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이 글에서는 Google의 AI 백서 "에이전트"를 간결하게 분석하고 요약하여 핵심 인사이트를 도출하고자 합니다. AI 모델과 AI 에이전트의 주요 차이점 AI 모델과 AI 에이전트는 AI 환경에서 서로 구별되지만 상호 연결된 구성 요소입니다. 대규모 언어 모델(LLM)과 같은 모델은 학습 데이터를 기반으로 응답이나 예측을 생성하도록 설계되었지만, 에이전트는 특정 목표를 달성하기 위해 자율적으로 행동함으로써 이 기능을 확장합니다. 에이전트는 모델을 외부 시스템 및 환경과의 상호 작용을 가능하게 하는 도구와 통합하여 정적인 지식과 동적인 실제 응용 프로그램 간의 격차를 해소합니다. 또한 에이전트는 단일 턴 예측에서 작동하는 모델과 달리 반복적인 추론 및 다단계 문제 해결을 가능하게 하는 오케스트레이션 레이어를 특징으로 합니다. 이러한 기능 덕분에 에이전트는 복잡한 작업에서 적응력이 뛰어나고 능동적이며 효과적입니다. AI 에이전트의 일반적인 아키텍처 (출처: Julia Wiesinger, Patrick Marlow, Vladimir Vuskovic의 "Agents") 아래는 여러 측면에서 주요 차이점을 비교한 것입니다. 지식 범위 AI 모델: 학습 데이터에 제한됨. AI 에이전트: 도구를 사용하여 외부 시스템을 통해 지식 확장. General Architecture Of An AI Agent (Source: “Agents” by Julia Wiesinger, Patrick Marlow and Vladimir Vuskovic) 컨텍스트 처리 AI 모델: 단일 추론, 세션 기록 관리 부족. AI 에이전트: 다중 턴 상호 작용을 위해 세션 기록 유지. 도구 통합 AI 모델: 기본 도구 구현 없음. AI 에이전트: 실제 상호 작용을 위한 기본 통합 도구. 추론 능력 AI 모델: 기본 논리 레이어 없음, 사용자 정의 프롬프트에 의존.