Ep 82 AI Agent 에이전트 – 스스로 계획하고 행동하는 인공지능

• Track: core
• Era: era4
• Video ID: J4d7Tvvbeq8
• Playlist: PLSucJlr3QLmyewV3WgTL6XppXS_P0g8jB
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• Tags: AI비서, selfreflection, AIPlanning, AutonomousAI, LangChain

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🤖 AI 에이전트 – 스스로 계획하고 행동하는 인공지능

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1. 개요

• 정의: AI Agent는 외부 세계와의 상호작용을 기반으로 목표를 설정하고, 계획을 수립하며, 작업을 실행하는 자율적 인공지능이다.

• 등장 배경: 기존 LLM 기반 AI는 텍스트 생성에만 머물렀지만, Agent는 이를 넘어 툴을 사용하고, 웹을 탐색하며, 태스크를 완수하는 실행 능력을 갖춘다.

• 의미: 단순한 대화형 AI에서 벗어나 행동하는 AI, 실행하는 지능으로 진화한 형태로 평가된다.

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2. 핵심 기술

• 기반 구조: 대형 언어 모델 (LLM) + 툴 호출 능력 + 메모리 모듈

• 실행 능력:

  • 웹 브라우징
  • 코드 실행
  • API 호출
  • 문서 작성 및 요약
  • 파일 시스템 관리

• 계획 능력:

  • Chain of Thought (CoT)
  • ReAct (Reason + Act)
  • Tree of Thought (ToT)
  • Self-Reflection 및 자기 개선 루프

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3. 작동 방식

1. 목표 설정: 사용자의 지시나 상황에 따라 목적 정의
2. 계획 수립: 복잡한 작업을 논리적 단계로 분해
3. 도구 선택: API, 웹, 코드 등 적절한 수단 활용
4. 행동 실행: 실제로 작업을 수행하고 결과 반영
5. 자기 피드백: 성공 여부 평가 → 다음 계획 수정

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4. 대표적 예시

• Auto-GPT / BabyAGI
• LangChain Agent / CrewAI / OpenDevin
• ChatGPT Code Interpreter / GPT-4 with Tools
• Figure AI (로봇 통합)
• Rabbit R1, Humane Pin (소형 기기 내장형 에이전트)

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5. 한계와 논점

• 계획 오류: 장기 계획에서 비효율적 루프 가능성
• 신뢰성 부족: 실행 결과에 대한 검증 부재
• 보안 문제: API나 웹 사용 중 민감 정보 노출 우려
• 윤리 문제: 행동의 책임 주체 모호

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6. 의의

AI Agent는 이제 단순히 답을 “말해주는” 존재에서 직접 행동하고, 도구를 활용하며, 실제 세상을 바꾸는 존재로 진화하고 있다.

우리는 지금, 지능이 ‘행동’과 만나기 시작한 시대의 입구에 서 있다.

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