AI 에이전트(AI agent)란 무엇인가요?

Question

Accepted Answer

**AI 에이전트**는 LLM을 사용해 **자율적으로 작업을 수행하는** 시스템입니다 — 단일 prompt에 응답하는 것이 아니라 계획하고, 도구를 사용하고, 목표 달성을 위해 행동을 취합니다. 이는 더 유능하고 자율적인 AI 애플리케이션으로의 진화를 나타냅니다.

## AI 에이전트란

```text
AI 에이전트 → 목표를 향해 자율적으로 작업하는 LLM 기반 시스템:
  → 추론/계획 → 목표를 단계로 분해
  → 도구 사용 → 함수, API 호출, 검색, 코드 실행, 데이터 접근
  → 행동을 취하고 결과를 관찰 → 반복(생각 → 행동 → 관찰의 루프)
  → 어느 정도의 자율성으로 목표를 향해 작업(단일 응답이 아닌 다단계)
→ 단일 Q&A를 넘어 → 여러 단계에 걸쳐 일을 DO할 수 있는 LLM
```

## 에이전트 작동 방식

```text
→ LLM이 '두뇌' → 목표와 관찰에 기반해 다음에 무엇을 할지 결정
→ 도구가 능력을 확장 → 웹 검색, 코드 실행, API, 데이터베이스, 파일 접근
→ 루프 → 에이전트가 계획하고, 행동하고(도구 사용), 결과를 관찰하고, 목표가 충족될
  때까지 계속
→ 패턴: ReAct(추론+행동), tool-calling/function-calling, 계획, 메모리
```

## 역량, 용도, 과제

```text
✓ 용도 → 복잡한 다단계 작업, 리서치, 코딩 에이전트, 자동화, 행동을 취하는 어시스턴트,
  워크플로 자동화
⚠️ 과제 → 신뢰성(단계에 걸쳐 오류가 누적), 비용(많은 LLM 호출), 잘못되거나 루프에 빠질 수
  있음, 안전성(자율 행동에는 가드레일 필요), 제어/검증이 어려움
→ 유망하지만 진화 중인 영역 → 강력하지만 신중한 설계, 가드레일, 감독이 필요
```

## 왜 중요한가

AI 에이전트를 이해하는 것은 가치 있는 시니어 수준 지식입니다. 이는 AI 애플리케이션의 **중요하고 빠르게 진화하는 방향**(더 자율적이고 유능한 AI)을 나타내므로, 점점 더 관련성 높은 AI 지식입니다.

AI 에이전트 — 계획하고 도구를 사용하며 목표를 향해 행동을 취해 자율적으로 작업을 수행하는 LLM 기반 시스템 — 는 단일 prompt 응답을 넘어 더 유능한 AI로의 진화를 나타냅니다.

**AI 에이전트란** — 추론하고 계획하며(목표를 단계로 분해), 도구를 사용하고(API 호출, 검색, 코드 실행), 결과를 관찰하며 루프 속에서 행동을 취해 자율성으로 목표를 향해 작업(단일 응답이 아닌 다단계)하는 시스템 — 을 이해하면 이 중요한 진화(단지 응답하는 것이 아니라 일을 *할* 수 있는 LLM)가 명확해집니다.

**에이전트 작동 방식** — 다음 단계를 결정하는 두뇌로서의 LLM, 그 능력을 확장하는 도구(웹 검색, 코드 실행, 데이터베이스), 계획-행동-관찰-계속의 루프, ReAct와 function-calling 같은 패턴 — 을 이해하면 에이전트 아키텍처의 개념 모델을 얻습니다.

**역량, 용도, 과제** — 용도(복잡한 다단계 작업, 리서치, 코딩 에이전트, 자동화, 행동을 취하는 어시스턴트)와 특히 **과제**(단계에 걸쳐 오류가 누적되는 신뢰성, 많은 LLM 호출로 인한 비용, 잘못되거나 루프에 빠짐, 자율 행동에 가드레일이 필요한 안전성, 제어와 검증의 어려움) — 를 이해하면 유망하지만 어려운 에이전트에 대한 균형 잡힌 이해가 반영됩니다.

에이전트가 강력하지만 신중한 설계, 가드레일, 감독이 필요하다는 인식은 성숙한 이해를 반영합니다.

AI 에이전트는 AI에서 빠르게 진화하고 점점 더 중요해지는 방향(자율적이고 유능한 애플리케이션으로)으로, 고급 AI 시스템을 구축하는 개발자와 아키텍트에게 이를 이해하는 것이 점점 더 관련성 높습니다.

AI 에이전트는 AI 애플리케이션의 중요하고 빠르게 진화하는 방향(자율적이고 도구를 사용하는 다단계 시스템)으로 상당한 역량과 과제를 가지고, AI 애플리케이션이 에이전트로 진화함에 따라 이를 이해하는 것이 점점 더 관련성 높으므로, AI 에이전트를 이해하는 것은 가치 있고 점점 더 관련성 높은 시니어 수준 AI 지식입니다. 이는 AI의 중요하고 진화하는 방향(자율적이고 도구를 사용하며 목표를 추구하는 시스템으로)으로 핵심 역량과 과제(신뢰성, 비용, 안전성)를 가지며, AI 애플리케이션이 발전함에 따라 점점 더 관련성 높고 유능한 AI 애플리케이션의 방향을 이해하는 데 중요합니다.