AI 에이전트란?
AI 에이전트는 LLM을 기반으로 자율적으로 작업을 수행하는 시스템입니다. 단순한 챗봇과 달리, 도구를 사용하고, 계획을 세우고, 스스로 피드백하며 복잡한 태스크를 완수합니다.
핵심 구성요소
1. Planning (계획)
에이전트는 주어진 목표를 하위 태스크로 분해합니다. Chain-of-Thought, ReAct, Tree-of-Thought 등의 방법론이 사용됩니다.
2. Memory (기억)
단기 기억(현재 대화 컨텍스트)과 장기 기억(벡터 DB)을 조합합니다. RAG(Retrieval-Augmented Generation)가 대표적인 장기 기억 구현 방식입니다.
3. Tools (도구)
에이전트는 검색, 코드 실행, API 호출 등의 도구를 사용합니다. Function Calling을 통해 LLM이 적절한 도구를 선택합니다.
멀티 에이전트 협업
복잡한 태스크는 단일 에이전트로 해결하기 어렵습니다. 각 역할을 담당하는 전문 에이전트가 협업하는 구조가 효과적입니다.
실전 팁
- 에이전트 루프에 반드시 최대 반복 횟수를 설정하세요
- 각 단계마다 로깅을 남기세요
- 비용 추적을 위해 토큰 사용량을 모니터링하세요
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