Ronald Ashri는 4년 정도 의료, 보험 업계 대상으로 대화형 AI 플랫폼을 제공하는 스타트업을 창업해서 운영하고 있습니다. 박사 학위 논문 제목이 "Models for agent - based infrastructures"인데, 굳이 박사 학위 논문을 언급하는 이유는 그 이전부터 에이전트 기반 소프트웨어에 대해 관심을 가지고 있었다는 것을 강조하고 싶었다고 합니다. 그래서 이번 세션에서는 AI란 무엇인지, 에이전트는 무엇인지 간략하게 정리하고 어떻게 에이전트를 만들고 어떤 식으로 활용하는지 안내하는 것이 목적이라고 합니다.
제목은 '쉬운 설명'이라고 붙였지만, 뒤로 갈수록 개념이 복잡해지긴 합니다. 실제 에이전트가 동작하는 것을 아직 제대로 본 적이 없어서 이 부분은 좀 더 공부가 필요할 것 같습니다.
에이전트는 단지 도구라고 생각했는데, 에이전트를 설명할 때 가장 중요한 개념은 목표(goal)라고 합니다. 문서와 에이전트를 비교해서 설명하는 것이 흥미롭습니다. 아래 이미지를 참고하세요.
그래서, 에이전트 기반으로 작업한다는 것은 목표에 집중한다는 겁니다. 달성하고자 하는 목표 그 자체에 먼저 집중하게 됩니다. 최근에 AI를 사용하고자 하는 많은 이들이 실수하는 것 중 하나는 어떤 도구를 사용할지를 먼저 고민한다는 겁니다. 어떤 것을 만들겠다는 고민 이전에 어떤 모델을 사용할지 어떤 도구를 사용할 지부터 고민하는 겁니다.
문서화를 주제로 에이전트 기반으로 작업한다면 다음과 같은 식의 구조가 나올 수 있습니다. 각각의 에이전트에 문서화 작업에 필요한 목표를 부여하고 어떤 공간에서 어떤 시점에 운영이 되어야 하는지 구성할 수 있다는 겁니다.
에이전트에 있어서 중요한 개념 중 하나는 Self-direction입니다. 예를 들어 특정 온도에 이르면 온도를 낮추는 에이전트를 생각한다면 딱히 판단이라는 것이 없습니다. 그냥 규칙에 따라 동작하는 것뿐입니다. 이런 것은 에이전트 개념에 적합하지 않습니다. 사용자가 목표를 달성하기 위해 에이전트에게 어느 정도의 자율성을 부여할지 어떤 도구를 사용하게 할지 자기 주도성을 허용하는 것이 중요합니다.
또한 목표라는 것이 사용자(인간)이 반드시 설정하는 것은 아닙니다. 에이전트가 주어진 목표를 달성하기 위해서 일을 하다가 어떤 동기에 의해 목표를 새롭게 만들 수도 있다는 거죠. 여기까지 가면 좀 개념이 복잡해지네요.
Ronald Ashri: Designing Software that Acts: Agents beyond LLMs
https://youtu.be/NWbm1ajrGBw?si=C4rbEATFEvv4MuSD
