#AI Agent
#LLM
#RAG
| AI 에이전트의 부상
최근 AI 기술의 발전은 눈부실 정도로 빠르게 진행되고 있으며,
그 가운데서도 AI 에이전트 (AI Agent)에 대한 관심이 급증하고 있습니다.
LMM과 RAG 같은 기술들이 성숙해지면서,
AI 에이전트가 단순한 대화형 AI를 넘어 자율적으로 복잡한 작업을 처리할 수 있는 능력을 갖춘 차세대 기술로 주목받고 있는 것이죠.
OpenAI의 CEO인 샘 알트먼(Sam Altman)은 AI 에이전트의 잠재력에 대해 언급하며, “AI 에이전트는 단순히 질문에 답하는 것을 넘어, 사용자의 의도를 이해하고 더 복잡한 작업을 스스로 수행할 수 있는 수준으로 발전할 것”이라고 강조했습니다.
그런데 여기서 잠깐!
LMM과 RAG가 있는데 왜 AI Agent가 필요한지, 차이는 무엇인지 궁금하지 않으신가요?
먼저 AI 에이전트에 이야기하기에 앞서, LLM과 RAG의 역할과 한계를 이해하는 것이 필요합니다.
| LMM과 RAG
– LLM(Large Language Model)
LLM은 대규모 언어 모델로서, 방대한 양의 데이터를 기반으로 자연스러운 대화와 텍스트 생성을 할 수 있는 AI입니다. 대표적인 예로는 ChatGPT가 있으며, 이는 사용자와의 대화를 통해 다양한 질문에 답변할 수 있습니다. 하지만 LMM은 몇 가지 중요한 한계를 가지고 있습니다.
1. 최신 정보 접근의 한계: LLM은 학습된 데이터에 기반해 작동하기 때문에, 특정 시점 이후의 새로운 정보를 반영하지 못합니다. 예를 들어, 2021년에 훈련된 모델이라면 그 이후의 사건이나 변화에 대해 정확한 정보를 제공하지 못하는 것이죠. 이는 사용자가 최신 정보에 기반한 의사결정을 내리거나, 최신 트렌드에 대한 답변을 요구할 때 문제가 될 수 있습니다.
2. 할루시네이션(Hallucination): LLM은 주어진 질문에 대해 가능한 최선의 답변을 생성하려고 하지만, 가끔 존재하지 않는 사실이나 데이터를 만들어내는 경우가 있습니다. 이러한 현상을 ‘환각’이라고 하며, 잘못된 정보를 사용자에게 전달할 수 있기에 주의가 필요합니다.
– RAG(Retrieval-Augmented Generation)
LMM의 이러한 문제를 해결하기 위해 개발된 기술이 RAG입니다. RAG는 LLM이 생성한 텍스트에 추가적인 외부 정보를 결합하여 더 정확한 답변을 제공합니다. 따라서 LLM이 최신 정보에 접근하지 못하는 한계를 일부 보완할 수 있지만, 여전히 다음과 같은 한계가 존재합니다.
1. 실시간 데이터 부족: RAG는 기존의 데이터를 바탕으로 정보를 가져오지만, 실시간으로 변화하는 데이터를 처리하는 데 한계가 있습니다. 예를 들어, 주식 시장의 변동이나 실시간 뉴스와 같은 동적 정보에 대한 처리 능력은 여전히 부족합니다.
2. 정확성의 한계: RAG는 외부 데이터를 가져오지만, 이 과정에서 정확한 데이터를 선택하고 처리하는 데 오류가 발생할 수 있습니다.
| LMM과 RAG의 한계를 극복한 AI Agent
이러한 LLM과 RAG의 한계를 극복하기 위해 등장한 것이 바로 AI 에이전트(AI Agent)입니다. AI 에이전트는 LLM과 RAG뿐만 아니라 다양한 AI 기술을 결합하여 더욱 복잡하고 다양한 작업을 수행할 수 있는 시스템입니다. AI Agent는 단순히 사용자의 질문에 답변하는 것을 넘어서, 사용자의 의도를 파악하고 다양한 작업을 자율적으로 수행할 수 있는 능력을 갖추었습니다.
1. 다중 소스 통합: AI 에이전트는 LLM과 RAG를 포함한 다양한 AI 기술을 통합하여, 각 기술의 장점을 최대한 활용할 수 있습니다. 이를 통해 단일 기술로는 해결할 수 없는 복잡한 문제를 보다 효과적으로 해결할 수 있는 것이죠.
2. 동적 정보 처리: AI 에이전트는 실시간으로 변하는 데이터를 수집하고 분석하여, 최신 정보를 기반으로 한 의사결정을 돕습니다. 이는 비즈니스 환경에서의 활용도를 높여, 빠르게 변화하는 시장 상황에 대응할 수 있도록 도와줍니다.
3. 복잡한 작업 수행 능력: AI 에이전트는 사용자의 의도를 이해하고, 단순한 질문 응답을 넘어서 복잡한 작업을 자율적으로 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 고객 서비스 에이전트로 활용될 경우, 단순한 질문 답변뿐 아니라 고객의 문제를 파악하고, 필요한 조치를 자동으로 취할 수 있죠.
그러나 이 또한 단일 AI 에이전트만으로는 모든 요구를 충족시키기 어려울 때가 있습니다.
이를 해결하기 위해 멀티 AI 에이전트 시스템이 등장했습니다.
| 멀티 AI Agent
멀티 AI Agent는 여러 개의 agent가 협력하여 각자의 강점을 활용하는 방식으로, 더욱 복잡한 작업을 효율적으로 수행하는 AI 시스템입니다.
하나의 AI 에이전트보다 곱절의 성능을 가지고 있으며, 다양한 전문성을 가진 각 에이전트의 효율성을 극대화하고, 유연하고 확장 가능한 시스템을 구축할 수 있는 것이 특징입니다.
1. 분업과 협업
멀티 AI Agent 시스템에서는 여러 AI 에이전트가 각각의 역할을 수행하며, 특정 작업이나 문제를 해결하기 위해 협력합니다. 예를 들어, 하나의 에이전트는 데이터 수집을 담당하고, 다른 에이전트는 분석을 담당하여 협업함으로써, 단일 에이전트보다 훨씬 더 높은 수준의 복잡한 작업을 효율적으로 처리할 수 있습니다.
2. 다중 데이터 소스 활용
멀티 AI 에이전트는 여러 데이터 소스에서 정보를 동시에 수집하고 처리함으로써 더 정확한 분석과 의사결정을 내릴 수 있습니다.
3. 적응성과 유연성
멀티 AI 에이전트는 동적인 환경에서 상황 변화에 따라 신속하게 적응하고, 필요에 따라 새로운 에이전트를 추가하거나 기존 에이전트를 업그레이드할 수 있습니다. 이로 인해 시스템 확장이 용이하고, 실시간으로 변하는 상황에도 즉각적으로 대응할 수 있습니다.
4. 리던던시와 신뢰성
멀티 AI Agent 시스템에서는 하나의 에이전트가 실패하더라도 다른 에이전트가 그 역할을 대신할 수 있습니다. 이는 시스템의 리던던시(중복성)를 제공하며, 전체 시스템의 신뢰성을 높여 중요한 작업을 안정적으로 수행할 수 있습니다.
| 멀티 AI Agent, 배우고 싶다면
AI 기술의 미래를 준비하는 데 있어서
LLM 한계는 극복하고, 성능은 제곱하는 멀티 AI Agent를 이해하고 활용하는 것은 필수적입니다.
하지만, 아직까지 국내에서는 멀티 AI Agent를 제대로 배울 수 있는 곳이 없는데요.
가장 빨리 학습하고 전파하는 얼리어답터 모두의 AI 케인이 다른 수강생들은 시행착오를 겪지 않게 하기 위해 해외 자료를 밤낮으로 분석하여 패스트캠퍼스와 함께 국내 최초로 멀티 AI 에이전트 강의를 출시했다고 합니다
[모두의AI 케인의 LangGraph로 끝내는 멀티 AI Agent : ft. 5가지 Advanced AI agent 구축 프로젝트]
이 강의에서는 ChatGPT 등 챗봇 형태의 LLM을 뛰어넘는 나만의 AI 자비스를 직접 만들 수 있도록 workflow 및 핵심 프레임워크인 LangGraph 개념부터 활용, 실제 서비스 구축까지 알려준다고 하는데요.
2가지 단일 에이전트와 3가지 다중 에이전트 프로젝트를 통해 복잡해서 어려운 멀티 에이전트 아키텍처 구축을 섭렵해볼 수 있다고 합니다.
모두의 AI 케인이 직접 답변해주는 질의응답 게시판부터, 최신 논문 및 트렌드 분석 영상 풀버전과 강의에 사용된 모든 실습 코드까지 모두 제공해드린다고 하니 놓치지 마세요!
국내에서는 유일한 멀티 AI Agent를 다루는 강의!
workflow와 LangGraph를 비롯한 프레임워크를 익히고 총 다섯 가지의 에이전트 프로젝트를 통해 나에게 알맞은 Agent를 개발해 보세요.
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