AI 요약관련 정보

• 에이전틱 AI는 자율성, 목표 지향성, 학습 능력을 갖춘 AI로, 기존 LM의 수동성을 극복하고 스스로 추론하고 행동하며 환경에 적응합니다. 🧠
• 에이전틱 AI의 핵심은 LM(두뇌), 도구, 컨텍스트, 계획, 메모리의 결합이며, 이를 통해 단순 예측 엔진을 넘어 지능형 에이전트로 진화합니다. 🧩
• AI 에이전트는 특정 임무를 수행하는 전문가인 반면, 에이전틱 AI는 여러 전문 에이전트가 협력하여 복잡한 문제를 해결하는 시스템입니다. 🤝
• LM은 작업 분해 및 전략적 계획 수립의 핵심 역할을 수행하며, 리액트(ReAct) 및 플랜 앤 액트(Plan-and-Act)와 같은 추론 프레임워크를 통해 효율성을 높입니다. 💡
• RAG(검색 증강 생성) 기술은 외부 정보를 활용하여 LM의 기억 한계를 극복하고, AI가 최신 정보를 바탕으로 답변을 생성하도록 돕습니다. 📚
• AI는 함수 호출을 통해 외부 도구와 상호 작용하며, 오케스트레이션 계층은 랭체인(LangChain)과 같은 프레임워크를 통해 정보 흐름을 관리하고 작업을 조율합니다. ⚙️
• 다중 에이전트 시스템은 계층적 또는 P2P 분산 패턴으로 운영될 수 있으며, MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 및 A2A(에이전트-에이전트 프로토콜)를 통해 효율적인 통신을 지원합니다. 📡
• 에이전틱 AI는 신뢰성, 보안, 통제와 관련된 문제점을 안고 있으며, 오류 전파, 프롬프트 감염, 목표 드리프트 등의 새로운 보안 위협에 노출될 수 있습니다. 🛡️
• 휴먼 인 더 루프(HITL) 설계, 모듈식 보안 아키텍처, 종합 감사 시스템, 비평가 에이전트 등을 통해 자율성과 통제 사이의 균형을 맞추는 것이 중요합니다. ⚖️
• 에이전틱 AI의 발전은 시스템 공학의 영역이며, 자율성과 통제 사이의 딜레마를 해결하고 안전한 시스템을 구축하는 데 달려 있습니다. 🏗️