Google 의 AI 에이전트 백서 요약
구글에서 "Agents"라는 주제로 백서를 작성했습니다. 여기에서는 생성형 AI 모델을 도구와 연결하여 실시간 정보를 활용하거나 복잡한 작업을 자율적으로 수행할 수 있도록 확장하는 방법에 대해 설명합니다. 주요 내용을 요약하면 다음과 같습니다:
에이전트의 정의
에이전트는 외부 세계를 관찰하고 도구를 사용하여 목표를 달성하는 자율적인 애플리케이션입니다.
언어 모델(LM)을 중심으로 의사결정 및 작업 계획을 수행하며, 외부 시스템과 연결될 때 더욱 강력해집니다.
핵심 구성 요소
모델: ReAct(Reasoning and Acting), CoT, ToT (Tree-of-Thoughts) 와 같은 프레임워크를 활용해 논리적 사고와 결정을 지원합니다.
도구: API와 상호작용하거나 데이터를 처리하기 위해 사용되며, 확장(Extensions), 함수(Functions), 데이터 스토어(Data Stores)로 구분됩니다.
오케스트레이션 레이어: 정보를 수집, 계획, 실행, 조정하는 과정을 관리합니다.
도구 유형 및 사례
확장(Extensions): 에이전트가 외부 API와 상호작용할 수 있도록 표준화된 방식으로 연결합니다.
함수(Functions): 에이전트가 클라이언트 측에서 실행될 API 호출을 준비합니다.
데이터 스토어(Data Stores): 에이전트가 실시간 데이터에 접근하여 보다 정교하고 정확한 응답을 생성할 수 있도록 지원합니다.
모델 성능 향상
맥락 학습(In-context learning), 검색 기반 학습, 파인튜닝 등을 통해 에이전트의 툴 선택과 실행 능력을 향상시킬 수 있습니다.
RAG(검색 증강 생성)
실시간 데이터 소스를 검색해 정확도와 신뢰성을 향상시키며, 잘못된 정보 생성 문제를 줄임.
금융, 헬스케어 등 빠르게 변화하는 정보가 중요한 분야에 유용.
실제 사례
LangChain: 에이전트를 생성하고 도구와 연결하는 오픈소스 라이브러리로, 다단계 쿼리를 처리하는 방법을 제시합니다.
Vertex AI: Google의 플랫폼으로, 에이전트의 개발, 테스트, 유지보수를 간소화하여 생산 준비가 된 애플리케이션을 구현할 수 있도록 지원합니다.
결론
에이전트는 도구와 모델을 결합하여 보다 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다.
향후 에이전트는 더 정교한 도구와 기술을 통해 다양한 산업 및 문제 영역에서 중요한 역할을 할 것입니다.
AI 에이전트는 비즈니스 운영 방식에 근본적인 변화를 가져올 수 있으며, 이를 도입하는 기업은 경쟁 우위를 확보할 가능성이 큼.
그러나 도입 과정에서 기존 워크플로를 재구성하고 잠재적 위험과 윤리적 문제를 고려해야 함.
AI 에이전트는 기업에 큰 기회를 제공하지만, 준비가 부족한 기업은 뒤처질 위험이 있음.
