AI 에이전트의 유형

인공 지능(AI)은 기계가 세상과 상호 작용하는 방식을 변화시켜, 기계가 지각하고, 추론하며, 지능적으로 행동할 수 있게 했습니다. 많은 AI 시스템의 핵심에는 환경을 기반으로 의사 결정을 내리고 작업을 수행하는 자율적 존재인 지능형 에이전트가 있습니다.

이러한 에이전트는 단순한 규칙 기반 시스템부터 시간이 지남에 따라 적응하고 개선되는 대규모 언어 모델(LLM)로 구동되는 고급 학습 시스템에 이르기까지 다양할 수 있습니다.

AI 에이전트는 지능 수준, 의사 결정 프로세스 및 원하는 결과를 얻기 위해 주변과 상호 작용하는 방식에 따라 분류됩니다. 일부 에이전트는 미리 정의된 규칙에 따라 작동하는 반면, 다른 에이전트는 학습 알고리즘을 사용하여 행동을 개선합니다.

AI 에이전트에는 단순 반사 에이전트, 모델 기반 반사 에이전트, 목표 기반 에이전트, 유용성 기반 에이전트, 학습 에이전트의 5가지 주요 유형이 있습니다. 각 유형은 고유한 강점과 응용 분야를 가지며, 기본 자동화 시스템부터 고도로 적응 가능한 AI 모델에 이르기까지 다양하게 활용됩니다.

5가지 유형 모두 다중 에이전트 시스템의 일부로 함께 배포할 수 있으며, 각 에이전트는 가장 적합한 작업 부분을 처리하는 데 특화되어 있습니다.

단순 반사 에이전트는 가장 기본적인 유형의 AI 에이전트로, 환경 조건에 대한 직접적인 반응을 기반으로 작동하도록 설계되었습니다. 이러한 에이전트는 조건-행동 규칙이라고 하는 사전 정의된 규칙을 따라 과거의 경험이나 미래의 결과를 고려하지 않고 의사 결정을 내립니다.

반사 에이전트는 센서를 통해 환경에 대한 현재 인식을 적용하고 고정된 규칙에 따라 조치를 취합니다.

예를 들어, 온도계는 특정 임계값 이하로 온도가 떨어지면 히터를 켜고 원하는 온도에 도달하면 끄는 간단한 반사 에이전트입니다. 마찬가지로, 자동 신호등 시스템은 과거 상태를 기억하지 않고 교통 센서 입력에 따라 신호를 변경합니다.

단순 반사 에이전트는 규칙이 잘 정의된 구조화되고 예측 가능한 환경에서 효과적입니다. 그러나 이는 기억, 학습 또는 장기 계획이 필요한 역동적이거나 복잡한 시나리오에서 어려움을 겪습니다.

과거 정보를 저장하지 않기 때문에 미리 정의된 규칙이 새로운 상황을 처리하기에 충분하지 않은 경우 동일한 실수를 반복적으로 저지를 수 있습니다.

모델 기반 반사 에이전트는 간단한 반사 에이전트의 더 발전된 버전입니다. 여전히 조건-행동 규칙에 의존하여 결정을 내리지만, 내부적으로 환경에 대한 모델을 통합합니다. 이 모델은 에이전트가 현재 환경 상태를 추적하고 과거 상호 작용이 환경에 어떻게 영향을 미쳤는지 이해할 수 있도록 도와주어 더 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있게 합니다.

현재의 감각 입력에만 전적으로 반응하는 단순한 반사 에이전트와 달리, 모델 기반 반사 에이전트는 내부 모델을 사용하여 환경의 역학에 대해 추론하고 그에 따라 결정을 내립니다.

예를 들어, 방을 탐색하는 로봇은 바로 앞을 가로지르는 장애물에 반응할 뿐만 아니라 이전의 움직임과 이미 통과한 장애물의 위치도 고려할 수 있습니다.

과거 상태를 추적하는 이러한 기능 덕분에 모델 기반 반사 에이전트는 부분적으로 관찰 가능한 환경에서 더욱 효과적으로 작동할 수 있습니다. 컨텍스트를 기억하고 향후 의사 결정에 사용해야 하는 상황을 처리할 수 있으므로 단순 에이전트보다 적응력이 뛰어납니다.

그러나 모델 기반 에이전트는 유연성을 향상시키긴 하지만, 여전히 동적인 환경에서 진정으로 복잡한 문제를 해결하는 데 필요한 고급 추론이나 학습 능력이 부족합니다.

목표 기반 반사 에이전트는 문제 해결에 있어 능동적이고 목표 지향적인 접근 방식을 통합함으로써 단순 반사 에이전트의 기능을 확장합니다.

사전 정의된 규칙으로 환경 자극에 반응하는 에이전트와 달리 목표 기반 에이전트는 궁극적인 목표를 고려하고 계획과 추론을 사용하여 목표 달성에 더 가까이 다가갈 수 있는 행동을 선택합니다.

이 에이전트들은 특정 목표를 설정하여 그 목표가 안내하는 방식에 따라 작동합니다. 어떤 행동을 취할 수 있는지 다양하게 평가해서 목표 달성에 가장 도움이 될 것 같은 행동을 선택합니다.

예를 들어, 건물을 탐색하도록 설계된 로봇은 특정 방에 도달하는 것을 목표로 할 수 있습니다. 즉각적인 장애물에만 반응하는 것이 아니라 사용 가능한 선택에 대한 논리적 평가를 기반으로 우회로를 최소화하고 알려진 장애물을 피하는 경로를 계획합니다.

목표 기반 에이전트의 추론 능력은 단순한 반사 에이전트에 비해 더 큰 선견지명을 가지고 행동할 수 있도록 합니다. 미래 상태와 목표 달성에 대한 잠재적 영향을 고려합니다.

그러나 목표 기반 에이전트는 목표를 평가하기 위해 사전 프로그래밍된 전략이나 decision trees에 의존하는 경우가 많기 때문에 고급 유형에 비해 상대적으로 복잡성이 제한적일 수 있습니다.

목표 기반 반사 에이전트는 로보틱, 자율주행 차량과 명확한 목표 달성이 중요할 뿐만 아니라 실시간 적응 및 의사 결정도 필수적인 복잡한 시뮬레이션 시스템에서 널리 사용됩니다.

유용성 기반 반사 에이전트는 단순한 목표 달성을 넘어, 유용성 함수를 사용하여 전체 이익을 극대화하는 행동을 평가하고 선택합니다.

목표 기반 에이전트가 특정 목표를 달성하는지 여부에 따라 행동을 선택하는 반면, 유용성 기반 에이전트는 다양한 가능한 결과를 고려하고 각 결과에 유용성 값을 할당하여 가장 최적의 행동 방침을 결정하는 데 도움을 줍니다. 이를 통해 특히 여러 가지 목표나 상충관계가 관련된 상황에서 더욱 섬세한 의사 결정이 가능해집니다.

예를 들어, 자율주행차는 경로를 탐색할 때 속도, 연료 효율성 및 안전성 사이에서 선택해야 하는 상황에 직면할 수 있습니다. 목적지에 도달하는 것만을 목표로 삼는 대신, 이동 시간을 최소화하거나 연료 효율성을 극대화하거나 승객의 안전을 보장하는 등 유용성 기능을 기준으로 각 옵션을 평가합니다. 에이전트는 전체 유용성 점수가 가장 높은 행동을 선택합니다.

전자상거래 회사는 가격 최적화와 제품 추천을 위해 유용성 기반 에이전트를 사용할 수 있습니다. 이 에이전트는 판매 이력, 고객 선호도, 재고 수준 등 다양한 옵션을 평가하여 상품 가격을 동적으로 책정하는 방법에 대해 정보에 기반한 결정을 내립니다.

유용성 기반 반사 에이전트는 단순한 이진 목표 기반 결정만으로는 충분하지 않을 수 있는 동적이고 복잡한 환경에서 효과적입니다. 이들은 상충하는 목표를 균형 있게 조정하고 변화하는 조건에 적응하여 보다 지능적이고 유연한 행동을 보장합니다.

그러나 정확하고 신뢰할 수 있는 유용성 함수를 만드는 것은 여러 요소와 그들이 의사 결정 결과에 미치는 영향을 신중하게 고려해야 하기 때문에 어려울 수 있습니다.

학습 에이전트는 새로운 경험과 데이터에 적응하여 시간이 지남에 따라 성능을 향상시킵니다. 다른 AI 에이전트가 미리 정의된 규칙이나 모델에 의존하는 것과 달리, 학습 에이전트는 환경으로부터의 피드백을 바탕으로 지속적으로 행동을 업데이트합니다. 이를 통해 동적이고 불확실한 상황에서 의사 결정 능력을 향상시키고 더 나은 성과를 낼 수 있습니다.

학습 에이전트는 일반적으로 다음과 같은 4가지 주요 구성 요소로 구성됩니다.

1. 성능 요소: 지식 기반을 바탕으로 결정을 내립니다.

2. 학습 요소: 피드백과 경험을 기반으로 에이전트의 지식을 조정하고 개선합니다.

3. 비판자: 에이전트의 행동을 평가하고 종종 보상이나 페널티의 형태로 피드백을 제공합니다.

4. 문제 생성기: 에이전트가 새로운 전략을 발견하고 학습을 개선하는 데 도움이 되는 탐색적 작업을 제안합니다.

예를 들어, 강화 학습에서 에이전트는 다양한 전략을 탐색하며, 올바른 행동에는 보상을 받고 잘못된 행동에는 처벌을 받습니다. 시간이 지나면서 에이전트는 보상을 극대화하는 행동을 배우고, 자신의 접근 방식을 개선합니다.

학습 에이전트는 매우 유연하며, 끊임없이 변화하는 복잡한 환경을 처리할 수 있습니다. 자율 주행, 로보틱, 고객 지원에서 인간 상담사를 보조하는 가상 어시스턴트 같은 애플리케이션에 유용합니다.

상호 작용을 통해 학습할 수 있는 능력은 자연어 처리(NLP)가 사용자 행동을 분석하여 콘텐츠 추천을 예측하고 최적화하는 영구 챗봇 및 소셜 미디어와 같은 분야의 애플리케이션에 학습 에이전트를 유용하게 만듭니다.

AI 시스템이 더 복잡해짐에 따라 계층적 에이전트의 필요성이 커지고 있습니다. 이러한 에이전트는 복잡한 문제를 더 작고 관리 가능한 하위 작업으로 분해하여 실제 시나리오에서 복잡한 문제를 더 쉽게 처리할 수 있도록 설계됩니다. 상위 수준의 에이전트는 전체적인 목표에 집중하고, 하위 수준의 에이전트는 더 구체적인 작업을 처리합니다.

다양한 유형의 AI 에이전트를 통합하는 AI 오케스트레이션은 여러 도메인에 걸쳐 복잡한 작업을 관리할 수 있는 매우 지능적이고 적응력이 뛰어난 다중 에이전트 시스템을 만들 수 있습니다.

이러한 시스템은 과거 경험을 바탕으로 지속적으로 성능을 개선하면서, 역동적인 환경에 대응하여 실시간으로 작동할 수 있습니다.

예를 들어, 스마트 공장에서 스마트 관리 시스템은 센서 입력에 대해 사전 정의된 규칙으로 반응하는 반사적 자율 에이전트가 기본 자동화를 처리하는 것을 포함할 수 있습니다. 이러한 에이전트는 안전 위험이 감지될 경우 컨베이어 벨트를 즉시 정지시키는 등 기계가 환경 변화에 즉각적으로 반응하도록 돕습니다.

한편, 모델 기반 반사 작용제는 세계의 내부 모델을 유지 관리하여 기계의 내부 상태를 추적하고 고장이 발생하기 전에 유지 관리 요구 사항을 인식하는 것과 같은 과거 상호 작용을 기반으로 작동을 조정합니다.

더 높은 수준에서 목표 기반 에이전트는 생산 일정 최적화 또는 폐기물 감소와 같은 공장의 특정 목표를 주도합니다. 이러한 에이전트는 가능한 조치를 평가하여 목표를 달성하는 가장 효과적인 방법을 결정합니다.

유용성 기반 에이전트는 에너지 소비, 비용 효율성, 생산 속도와 같은 여러 요소를 고려하여 이 과정을 더욱 정교하게 다듬고, 예상 유용성을 극대화하는 행동을 선택합니다.

마지막으로, 학습 에이전트는 강화 학습 및 머신 러닝(ML) 기법을 통해 공장 운영을 지속적으로 개선합니다. 이들은 데이터 패턴을 분석하고, 워크플로를 적응시키며, 제조 효율성을 최적화하기 위한 혁신적인 전략을 제안합니다.

5가지 유형의 AI 에이전트를 모두 통합함으로써, 이 AI 기반 오케스트레이션은 의사 결정 프로세스를 향상시키고 리소스 할당을 간소화하며 인간의 개입을 최소화하여 더욱 지능적이고 자율적인 산업 시스템을 구축합니다.

에이전틱 AI가 지속적으로 발전함에 따라, 생성형 AI(gen AI) 분야의 진보는 다양한 산업 분야에서 AI 에이전트의 역량을 강화할 것입니다. AI 시스템은 점점 더 복잡한 사용 사례를 처리하고 고객 경험을 향상시키는 데 능숙해지고 있습니다.

전자 상거래, 의료, 로보틱 등 다양한 분야에서 AI 에이전트는 워크플로를 최적화하고, 프로세스를 자동화하며, 조직이 더 빠르고 효율적으로 문제를 해결할 수 있도록 지원합니다.