###
Q1: 에이전트(Agent)란?

다음 중 AI 에이전트를 가장 잘 설명한 것은 무엇인가요?

정적인 텍스트만 처리하고, 환경과 동적으로 상호작용하거나 의미 있는 행동을 수행하는 메커니즘이 없는 시스템. 추론하고 계획을 세우며 도구를 활용하여 환경과 상호작용하여 특정 목표를 달성하는 AI 모델. 사용자의 질문에 답변할 수는 있지만, 외부 시스템과 상호작용하거나 행동을 수행할 수 없는 대화형 AI. 사용자와 적극적으로 상호작용하거나 작업을 수행할 능력 없이 정적인 정보를 제공하는 온라인 저장소.

###
Q2: What is the Role of Planning in an Agent? 에이전트에서 계획(Planning)이 하는 역할은?

에이전트는 행동을 취하기 전에 왜 계획을 세워야 할까요?

주로 과거의 상호작용을 저장하거나 기억하는 역할을 하기 위해서이다. 사용자의 요청을 충족시키기 위해 실행할 행동의 순서를 정하고, 적절한 도구를 선택하기 위해서이다. 명확한 전략이나 목표 없이 무작위로 행동을 수행하기 위해서이다. 단순히 텍스트를 변환하거나 번역하는 과정일 뿐, 구체적인 행동 계획이나 전략적 사고와는 관련이 없다.

###
Q3: 도구(Tools)는 에이전트의 기능을 어떻게 향상시키는가?

도구는 왜 에이전트에게 필수적인 요소일까요?

도구는 실질적인 역할을 하지 않으며, 기본적인 텍스트 생성 기능 이상의 행동을 수행하는 데 기여하지 않는다. 도구는 에이전트가 커피를 만들거나 이미지를 생성하는 등, 텍스트 생성 모델이 기본적으로 수행할 수 없는 작업을 실행할 수 있도록 해준다. 도구는 메모리 저장을 위한 용도로만 사용되며, 작업을 수행하거나 상호작용 성능을 향상하는 기능은 없다. 도구는 에이전트가 텍스트 생성만 가능하도록 제한하여, 더 넓은 범위의 상호작용을 수행하지 못하게 만든다.

###
Q4: 행동(Actions)과 도구(Tools)의 차이점은?

행동과 도구의 핵심적인 차이는 무엇인가요?

행동은 에이전트가 취하는 단계이며, 도구는 해당 행동을 수행하기 위해 사용할 수 있는 외부 리소스이다. 행동과 도구는 완전히 동일한 개념이며, 상호 교환적으로 사용할 수 있다. 도구는 광범위한 기능을 수행하는 유틸리티이며, 행동은 물리적 상호작용에만 국한된다. 행동은 LLM을 통해 결정 및 실행해야 하지만, 도구는 이러한 의존성 없이 독립적으로 작동한다.

###
Q5: LLM은 에이전트에서 어떤 역할을 하는가?

LLM는 에이전트의 기능에 어떻게 기여할까요?

LLM은 단순히 정보를 저장하는 수동적인 저장소 역할을 하며, 입력을 능동적으로 처리하거나 동적인 응답을 생성할 수 없다. LLM은 에이전트의 '두뇌' 역할을 하며, 텍스트 입력을 처리하고 명령을 이해하여 행동을 계획하는 기능을 한다. LLM은 이미지 처리에만 사용된다고 잘못 알려져 있으며, 실제로는 텍스트를 생성하고 처리하는 것이 주된 역할이다. LLM은 AI 에이전트의 운영과 전혀 관련이 없으며, 실용적인 적용에서 불필요한 요소이다.

###
Q6: 다음 중 AI 에이전트의 실제 사례로 가장 적절한 것은?

다음 예시 중 실제 AI 에이전트의 작동 방식과 가장 유사한 것은 무엇인가요?

웹사이트에서 고정된 정보를 제공하며, 동적 응답 기능이 없는 정적인 FAQ 페이지. 음성 명령을 이해하고, 이를 기반으로 알람 설정이나 메시지 전송 같은 작업을 수행하는 Siri 또는 Alexa 같은 가상 비서. 사칙연산을 수행하지만, 추론이나 계획 기능 없이 고정된 규칙에 따라 작동하는 단순 계산기 미리 정해진 대사에 따라 반응하는 비디오 게임 NPC로, 추론, 계획, 도구 활용 기능이 없는 경우.

퀴즈 완료를 축하합니다! 🥳 If you need to review any elements, take the time to revisit the chapter to reinforce your knowledge before diving deeper into the “Agent’s brain”: LLMs. 본격적으로 “에이전트의 두뇌”인 LLM에 대해 학습하기 이전에 배운 내용을 다시 복습하고 싶다면, 해당 챕터를 다시 확인해 보세요. 🚀

< > Update on GitHub