What are AI Agents?

배우는거 옮겨적듯이 적어 봐요

뜻

LLM 을 기반으로 계획을 세우고 행동을 취하고 피드백을 사용해서 골까지 여러 이테레이션을 통해서 가는것

전통적 소프트웨어와 달리 동적이고 컨택스트에 따라 적응하게 됩니다.

LLM 리즈닝 엔진: 컨텍스트, 인풋 그리고 주요 지식을 기반으로 결정을 내림

도구들: 외부 기능들입니다. AI 가 부를수 있는것들이죠

기억: 대화에서 나온걸 기억해서 출력에 사용합니다. 기억력상실을 예방합니다. 숏텀, 롱텀메모리가 있죠

LLM 리즈닝 엔진: 분석하고 다음이 뭔지

도구들: 툴 에이전트의 역량(기능, 잠재력)를 늘려줍니다.

기억: 상호작용중의 컨텍스트를 제공해서 올바른 결정을 내릴수 있게 합니다.

LLM 이 핵심이고 메모리를 가져오고 갱신하고

툴을 호출하고 그 결과를 가져옵니다.

루팅: 어느 어플리케이션을 호출할지 유저의 요청에서 결정합니다.

툴선택: 어떤 툴을 부를지 여러가지 가능한 옵션들에서 고릅니다.

품질 평가: 생성된 답변이 요구에 맞는지 평가합니다.

지속적인 개선: 루프를 돌며 업무가 성공적이 될수 있게 합니다.

이부분은 최근은 경계가 좀 희미할수도 있지만 그래도 굳이 얘기해보자면 이런거 같죠

chat gpt: 웹서치, 딥리서치, 코드 실행, 이미지 생성, 파일 분석등

클로드: 성과물 생성, 컴퓨터 사용, MCP

퍼플렉시티: 웹검색, 소스검증, 인용검색

코파일럿: 코드완성, 파일컨텍스트 분석, 깃 오퍼레이션

커서: 코드기반 검색, 파일수정, 터미널 커맨드, 멀티파일수정

단순히 LLM 에 한개의 질문을 던지는것은 에이전트가 아니라 LLM 호출입니다.

에이전트는 자율성이 있고 결정을 만들고 툴을 사용하고 반복적입니다.

LLM 만 가지고 얘기하는게 한계가 많은게 이걸로 정리가 되는것 같네요

그래도 LLM 이든 AI 에이전트든 비슷한 얘기를 하는건 맞다고 생각해요