개요
AI Agent는 주어진 목표를 달성하기 위해 현재 상태를 해석하고 다음 행동을 선택하며 환경이나 외부 도구와 반복적으로 상호작용하는 AI 시스템을 설명할 때 쓰이는 넓은 개념이다. 최근에는 LLM을 추론·계획 인터페이스로 사용하는 에이전트 연구가 활발하다.
ReAct의 예
ReAct 연구는 언어 모델이 추론 흔적과 과제별 행동을 교대로 생성하도록 해, 외부 지식원이나 환경에서 정보를 얻으면서 계획을 갱신하는 방식을 평가했다.[1]
주의점
에이전트라는 이름만으로 자율성이나 신뢰성이 보장되지는 않는다. 어떤 도구에 접근할 수 있는지, 행동을 누가 승인하는지, 오류가 누적될 때 어떻게 중단하는지가 실제 시스템 설계에서 중요하다.
SOURCES
출처
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ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models Princeton / Google Research / arXiv원문 보기 ↗
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