저장소에서 관련 정보를 동적으로 가져와 활용 미세조정: 특정 도메인에 특화된 지식을 사전에 학습 실제 구현과 발전 방향 프로덕션 환경 구현 시 고려사항: 사용자 인터페이스, 평가 프레임워크, 지속적 개선 메커니즘 필요 Google Vertex AI 플랫폼이나 LangChain 등의 도구 활용
