출처: AITimes.com

1. LLM: 단순히 응답하는 시스템

처음에는 대형 언어 모델(LLM)이 주로 단순히 프롬프트에 응답하는 역할만 했습니다. 이 모델은 방대한 훈련 데이터를 바탕으로 사용자가 입력한 텍스트에 대한 응답을 생성하는 방식으로 작동했죠. 사용자가 질문을 하면 LLM은 그에 맞는 텍스트를 출력합니다. 이 시기의 LLM은 그저 지식을 기반으로 질문에 답하는 시스템에 불과했습니다.

하지만 시간이 지나면서 LLM의 가능성은 점차 확대되었어요.

출처: 마이크로소프트

2. LLM + 도구 체인: 기능 확장

다음 단계에서는 LLM에 도구 체인이 추가되었습니다. 여기서 '도구 체인'이란, LLM이 외부 도구를 사용할 수 있게 하는 구조입니다. 예를 들어, RAG (검색 증강 생성) 방식은 LLM이 특정 문서 집합을 기반으로 지식을 확장하여 보다 정확하고 구체적인 답변을 제공하게 했습니다. 또한, API 도구를 통해 LLM이 티켓 생성, 이메일 전송 등의 작업을 할 수 있게 되었습니다.

이 방식의 핵심은 LLM이 미리 결정된 도구들을 사용하여 특정 작업을 더 효율적으로 처리한다는 점입니다. 하지만 여전히 이 과정에서의 행동은 고정적이고, 도구를 언제, 어떻게 사용할지에 대한 자율성은 없었습니다.

출처: 마이크로소프트

3. AI 에이전트: 자율성과 계획 수립

이제 AI 에이전트가 등장하면서 변화의 물결은 더 크게 일었습니다. AI 에이전트는 이제 단순히 도구를 사용하는 것이 아니라 문제를 이해하고, 이를 해결하기 위한 자율적인 계획을 세우고 실행합니다. 즉, AI 에이전트는 자신이 무엇을 해야 할지 스스로 결정하고, 필요한 도구를 언제 사용할지 자율적으로 판단합니다.

이 시점에서 중요한 점은 AI 에이전트가 복합적인 문제를 해결하는 능력을 가지고 있다는 것입니다. 단순한 도구 사용에 그치지 않고, 자신의 계획을 세우고 이를 실행하기 위해 필요한 도구를 선택하고 활용합니다. AI 에이전트는 이제 의사결정 능력과 자율성을 기반으로 한 진정한 '스마트 시스템'으로 발전한 것입니다.

출처: 마이크로소프트

그럼 이제 Agentic AI(AI Agent)의 주요 특징과 작동원리, 그리고 기존 생성형 AI와의 차이점에 대해 간략히 알아볼께요.

Agentic AI의 주요 특징

1. 자율성: 인간의 직접적인 개입 없이 독립적으로 의사결정하고 행동할 수 있습니다.
2. 목표 지향성: 주어진 목표를 달성하기 위해 계획을 수립하고 실행합니다.
3. 환경 인식: 센서를 통해 주변 환경을 인식하고 데이터를 수집합니다.
4. 학습 능력: 경험을 통해 지속적으로 학습하고 성능을 개선합니다.
5. 다중 에이전트 구조: 여러 AI 에이전트가 각자의 역할을 수행하며 상호작용합니다.

Agentic AI의 작동 원리

Agentic AI는 다음과 같은 4단계 프로세스를 통해 작동합니다.

1. 인식(Perceive): 환경으로부터 데이터를 수집합니다.
2. 계획(Plan) 또는 추론(Reason): 수집된 데이터를 바탕으로 목표 달성을 위한 전략을 수립합니다.
3. 실행(Execute) 또는 행동(Act): API를 통해 외부 도구와 소프트웨어를 활용하여 계획을 실행합니다.
4. 학습(Learn): 피드백을 통해 지속적으로 모델을 개선합니다.

Agentic AI vs 생성형 AI

Agentic AI는 생성형 AI와 다음과 같은 차이점을 가집니다.

AutoGen: 다중 에이전트 시스템의 기반

AutoGen은 Microsoft가 개발한 오픈소스 프레임워크로, 여러 개의 AI 에이전트를 효과적으로 협업하고 관리할 수 있도록 설계되었습니다. 이 프레임워크는 특히 복잡한 워크플로우를 처리하는 데 강력한 기능을 발휘합니다. 예를 들어, 한 가지 작업을 여러 에이전트가 협력하여 나누어 수행할 수 있도록 하여, 효율성과 생산성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

AutoGen은 기본적으로 다중 에이전트 시스템의 구축을 지원하는데, 각 에이전트가 독립적으로 동작하면서도 다른 에이전트와의 협업을 통해 더 큰 목표를 달성할 수 있도록 합니다. 이를 통해 복잡한 문제를 해결하고, 다양한 작업을 동시에 처리하는 것이 가능해지죠.

Magnetic-One: AutoGen을 기반으로 한 진화

Microsoft Magnetic-One은 AutoGen을 기반으로 한 새로운 다중 에이전트 시스템입니다. 이 시스템은 여러 AI 에이전트가 협력하여 복잡한 작업을 처리하는 방식으로 설계되었습니다. Magnetic-One은 특히 웹과 파일 기반 환경에서 작업을 효율적으로 관리할 수 있도록 도와줍니다.

다양한 AI Agent들을 통합해서 관리하고 업무를 처리할 수 있습니다. 예를 들어 코딩을 도와주는 Agent 와 웹서핑을 하는 Agent, 파일을 처리하는 Agent와 동시에 협업을 하게 되는 거죠.

출처: 마이크로소프트

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