에이전트
AI 에이전트
대규모 언어 모델을 기반으로 계획 수립, 도구 호출, 출력 반복을 통해 목표를 자율적으로 수행하는 시스템입니다. 단순 챗봇과 달리 목표 달성까지 자율 루프로 동작합니다.
AI 에이전트는 대규모 언어 모델이 자체적으로 행동을 결정하고 실행하는 시스템입니다. 다음에 무엇을 할지 결정하고, 도구(검색, 코드 실행, 파일 접근, API 등)를 호출하며, 결과를 관찰하고, 목표에 도달할 때까지 루프를 반복합니다. 하나의 프롬프트에 하나의 응답을 반환하는 챗 어시스턴트와 달리, 에이전트는 자율 루프로 동작합니다.
간단한 에이전트의 구성 요소는 모델 본체, 모델이 호출할 수 있는 도구 세트(함수 정의), 목표와 제약을 기술한 시스템 프롬프트, 그리고 도구 호출을 실행하고 결과를 모델에 다시 전달하는 런타임 루프입니다.
2025〜2026년에 에이전트는 AI의 핵심 프론티어 주제로 부상했습니다. Anthropic의 컴퓨터 사용 Claude, OpenAI의 Operator와 Agent SDK, Google의 Agent2Agent 프로토콜, 그리고 LangGraph, CrewAI, AutoGen 같은 프레임워크가 등장했습니다. 실제 프로덕션 도입 사례로는 코딩 어시스턴트(Cursor, Devin, Claude Code), 고객 지원, 리서치 어시스턴트, SRE/DevOps 자동화 등이 있습니다.
에이전트의 신뢰성은 여전히 미해결 과제입니다. 루프 반복을 거칠수록 오류가 누적되고, 도구가 실패하거나 모호한 데이터를 반환할 수 있으며, 긴 처리 경로에서는 목표에서 벗어나는 경향이 있습니다. 연구는 더 나은 추론 능력, 구조화된 계획 수립, 개선된 평가 방법에 집중되어 있습니다.