AI 설명: AI 에이전트를 이해하기 위한 가이드

최근에 "AI 에이전트"라는 용어가 많이 사용되고 있다는 소식을 들어보셨을 것입니다. 이는 기술 분야에서 화제가 되며 고객 서비스에서 개인 생산성에 이르기까지 모든 것을 혁신할 것이라고 약속되고 있습니다. 그러나 AI 에이전트란 정확히 무엇이며, 왜 신경 써야 할까요?

이 점이 중요합니다: "AI 에이전트"는 간단한 챗봇에서부터 복잡한 자율 시스템에 이르기까지 모든 것을 포괄하는 포괄적인 용어가 되었습니다. 그리고 이는 사실 괜찮습니다! 중요한 것은 다양한 AI 도구가 에이전틱 AI의 스펙트럼에서 어디에 위치하는지를 이해하는 것입니다. 모든 에이전트가 동등하게 만들어진 것은 아니며, 그 차이를 아는 것이 올바른 기대치를 설정하고 자신의 필요에 맞는 도구를 선택하는 데 도움이 될 것입니다.

AI 에이전트란 무엇인가? 에이전틱 AI 자율성의 스펙트럼 이해하기

에이전트라는 용어는 AI 세계에서 어느 정도 핫 이슈가 되었습니다. 어떤 사람들은 이 용어를 자율 시스템에만 엄격하게 사용해야 한다고 믿습니다. 즉, 시간이 지남에 따라 독립적으로 인식하고, 결정하며, 행동할 수 있는 AI를 말합니다. 다른 사람들은 이것을 훨씬 더 넓게 사용하여 조종사와 챗봇, 스마트 검색 도구까지 이 레이블을 적용합니다. 진실은 두 진영 모두 근거가 있다는 것입니다. 그래서 "AI 에이전트"에 대해 이야기할 때 우리가 진정으로 의미하는 바를 정의하기 위해 한발 물러나는 것이 도움이 됩니다. 각 유형의 AI 시스템은 얼마나 많은 대리권을 가지고 있는가?

언어학적으로 본질적으로 에이전트는 단순히 다른 무언가 또는 누군가를 대신하여 행동하는 존재입니다. 그 정의에 따르면 거의 모든 AI 시스템은 어느 종류의 에이전트입니다: 이들은 특정 작업을 수행하거나 문제를 해결하거나 결과를 유도하기 위해 존재합니다. 이들이 반응적으로든, 능동적으로든, 수동적으로든, 자율적으로든 모든 AI는 목적이 있는 에이전트로 이해될 수 있습니다.

그러나 모든 에이전트가 동등하게 만들어진 것은 아닙니다. 대리권은 스펙트럼입니다; 스펙트럼을 따라 이동함에 따라 AI 시스템은 단순 응답자로부터 사고하고, 적응하며, 점점 더 자율적으로 행동하는 시스템으로 변화합니다.

주요 AI 연구자들이 개발한 프레임워크에 기초하여, 우리는 오늘날 진화하는 AI 대리권의 경관을 맵핑할 수 있습니다. 현대의 에이전틱 AI 스펙트럼이 어떻게 구성되는지 살펴보겠습니다:

낮은 에이전틱 AI (전통적인 AI 앱):

• 반응적: 질문을 하면 대답을 한다

• 단일 작업에 집중: 한 번에 하나의 기능을 수행한다

• 각 행동에 대해 인간 입력이 필요하다

• 세션 간의 맥락을 유지하지 않는다

• 예시: 간단한 챗봇, AI 작문 도구

중간 수준 에이전틱 AI (도구 호출 에이전트):

• 상황에 따라 사용할 도구를 선택할 수 있다

• 약간의 안내에 따라 다단계 작업을 처리한다

• 정의된 매개변수 내에서 결정을 내린다

• 일부 맥락과 메모리를 유지한다

• 예시: 보고서를 연구하고 작성할 수 있는 AI 어시스턴트, 작업 흐름 자동화 도구

높은 에이전틱 AI (다단계 에이전트):

• 목표가 달성될 때까지 지속적으로 행동을 취하는 루프에서 실행된다

• 계속 작업할 때와 완료할 때를 결정할 수 있다

• 복잡한 다단계 워크플로를 독립적으로 처리한다

• 각 단계에서 학습하고 접근 방식을 조정한다

• 예시: 고급 연구 에이전트, 자율 고객 서비스 시스템

자율 경제 AI (독립 에이전트):

• 자신의 자원을 관리하고 재정 결정을 내릴 수 있다

• 블록체인 시스템 및 디파이 프로토콜과 상호작용한다

• 디지털 자산이나 암호화폐를 보유하고 관리할 수 있다

• 오랜 기간 동안 최소한의 인간 감독으로 운영한다

• 예시: 자율 거래 봇, AI 관리 투자 펀드, 자급자족하는 디지털 비즈니스

탈중앙 자율 AI (DeAI 시스템):

• 중앙 통제 없이 분산 네트워크에서 운영된다

• 합의 메커니즘을 통해 집단 결정을 내린다

• 불변의 논리를 가진 블록체인 인프라에서 존재한다

• 어떤 단일 주체에 의해 통제되거나 종료될 수 없다

• 예시: 탈중앙화된 예측 시장, 자율 DAO, 분산 AI 네트워크

핵심 통찰은 이 모든 것이 "에이전트"라는 것입니다. 이들은 다양한 수준의 자율성에서 작동합니다. 스펙트럼을 따라 올라갈수록, 에이전트는 독립적인 행동과 의사결정을 할 수 있는 능력이 더 커지며, 더 강력한 자동화를 제공하지만 AI의 의사결정 능력에 대한 더 많은 신뢰가 필요합니다. 가장 새로운 수준인 자율 경제 에이전트와 탈중앙 AI는 AI 시스템이 진정한 독립성을 가지고 operate하기 시작하는 경계를 나타내며, 디지털 시대의 소유권, 통제 및 경제 참여에 대한 우리의 사고를 재편할 가능성이 있습니다.

AI 에이전트가 생성되는 방법

에이전트가 에이전틱 스펙트럼에서 어떤 위치에 있느냐에 따라 설계와 기술적 복잡성은 달라집니다. 간단한 챗봇에서 탈중앙 자율 시스템에 이르기까지, 모든 AI 에이전트는 얼마나 많은 대리권을 가진다고 결정하는 특정 구성 요소를 결합합니다.

하위 단계에서는 에이전트가 본질적으로 인간 입력에 의해 완전히 안내되는 반응적인 도구입니다. 상위 단계에서는 독립적으로 작동하고, 자원을 관리하며, 최소한의 (또는 전혀) 인간 개입 없이 시간에 따라 결정을 내립니다.

각 자율성 수준에서 에이전트를 구축하는 방법을 살펴보겠습니다:

낮은 에이전틱 AI 구축: 전통적인 AI 앱 및 반응 도구

이 에이전트는 단순하고 상태가 없습니다. 이들은 직접적인 입력에 대한 반응을 생성하는 것을 넘어서 결정을 내리지 않습니다.

주요 구성 요소:

• 사전 훈련된 LLM (또는 작업 특정 ML 모델): 상태 비저장, 반응 모드에서 사용(e.g., GPT-4, Claude)
  
  

• 프론트엔드 인터페이스: 사용자 상호작용을 위한 웹/앱 UI
  
  

• 시스템 프롬프트: 모델의 응답을 형성하는 정교하게 작성된 명령
  
  

• 메모리 없음: 과거 상호작용이나 현재 상태에 대한 인식이 없다
  
  

• 도구 사용 없음: 텍스트 입력만 가능하고, 텍스트 출력만 가능
  
  

• 계획 또는 의사결정 없음

기술 스택:
LLM API (e.g. OpenAI) + 프롬프트 + UI. API 호출을 통해 전체적으로 실행됩니다.

사용 사례:
정적 챗봇, 기본 Q&A 어시스턴트, AI 작문 도구

중간 수준 에이전틱 AI 구축: 도구 호출 및 작업 지향 에이전트

이러한 에이전트는 정적 응답을 넘어서 발전합니다. 이들은 도구를 선택하고, 다단계 작업을 완료하며, 세션 레벨의 맥락을 유지할 수 있습니다. 이들은 여러 시스템에서 행동할 수 있는 더 스마트한 어시스턴트가 필요한 사용 사례에 이상적입니다.

주요 구성 요소:

• LLM 코어: 입력을 해석하고, 추론을 제공하며, 출력을 생성
  
  

• 도구 통합: API, 데이터베이스, 계산기 또는 검색 엔진과 같은 외부 서비스에 연결
  
  

• 조정 계층 (e.g. LangChain, LlamaIndex): 에이전트가 도구, 메모리 및 언어 출력을 어떻게 연결하고, 의도에 따라 행동을 route합니다.
  
  

• 단기 메모리: 더 일관된 응답을 위해 현재 세션의 맥락과 이전 단계를 추적합니다.
  
  

• 상태 관리자: 작업 진행 상황, 도구 출력 및 현재 목표를 모니터링하여 에이전트를 궤도에 유지합니다.
  
  

• 제한된 자율성: 사전 정의된 제약조건 내에서 실행(자발적인 루프나 지속적인 목표 없음)

기술 스택:
OpenAI 또는 Anthropic LLM + LangChain / LlamaIndex에 의한 조정 + 벡터 데이터베이스 (e.g., Pinecone, Weaviate) + 도구 API

사용 사례:
AI 조종사, 컨텍스트 연구 도우미, 작업 흐름 도우미, 다중 도구 지원 봇

높은 에이전틱 AI 구축: 자율 다단계 에이전트

이 에이전트는 시간이 지남에 따라 목표를 추구하고, 피드백에 따라 전략을 조정하며, 사용자 입력 없이도 복잡한 다단계 작업을 처리할 수 있습니다.

주요 구성 요소:

• LLM 코어 + 계획자: LLM이 목표를 해석합니다; 계획 모듈이 이를 실행 가능한 하위 작업으로 나눕니다 (예: ReAct, Tree-of-Thought 또는 계획자 API 사용)
  
  

• 자율 루프 실행기: 성공 또는 종료할 때까지 계획 → 행동 → 평가의 반복 цик를 실행합니다.
  
  

• 도구 통합: 웹 브라우저, 코드 해석기, 벡터 검색 및 API 연결자를 포함한 확장된 도구 세트
  
  

• 장기 메모리: 작업 이력, 학습 행동 및 세션 간 전략 조정을 저장합니다.
  
  

• 상태 및 피드백 관리자: 수행된 작업을 추적하고, 도구 응답을 해석하며, 그에 따라 워크플로를 조정합니다.
  
  

• 안전 및 가드레일: 원치 않는 행동이나 무한 루프를 방지하기 위한 하드코딩된 또는 학습된 제약조건

기술 스택:

• 조정: 그래프 기반 상태 추적을 위한 LangGraph, 다중 에이전트 조정을 위한 AutoGen, 구조화된 작업 팀을 위한 CrewAI
  
  

• 메모리: 벡터 데이터베이스 (예: Chroma, Weaviate), JSON 저장소 또는 사용자 지정 메모리 모듈
  
  

• 실행 환경: 로컬 런타임, 클라우드 작업자 또는 샌드박스 환경 (예: Docker + 비동기 작업 대기열)

사용 사례:

• 완전 자율 연구 에이전트
  
  

• 자신의 출력에 대해 디버깅하고 테스트를 수행하는 코드 생성 봇
  
  

• 복잡한 작업 흐름 관리자
  
  

• 자기 개선 지식 근로자

자율 경제 에이전트 구축: 재정적으로 독립적인 AI

이러한 에이전트는 재정 환경에서 독립적으로 운영됩니다. 이들은 체인 위의 지갑을 제어하고, 스마트 계약과 상호작용하며, 인코딩된 논리 또는 학습된 전략을 기반으로 자본을 할당합니다.

주요 구성 요소:

• LLM 코어 + 경제 계획자: 시장 맥락이나 목표를 해석하고 어떻게 행동할지 결정합니다. 기존의 "경제 논리" 라이브러리는 없으므로 대부분의 팀은 사용자 지정 전략 코드를 작성하거나 특정 보상 모델을 미세 조정합니다.
  
  

• 암호화 지갑 접근: 체인 위의 신원에 연결되어 있으며, 에이전트가 자금을 전송/수신하고 거래에 서명하도록 허용합니다.
  
  

• 스마트 계약 상호작용: 이더리움, 솔라나, BNB 체인과 같은 다양한 체인에서 계약을 호출, 트리거 또는 쿼리할 수 있습니다.
  
  

• 자원 할당자: 지출을 관리합니다 (예: 가스 비용, 포트폴리오 다양화, 재조정).
  
  

• 경제 목표 함수: 인코딩된 전략이나 효용 극대화 행동(예: 수익, TVL 성장, 비용 최소화)
  
  

• 보안 및 실패 방지: runaway 재정 행동을 방지하기 위해 비율 제한, 수동 오버라이드 스위치 및 지출 제약을 설정합니다.

기술 스택:

• 지갑 SDK: custodial 및 서명을 위해 Safe, ethers.js 또는 web3.py 사용
  
  

• DeFi 통합: Uniswap SDK, Aave API, Gnosis Paymaster 모듈
  
  

• LLM + 계획자: LangChain + 경제 논리 모듈 또는 에이전틱 래퍼
  
  

• 모니터링: 경고 도구 또는 AI 가드(예: GuardrailsAI, Helm, PromptLayer 등)

사용 사례:

• 능동적인 포트폴리오 관리가 가능한 자율 거래 에이전트
  
  

• 여러 디파이 프로토콜에서의 수익 최적화 에이전트
  
  

• DAO 또는 LLM-as-a-service 시스템을 위한 재무 관리자
  
  

• 스스로 마이크로서비스를 런칭하고 관리하는 수익 창출 봇

탈중앙 자율 AI 구축 (DeAI 시스템)

이들은 가장 발전된 AI 에이전트입니다—설계된 자율적으로 그리고 지속적으로 탈중앙 인프라에서 운영하며, 그 행동, 데이터 또는 계산을 제어하는 단일 주체가 존재하지 않습니다. DeAI 시스템은 AI 모델(종종 대규모 언어 모델), 체인 논리, 분산 컴퓨팅 및 커뮤니티 거버넌스를 결합하여 독립적으로 행동하고 집단 의사결정에 기반하여 진화할 수 있는 에이전트를 만듭니다.

주요 구성 요소:

• LLM 또는 AI 모델 코어: 에이전트의 추론 엔진. 오늘날 대부분의 모델 추론은 오프체인에서 발생하지만, DeAI 시스템은 이 레이어를 탈중앙화하는 것을 목표로 합니다:
  
  

  • TEE 기반 추론: 모델이 신뢰할 수 있는 영역(예: Intel SGX)에서 실행되어 블록체인에 검증 가능한 증명을 게시합니다.
    
    

  • 탈중앙화된 컴퓨팅 네트워크: 작업이 Bittensor, Gensyn 또는 Akash와 같은 네트워크에 분배됩니다.
    
    

  • zkML (제로 지식 머신 러닝): 특정 모델이 특정 출력물을 생성했음을 증명하는 방법으로, 프로프라이어터리 데이터를 노출하지 않습니다.
    
    

  • 모델 저장을 위한 IPFS 또는 Arweave: 모델 버전의 투명성과 감사 가능성을 보장합니다.
    
    
    

• 온체인 실행 논리: 에이전트의 행동 및 권한, 인센티브 흐름을 규제하는 모든 규칙이 스마트 계약에 작성됩니다. 이러한 계약은 자금을 자율적으로 관리하고, 워크플로를 트리거하며, 다른 에이전트나 dApp과 상호작용할 수 있습니다.
  
  

• 분산 호스팅: 에이전트는 탈중앙화된 스토리지, 컴퓨팅 및 블록체인 네트워크에서 운영되며(예: 사하라 블록체인, 파일코인, Arweave, Akash), 단일 실패 지점에 대한 의존성을 줄입니다.
  
  

• 거버넌스 레이어: 업그레이드, 행동 변경 또는 모델 교환은 토큰 거버넌스 DAO, 스테이킹 커뮤니티 또는 혼합 거버넌스 모델에 의해 결정되며, 이렇게 함으로써 어떤 단체도 에이전트의 논리를 일방적으로 변경할 수 없습니다.
  
  

• 평판 및 인센티브: 기여자(예: 데이터 검증자, 추론 노드)는 성과 및 참여에 따라 토큰을 얻으며, 나쁜 행동에 대한 처벌 또는 제거 메커니즘이 포함됩니다.
  
  

• 설계된 자율성: 이 에이전트는 직접적인 인간 감독 없이 작동하고 진화하며 의사결정을 내리도록 설계되었습니다. 프로그래머 전략과 자원 접근을 통해 시간이 지남에 따라 지속하고 적응할 수 있습니다—심지어 그들을 생성한 자들보다 오래 살아남을 수 있습니다.

기술 스택:

• 모델 레이어: 공개 가중치 또는 DAO가 관리하는 LLM + zkML 또는 TEE 보안 추론
  
  

• 블록체인: 사하라 AI, 이더리움 / L2, EVM 기반 체인 등
  
  

• 스토리지: IPFS, Arweave, 라이트하우스
  
  

• 거버넌스: DAO 프레임워크 (Snapshot, Tally, Zodiac)
  
  

• 보안 / 개인 정보: TEE, 제로 지식 증명, MPC 기반 접근 제어
  
  

• 실행 환경: 온체인 에이전트 계약 + 검증 가능한 출력을 갖춘 오프체인 컴퓨팅 네트워크

사용 사례:

• 탈중앙화된 예측 시장 및 연구 에이전트
  
  

• 증명 가능하고 검증 가능한 출력을 가진 커뮤니티 소속 AI 모델
  
  

• 협력적 컴퓨팅과 자본 할당을 관리하는 온체인 에이전트
  
  

• 기업이나 정부와 독립적으로 운영되는 자율 서비스

오늘날 대부분의 AI 시스템과는 달리, DeAI 에이전트는 모델을 호스팅하고 행동을 정의하거나 자금을 관리하기 위해 단일 회사에 의존하지 않습니다. 대신, 이들은 스마트 계약과 커뮤니티에 의해 관리되며, 모델 출력은 점점 더 안전하고 분산된 방법으로 검증됩니다. 탈중앙화된 추론은 여전히 등장하는 단계지만, 인프라는 빠르게 진화하고 있습니다. 결과적으로: 아무도 종료하거나 수정하거나 검열할 수 없는 에이전트들이 생겨났으며, 이들은 스스로 조정하고, 진화하며, 행동할 수 있습니다.

자신만의 AI 에이전트 구축하기

에이전틱 스펙트럼을 따라 이동할수록, 구축이 더욱 복잡해집니다. 간단한 에이전트는 이제 코드 없는 도구로 생성할 수 있지만, 고도로 자율적이고 다단계 또는 재정적으로 독립적인 에이전트를 구축하려면 여전히 전문 지식, 인프라 및 신중한 조정이 필요합니다. 이러한 에이전트는 종종 맞춤형으로, 사용자 지정 논리, 도구 체인, 메모리 시스템 및 실행 환경을 포함합니다.

여기서 사하라 AI 가 도움이 됩니다.

여러분이 시작하는 단계인지 아니면 고급 시스템을 구축하는 단계인지에 관계없이, 우리는 여러분의 필요한 도구와 지원을 제공합니다:

• 기업의 경우: 우리는 귀사의 워크플로 및 데이터 환경에 맞춘 사용자 지정 자율 에이전트를 구축하기 위한 실질적인 지원과 인프라를 제공합니다.
  
  

• AI 개발자 및 AI에 관심 있는 사용자를 위해: 우리의 로우코드 및 노코드 에이전트 빌더는 간단한 에이전트를 쉽게 생성하고 배포할 수 있도록 하며—ML 팀이 필요하지 않습니다. 그리고 우리의 AI 마켓플레이스는 교육, 미세 조정 또는 처음부터 구축하든지에 관계없이 에이전트의 기능을 강화할 수 있는 고품질, 검증된 데이터셋에 접근할 수 있게 해줍니다.

에이전트 생성은 하나의 크기로 모두 맞지 않습니다. 여러분이 원하시는 자율성과 지능이 높을수록 필요한 인프라도 많아집니다. 그러나 현대의 도구와 플랫폼 덕분에 진입 장벽은 그 어느 때보다 낮아졌습니다.

귀사를 위한 맞춤형 에이전트에 대해 자세히 알아보시려면 문의해주세요, 또는 우리의 AI 개발자 플랫폼을 확인해보세요.