AI 요약관련 정보

• 구글은 AI 에이전트를 환경과 소통하고 외부 도구를 활용하여 목표를 달성하는 자율적인 자동화 애플리케이션으로 정의합니다. 🤖
• AI 에이전트는 모델, 오케스트레이션, 툴 세 가지 핵심 구성 요소로 이루어집니다. 🧩
• 모델은 언어 이해 및 생성, 기본적인 추론을 보조하는 역할을 합니다. 🧠
• 오케스트레이션은 에이전트의 '뇌'와 같은 중앙 관리 계층으로, 정보 처리, 추론, 계획, 실행을 총괄하며 목표 달성까지 반복적인 루프를 관리합니다. 🎼
• 툴은 에이전트가 모델의 내재된 능력 이상으로 외부 시스템과 상호작용하고 실시간 데이터를 활용하게 하는 '팔다리' 역할을 합니다. 🛠️
• 일반 모델과 달리 에이전트는 실시간 데이터 접근, 멀티턴 상호작용, 내장 툴 및 인지적 프레임워크를 갖습니다. ↔️
• 에이전트는 정보 수집, 계획, 실행, 피드백 기반 반복이라는 '셰프'와 같은 인지적 아키텍처를 따릅니다. 🧑‍🍳
• ReAct, CoT, ToT와 같은 추론 프레임워크가 있으며, 특히 ReAct는 간단하면서도 효과적인 에이전트 구현 방식입니다. 🤔
• ReAct는 입력에 대해 생각하고, 적절한 툴을 실행하며, 결과를 관찰하고, 목표 달성까지 이 과정을 반복하여 할루시네이션을 줄이고 답변 품질을 높입니다. 🔄
• 툴의 종류로는 API 통신을 간소화하는 익스텐션, 개발자가 클라이언트 측에서 제어하는 펑션, 실시간 지식 접근을 위한 데이터 스토어(RAG와 유사)가 있습니다. 🔌⚙️📚
• 에이전트 성능 향상을 위해 인컨텍스트 러닝, 검색 기반 인컨텍스트 러닝, 파인튜닝 등의 학습 방법이 활용됩니다. 💡📖🎯
• 랭체인과 같은 프레임워크를 활용하여 복잡한 멀티홉 쿼리를 처리하는 에이전트를 구축할 수 있습니다. 🔗
• 구글은 Vertex AI SDK를 에이전트 개발을 위한 최적의 환경으로 홍보하며, 디버깅, 평가, 개선 기능을 제공합니다. 🚀
• 향후 에이전트 연구는 더 효율적인 추론 프레임워크, 다양한 에이전트의 결합(멀티 에이전트 시스템), 그리고 성능과 비용 균형을 위한 반복적인 실험 및 개선에 중점을 둘 것입니다. 📈🤝🧪