(FAQ) 카카오 x 한국정보과학회 AI 에이전트 경진대회

AI 에이전트 기본 개념

• **AI 에이전트(Agentic AI)**는 단순히 질문에 답하는 것을 넘어, 명확한 목표 달성을 위해 자율적으로 환경을 인식하고, 계획을 수립하며, 결정을 내리고, 도구(Tools)를 사용해 실제 **행동(Action)**을 수행하는 지능형 시스템입니다.
• 일반적인 챗봇이나 RAG 시스템과 달리, AI 에이전트는 목표 달성을 위한 '행동' 수행에 중점을 둡니다. **에이전틱 RAG(Agentic RAG)**는 에이전트의 특성을 RAG에 접목하여 스스로 정보를 계획하고 검색하며 종합하는 고도화된 형태입니다.

개발 및 아키텍처

• 핵심 구성요소는 LLM(두뇌), Planning(계획 수립), Memory(기억), **Tool Use(도구 사용)**입니다. LangChain, LlamaIndex 등 개발 프레임워크나 모든 종류의 LLM 모델 사용에 제한이 없습니다.
• **오케스트레이션(Orchestration)**은 복잡한 작업 흐름을 관리하고 조율하며, **다중 에이전트 시스템(Multi-agent System)**은 여러 전문 에이전트가 협력하여 복잡한 문제를 해결하는 방식입니다.

카카오 기술 활용 및 평가

• Kanana 1.5 모델을 에이전트의 핵심 두뇌로 사용하거나, playMCP를 도구 개발 및 활용 플랫폼으로 사용하면 가산점을 받을 수 있습니다.
• 평가 시 **거버넌스(신뢰성, 안전성, 환각 제어, 데이터 프라이버시)**와 **성능(작업 성공률, 견고성, 자율성, 효율성)**이 중요하게 고려됩니다.