Agent의 개념과 워크플로우

1. 에이전트(Agent)의 정의

AI 분야에서의 에이전트란, 단순히 사용자의 질문에 답하는 인공지능을 넘어 환경을 인지(Perception)하고, 추론(Reasoning)을 통해 스스로 행동(Action)하여 주어진 목표를 달성하려는 자율적인 개체를 의미합니다.

단순 LLM 활용 vs AI 에이전트

| 구분 | 단순 LLM (Chatbot) | AI 에이전트 (Agent) | | :— | :— | :— | | 작동 방식 | 단발성 응답 (Single-turn) | 반복적 수행 (Multi-turn / Loops) | | 자율성 | 사용자의 명확한 지시 필요 | 모호한 목표를 스스로 세분화하여 수행 | | 도구 활용 | 텍스트 생성 중심 | 웹 검색, 코드 실행, API 호출 등 적극 활용 | | 흐름 제어 | 고정된 시퀀스 | 상황에 따른 동적 경로 결정 |

2. Agentic Workflow (에이전트 워크플로우)

Andrew Ng 교수는 AI의 성능 향상이 단순히 ‘모델의 크기’를 키우는 것보다 ‘에이전트적 워크플로우’를 도입함으로써 더 크게 이루어질 수 있다고 강조했습니다.

주요 개념

Iterative Improvement: 한 번에 정답을 내는 대신, 초안을 작성하고(Draft), 검토하고(Review), 수정하는(Refine) 과정을 반복합니다.
Reflection: 모델이 생성한 결과물의 오류를 스스로 찾아내고 교정하는 과정을 포함합니다.
Dynamic Routing: 상황에 따라 필요한 도구나 다음 단계를 모델이 결정합니다.

3. 자율성의 단계 (Degrees of Autonomy)

에이전트는 자율성의 수준에 따라 다음과 같이 분류될 수 있습니다.

Level 1 (Assistance): 사용자의 지시를 따르며 도구 사용을 제안함.
Level 2 (Semi-Autonomous): 특정 작업을 독립적으로 수행하되, 주요 단계에서 승인이 필요함.
Level 3 (Autonomous): 목표 달성을 위해 모든 단계를 스스로 수행하고 결과만 보고함.

4. 에이전트의 유형

Single Agent: 하나의 모델이 모든 계획, 추론, 실행을 담당.
Multi-Agent: 각각 전문화된 역할을 가진 여러 에이전트가 협업.
Reactive Agent: 현재 입력에 즉각적으로 반응하는 에이전트.
Proactive Agent: 목표를 위해 선제적으로 다음 단계를 계획하는 에이전트.