인공지능(AI) 분야는 전통적인 챗봇을 넘어 중요한 변화를 겪고 있습니다. 2022년 말에 출시된 ChatGPT는 대형 언어 모델(LLM)을 활용했으며, 현재 주목받고 있는 것은 행동 기반 AI 에이전트입니다. ChatGPT와 구글의 제미니와 같은 AI 챗봇은 자연어 응답을 통해 텍스트 및 시각 입력을 처리하는 데 뛰어나지만, AI 에이전트는 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다. 이 기사에서는 AI 에이전트의 작동 원리, 분류 및 미래에 대해 자세히 살펴보겠습니다.
AI 에이전트 이해하기: 무엇인가요?
‘AI 에이전트’라는 용어는 특정 목표를 달성하기 위해 계획, 추론, 의사 결정을 내리고 자율적으로 다단계 행동을 수행할 수 있는 AI 기반 소프트웨어 시스템을 나타냅니다. AI 챗봇과는 달리, AI 에이전트는 외부 시스템과 상호작용하여 작업을 수행합니다.
대형 언어 모델(LLM)로 구동되는 이러한 AI 에이전트는 행동 기반 작업을 용이하게 하기 위해 맞춤형 설계를 하였습니다. 현재, 선두 기업들은 강화 학습 및 고급 추론 기법을 시각 언어 모델에 적용하여 AI 에이전트의 기능성을 향상시키고 있습니다. 또한, 이러한 에이전트는 다양한 외부 도구(API, 함수, 데이터베이스 등)와 통합되어 효과적으로 다양한 작업을 수행합니다.
따라서 AI 에이전트는 단순한 모델이 아니라 도구 상호작용을 지원하고, 장기 및 단기 기억을 관리하며, 지정된 작업을 수행하기 위해 제3자 시스템과 상호작용하는 포괄적인 ‘AI 시스템’을 나타냅니다. 대표적인 예로는 OpenAI의 Operator AI 에이전트가 있습니다. 이 컴퓨터 사용 에이전트(CUA)는 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 탐색하여 다양한 온라인 작업을 수행할 수 있습니다.
Operator AI 에이전트는 웹 브라우징, 식료품 주문, 양식 작성, 비행기 예약과 같은 작업을 수행할 수 있습니다. GPT-4의 비전 기능을 활용하여 화면을 분석하고 적절한 클릭을 결정합니다. 그러나 완전히 자율적이지는 않으며, 때로는 만나는 루프를 해결하기 위해 인간의 감독이 필요합니다.
초기 단계에서 중요한 작업인 결제 완료는 사용자의 통제에 되돌아갑니다. 본질적으로, AI 챗봇의 진화를 따라 우리는 중요한 작업을 수행할 수 있는 행동 기반 AI 에이전트의 출현을 목격하고 있습니다.
다양한 종류의 AI 에이전트: 자세한 개요
스튜어트 러셀과 피터 노빅의 저서 ‘Artificial Intelligence: A Modern Approach’에서는 5가지 주요 AI 에이전트 유형을 설명합니다: 단순 반사 에이전트, 모델 기반 반사 에이전트, 목표 기반 에이전트, 효용 기반 에이전트 및 학습 에이전트입니다.
단순 반사 에이전트는 기본 조건 논리를 바탕으로 작동하며, 과거 정보를 저장하지 않고 특정 자극에 반응합니다. 이 기본 형태의 AI는 특정 조건이 충족될 때 작업을 수행하며, 기억 및 학습 능력이 부족합니다.
반면 모델 기반 반사 에이전트는 기억을 유지하고 자신의 행동에 대한 반응을 관찰하여 환경에 대한 기본적인 이해를 발전시킵니다. 예를 들어, 로봇 청소기는 장애물을 피하며 청소하는 과정에서 내부 모델을 조정합니다. 그러나 그 기능은 미리 정의된 규칙에 제한됩니다.
목표 기반 에이전트는 규칙을 고수하기보다는 특정 목표를 달성하는 데 초점을 맞춥니다. 이 카테고리는 계획 및 추론 기능을 포함하여, 결정을 내리기 전에 여러 요인을 평가할 수 있도록 합니다. 체스 게임 AI는 예를 들어, 유리한 결과를 확보하기 위해 수많은 가능성 있는 움직임을 분석합니다.
효용 기반 에이전트는 보상 시스템에 따라 만족을 극대화하는 행동 순서를 선택하도록 설계되어 있습니다. 마지막으로, 학습 에이전트는 낯선 환경에서 새로운 지식을 습득할 수 있는 능력이 있으며, 시간이 지남에 따라 성능을 향상하고 사용자 선호도에 적응합니다. AI 에이전트의 다양한 유형에 대한 심층 탐색은 AI 에이전트 유형에 대한 전문 가이드를 참조하실 수 있습니다.
주목할 만한 AI 에이전트의 예
주목할 만한 예로 OpenAI의 Operator가 있습니다(방문하기), 클라우드 브라우저를 통해 웹을 탐색하고 다양한 작업을 수행할 수 있는 혁신적인 소비자 AI 에이전트입니다. 사용자는 Operator에게 음식을 주문하거나 호텔을 예약하고 콘서트 티켓을 구매하는 등의 작업을 요청할 수 있습니다. 현재 초기 연구 미리보기 상태에 있으며, 이 에이전트는 월 $200(약 €190)의 요금으로 ChatGPT Pro 구독자 한정으로 운영되고 있습니다.
Operator 외에도 OpenAI는 특정 주제에 대한 포괄적인 보고서를 작성하고 출처 확인을 위한 인용을 제공할 수 있는 Deep Research AI 에이전트를 출시했습니다. 제미니의 Deep Research AI 에이전트도 유사한 기능을 제공하며 무료로 제공됩니다.
Anthropic은 컴퓨터 화면을 시각적으로 분석하여 컴퓨터를 작동할 수 있는 Computer Use AI 에이전트를 개발했습니다. 나는 이 AI 에이전트를 Docker 환경 내에서 테스트했으며 기능적이지만 느린 편이라고 느꼈습니다. 주목할 점은 Anthropic의 MCP 표준이 구글, OpenAI, 마이크로소프트와 같은 AI 기업들 사이에서 채택되고 있어 AI 에이전트와 AI 모델 간의 연결을 용이하게 하고 있다는 것입니다.
최근, 중국의 일반 AI 에이전트인 Manus가 웹을 탐색하고 코드를 실행하며 클라우드 컴퓨터와 상호작용할 수 있는 능력으로 주목받고 있습니다. 그의 데모는 관심을 모으고 있지만, Anthropic의 Claude 3.5 Sonnet 모델로 구동되고 있습니다.
한편, 구글은 OpenAI의 Operator와 유사하게 크롬 브라우저 내에서 작업을 수행하기 위해 Project Mariner를 개발하고 있습니다. 현재 구글은 신뢰할 수 있는 테스터와 함께 테스트 중이며, 조만간 출시될 것으로 예상됩니다.
결론적으로, 우리는 에이전트 기반 AI 시대의 문턱에 서 있지만, 중요한 작업을 위한 AI 모델에 대한 완전한 자동화 및 신뢰는 1~2년 더 필요할 것입니다. 기업들은 AI 에이전트와의 상호작용을 위한 표준으로 인간의 감독을 구현하고 있습니다. 그럼에도 불구하고, 미래는 행동 기반의 발전을 강조하는 방향으로 나아가고 있으며, OpenAI 및 구글 딥마인드와 같은 주요 AI 연구소들이 에이전트 기반 AI의 비전을 현실로 바꾸기 위해 노력하고 있습니다.
AI 에이전트에 대한 자주 묻는 질문
AI 에이전트란 무엇인가요?
AI 에이전트는 특정 목표를 달성하기 위해 계획, 의사 결정 및 행동을 자동으로 수행할 수 있는 인공지능 기반 소프트웨어 시스템이며, 종종 다른 시스템과 상호작용합니다.
AI 에이전트는 전통적인 챗봇과 어떻게 다른가요?
전통적인 챗봇이 주로 텍스트 기반 상호작용을 처리하는 것과 달리, AI 에이전트는 복잡한 작업을 실행하고 외부 환경과 상호작용할 수 있어 더 넓은 범위의 기능을 제공합니다.
AI 에이전트의 예는 무엇인가요?
AI 에이전트의 예로는 OpenAI의 Operator, Anthropic의 Computer Use AI 에이전트, 제미니의 Deep Research 에이전트 등이 있으며, 이들 모두 독립적 또는 반독립적으로 다양한 작업을 수행합니다.
AI 에이전트는 비즈니스에서 어떻게 사용되나요?
기업은 고객 서비스 자동화, 데이터 분석, 재무 거래 등 여러 작업을 위해 AI 에이전트를 사용하여 효율성과 생산성을 개선하고 있습니다.
AI 에이전트의 미래는 어떤가요?
AI 에이전트의 미래는 유망하며, 자율성, 의사 결정 능력 및 다양한 플랫폼과의 통합에서 발전이 기대되며, 더 많은 행동 기반 응용 프로그램을 위한 길을 열고 있습니다.
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