AI 에이전트2024
AI 에이전트 시대
자율적으로 도구를 사용하고 계획하는 AI 에이전트
지능형 에이전트: 환경을 인지하고 행동하며 학습하는 루프 (Wikimedia Commons)
AI 에이전트는 LLM이 도구를 호출하고, 계획을 세우고, 피드백을 반영하여 복잡한 작업을 자율 수행합니다. ReAct, AutoGPT, Claude Code 등이 대표적입니다.
핵심 개념
ReAct 패턴
Reasoning(추론) + Acting(행동)을 번갈아 수행하는 에이전트 프레임워크
Tool Use
LLM이 외부 API, 코드 실행 등 도구를 호출하여 능력을 확장
MCP (Model Context Protocol)
에이전트의 도구 연동을 표준화하는 프로토콜 (Anthropic)
주요 인물
야
야오 쑹(Shunyu Yao)
ReAct 논문 저자 (Princeton)
A
Anthropic
Claude Code, MCP 프로토콜 설계
H
Harrison Chase
LangChain 창시자, 에이전트 프레임워크 대중화
영향 & 의의
AI가 단순 응답을 넘어 복잡한 작업을 자율 수행하는 시대. 소프트웨어 개발, 데이터 분석, 고객 지원 등에서 인간-AI 협업의 새로운 패러다임이 형성되고 있습니다.
용어집
ReActReasoning + Acting
추론과 행동을 번갈아 수행하는 에이전트 프레임워크. Thought→Action→Observation 루프
MCPModel Context Protocol
모델 컨텍스트 프로토콜. 에이전트의 도구 연동을 표준화하는 Anthropic의 오픈 프로토콜
Tool UseTool Use / Function Calling
LLM이 외부 도구(API, 코드, DB)를 호출하여 능력을 확장하는 기능
RAGRetrieval-Augmented Generation
검색 증강 생성. 외부 지식을 검색하여 LLM 응답에 반영하는 기법
에이전트AI Agent
자율적으로 계획하고 도구를 사용하여 복잡한 작업을 수행하는 AI 시스템
오케스트레이션Orchestration
여러 에이전트/도구를 조율하여 복잡한 워크플로우를 실행하는 상위 계층