AI 설명: AI 에이전트를 이해하기 위한 가이드

최근에 "AI 에이전트"라는 용어를 많이 들어보셨을 것입니다. 이 용어는 고객 서비스부터 개인 생산성까지 모든 것을 혁신할 것이라는 약속과 함께 기술계에서 핫한 유행어가 되었습니다. 하지만 AI 에이전트란 정확히 무엇이며, 왜 관심을 가져야 할까요?

핵심은 이렇습니다: "AI 에이전트"는 간단한 챗봇에서 복잡한 자율 시스템에 이르기까지 모든 것을 포함하는 일반적인 용어가 되었습니다. 그리고 그 점은 괜찮습니다! 중요한 것은 다양한 AI 도구가 에이전틱 AI의 스펙트럼에서 어디에 위치하는지를 이해하는 것입니다. 왜냐하면 모든 에이전트가 동일하게 만들어지지 않으며, 그 차이를 아는 것이 당신의 기대를 설정하고 필요한 도구를 선택하는 데 도움이 될 것이기 때문입니다.

AI 에이전트란 무엇인가? 에이전틱 AI 자율성의 스펙트럼 이해하기

에이전트라는 용어는 AI 세계에서 뜨거운 주제가 되었습니다. 어떤 사람들은 이것이 자율 시스템에만 제한되어야 한다고 믿습니다—AI가 스스로 인식하고, 결정하고, 행동할 수 있는 시스템입니다. 다른 사람들은 코파일럿, 챗봇, 스마트 검색 도구에 이르기까지 더 넓은 범위로 이 용어를 사용합니다. 사실 두 진영 모두 의견이 있습니다. 그렇기 때문에 "AI 에이전트"에 대해 이야기할 때 우리가 정말로 의미하는 바를 정의하는 것이 도움이 됩니다. 각 유형의 AI 시스템은 얼마나 많은 대리권을 가지고 있을까요?

본질적으로, 언어적으로, 에이전트는 단순히 다른 것 또는 누군가를 대신하여 행동하는 것입니다. 그런 정의에 따르면, 거의 모든 AI 시스템은 어떤 종류의 에이전트입니다: 이들은 작업을 수행하고, 문제를 해결하고, 결과를 내기 위해 존재합니다. 반응적으로 또는 능동적으로, 수동적으로 또는 자율적으로 이들을 간주할 수 있으며, 모든 AI는 목적이 있는 에이전트로 이해될 수 있습니다.

그러나 모든 에이전트가 동일하게 만들어진 것은 아닙니다. 대리권은 스펙트럼입니다; 스펙트럼을 따라 이동하면 AI 시스템은 간단한 응답기에서 이유를 제시하고 적응하며 점점 더 자율적으로 행동하는 시스템으로 이동합니다.

선도적인 AI 연구원들이 개발한 프레임워크를 기반으로, 오늘날의 진화하는 AI 대리권의 지도를 그릴 수 있습니다. 현대 에이전틱 AI 스펙트럼은 다음과 같이 나뉘어집니다:

저 대리권 AI (전통적인 AI 앱):

• 반응적: 질문을 하면 답변을 제공합니다.

• 단일 작업 중심: 한 번에 하나의 기능을 수행합니다.

• 각 행동에 대해 인간의 입력이 필요합니다.

• 세션 간에 맥락을 유지하지 않습니다.

• 예시: 간단한 챗봇, AI 작문 도구.

중간 수준 대리권 AI (도구 호출 에이전트):

• 상황에 따라 사용할 도구를 선택할 수 있습니다.

• 어떤 지침에 따라 다단계 작업을 처리합니다.

• 정의된 매개변수 내에서 결정을 내립니다.

• 어느 정도의 맥락과 기억을 유지합니다.

• 예시: 연구하고 보고서를 작성할 수 있는 AI 비서, 워크플로우 자동화 도구.

고급 대리권 AI (다단계 에이전트):

• 목표가 달성될 때까지 반복적으로 행동합니다.

• 작업을 계속할지 또는 완료했는지를 결정할 수 있습니다.

• 복잡한 다단계 워크플로우를 독립적으로 처리합니다.

• 각 단계에서 배우고 접근 방식을 조정합니다.

• 예시: 고급 연구 에이전트, 자율 고객 서비스 시스템.

자율 경제 AI (독립 에이전트):

• 자신의 자원을 관리하고 재정 결정을 내릴 수 있습니다.

• 블록체인 시스템 및 DeFi 프로토콜과 상호 작용합니다.

• 디지털 자산 또는 암호 화폐를 보유하고 관리할 수 있습니다.

• 최소한의 인간 감독 아래에서 장기간 작동합니다.

• 예시: 자율 거래 봇, AI 관리 투자 기금, 자급자족 디지털 비즈니스.

탈중앙화 자율 AI (DeAI 시스템):

• 중앙 제어 없이 분산 네트워크에서 작동합니다.

• 합의 메커니즘을 통해 집단 결정을 내립니다.

• 불변 논리로 블록체인 인프라에서 존재합니다.

• 어떠한 단일 실체에 의해 통제되거나 종료될 수 없습니다.

• 예시: 탈중앙화 예측 시장, 자율 DAO, 분산 AI 네트워크.

핵심 통찰은 이 모든 것이 "에이전트"라는 것입니다: 단지 서로 다른 자율성 수준에서 작동합니다. 스펙트럼을 올라가면 에이전트는 독립적인 행동과 의사 결정을 할 수 있는 능력이 더욱 커져서 더 강력한 자동화를 제공하지만 AI의 의사 결정 능력에 대한 더 많은 신뢰를 요구합니다. 최신 수준인 자율 경제 에이전트와 탈중앙화 AI는 AI 시스템이 진정한 독립성을 가지고 작동하기 시작하는 최전선으로, 디지털 시대의 소유권, 통제 및 경제적 참여에 대한 우리의 사고를 재편성할 수 있는 가능성을 가지고 있습니다.

AI 에이전트가 어떻게 생성되는가

에이전트가 에이전틱 스펙트럼의 어디에 위치하는지에 따라 그 디자인과 기술 복잡성은 다양합니다. 간단한 챗봇에서 탈중앙화 자율 시스템에 이르기까지, 모든 AI 에이전트는 얼마나 많은 대리권을 갖는지를 결정하는 특정 구성 요소를 결합합니다.

하위 수준에서는 에이전트가 인간 입력에 의해 전적으로 안내되는 반응적인 도구입니다. 상위 수준에서는 독립적으로 작동하고 자원을 관리하며 최소한의(또는 전혀) 인간 개입 없이 시간이 지남에 따라 결정을 내립니다.

각 자율성 수준에서 에이전트가 구축되는 방식을 정리해보면 다음과 같습니다:

저 대리권 AI 구축: 전통적인 AI 앱 및 반응 도구

이 에이전트는 간단하고 상태가 없습니다. 이들은 직접 입력에 대한 응답 생성 이상의 결정을 내리지 않습니다.

핵심 구성 요소:

• 사전 훈련된 LLM(또는 작업 특화 ML 모델): 비상태, 반응 모드에서 사용됩니다 (예: GPT-4, Claude)
  
  

• 프론트엔드 인터페이스: 사용자 상호 작용을 위한 웹/앱 UI
  
  

• 시스템 프롬프트: 모델의 응답을 형성하는 엄격히 작성된 지침
  
  

• 메모리 없음: 과거 상호 작용이나 진행 상태에 대한 인식 없음
  
  

• 도구 사용 없음: 텍스트 입력만, 텍스트 출력만
  
  

• 계획 또는 의사 결정 없음

기술 스택:
LLM API (예: OpenAI) + 프롬프트 + UI. 전적으로 API 호출을 통해 실행됩니다.

사용 사례:
정적 챗봇, 기본 Q&A 어시스턴트, AI 작문 도구

중간 수준 대리권 AI 구축: 도구 호출 및 작업 지향 에이전트

이 에이전트는 정적 응답을 넘어섭니다. 이들은 도구를 선택하고, 다단계 작업을 완료하며, 세션 수준의 맥락을 유지할 수 있습니다. 이들은 여러 시스템에서 행동할 수 있는 더 스마트한 어시스턴트가 필요한 경우에 이상적입니다.

핵심 구성 요소:

• LLM 코어: 입력을 해석하고, 이유를 제공하며, 출력을 생성합니다.
  
  

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

• 조정 레이어 (예: LangChain, LlamaIndex): 에이전트가 도구, 기억 및 언어 출력을 연결하는 방식을 관리; 의도에 따라 작업을 라우팅합니다.
  
  

• 단기 메모리: 현재 세션의 맥락 및 이전 단계를 추적하여 더 일관된 응답을 제공합니다.
  
  

• 상태 관리자: 작업 진행 상황, 도구 출력 및 현재 목표를 모니터링하여 에이전트가 궤도를 유지하도록 합니다.
  
  

• 제한된 자율성: 미리 정의된 제약 내에서 실행합니다(자기 주도적 루프나 지속적인 목표 없음)

기술 스택:
OpenAI 또는 Anthropic LLM + 조정용 LangChain / LlamaIndex + 벡터 데이터베이스 (예: Pinecone, Weaviate) + 도구 API

사용 사례:
AI 코파일럿, 맥락 연구 어시스턴트, 워크플로우 도우미, 다중 도구 지원 봇

고급 대리 권 AI 구축: 자율 다단계 에이전트

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

핵심 구성 요소:

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

• 자율 루프 실행기: 성공 또는 종료될 때까지 계획 → 행동 → 평가의 반복 사이클을 실행합니다.
  
  

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

• 장기 메모리: 작업 이력, 학습된 행동 및 세션 간의 전략적 조정을 저장합니다.
  
  

• 상태 및 피드백 관리자: 무엇이 이루어졌는지 추적하고, 도구 응답을 해석하며, 그에 따라 작업 흐름을 조정합니다.
  
  

• 안전 및 가드레일: 원치 않는 행동이나 무한 루프를 방지하기 위한 하드 코딩된 제약 또는 학습된 제약

기술 스택:

• 조정: 그래프 기반 상태 추적용 LangGraph, 다중 에이전트 조정용 AutoGen, 구조화된 작업 팀용 CrewAI
  
  

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

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

사용 사례:

• 완전 자율 연구 에이전트
  
  

• 자신의 출력을 디버깅하고 테스트하는 코드 생성 봇
  
  

• 복잡한 워크플로 관리 도구
  
  

• 자기 개선 지식 근로자

자율 경제 에이전트 구축: 재정적으로 독립적인 AI

이 에이전트는 재정 환경에서 독립적으로 작동합니다. 이들은 온체인 지갑을 제어하고, 스마트 계약과 상호작용하며, 인코딩된 논리 또는 학습된 전략에 따라 자본을 배분합니다.

핵심 구성 요소:

• LLM 코어 + 경제 플래너: 시장 맥락이나 목표를 해석하고 이를 수행하는 방법을 결정합니다. 기성 "경제 논리" 라이브러리가 없기 때문에 대부분의 팀은 사용자 지정 전략 코드를 작성하거나 특정 보상 모델을 미세 조정합니다.
  
  

• 암호화폐 지갑 접근: 온체인 아이덴티티에 연결; 에이전트가 자금을 송수신하고 거래에 서명할 수 있도록 합니다.
  
  

• 스마트 계약 상호작용: Ethereum, Solana 또는 BNB 체인과 같은 다양한 체인에서 계약을 호출, 트리거 또는 조회할 수 있습니다.
  
  

• 자원 할당기: 지출 관리 (예: 가스 비용, 포트폴리오 다각화, 리밸런싱)
  
  

• 경제적 목표 함수: 인코딩된 전략 또는 효용 극대화 행동 (예: 이익, TVL 성장, 비용 최소화)
  
  

• 보안 및 FailSafe: 재정적 범주를 방지하기 위한 비율 제한, 수동 오버라이드 스위치 및 지출 제약

기술 스택:

• 지갑 SDK: Safe, ethers.js 또는 web3.py로 관리 및 서명
  
  

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

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

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

사용 사례:

• 적극적인 포트폴리오 관리를 위한 자율 거래 에이전트
  
  

• 여러 DeFi 프로토콜에서 수익 최적화 에이전트
  
  

• DAO 또는 LLM 서비스 시스템을 위한 재무 관리자
  
  

• 자율적으로 마이크로서비스를 시작하고 관리하는 수익 창출 봇

탈중앙화 자율 AI (DeAI 시스템) 구축

이들은 가장 진보된 AI 에이전트입니다—자율적이고 지속적으로 탈중앙화 인프라에서 작동하도록 설계되었습니다. DeAI 시스템은 AI 모델(종종 대형 언어 모델), 온체인 논리, 분산 컴퓨팅 및 공동 거버넌스를 결합하여 독립적으로 행동하고 집단적으로 의사 결정을 바탕으로 진화하는 에이전트를 생성합니다.

핵심 구성 요소:

• LLM 또는 AI 모델 코어: 에이전트 뒤에 있는 추론 엔진입니다. 현재 대부분의 모델 추론은 오프체인에서 발생하지만, DeAI 시스템은 이 계층을 분산시키는 것을 목표로 하고 있습니다:
  
  

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

  • 탈중앙화 컴퓨팅 네트워크: 작업이 Bittensor, Gensyn 또는 Akash와 같은 네트워크에 분산됩니다.
    
    

  • zkML (제로 지식 머신 러닝): 특정 모델이 특정 출력을 생성했음을 오프체인에서 증명하는 방법으로 빠르게 부상하고 있습니다.
    
    

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

• 온체인 실행 논리: 에이전트의 행동, 권한 및 인센티브 흐름을 관리하는 모든 규칙이 스마트 계약에 작성되어 있습니다. 이러한 계약은 자산을 자율적으로 관리하고, 작업 흐름을 촉발하며, 다른 에이전트 또는 dApp과 상호작용할 수 있습니다.
  
  

• 분산 호스팅: 에이전트는 탈중앙화 저장소, 컴퓨팅 및 블록체인 네트워크(예: Sahara Blockchain, Filecoin, Arweave, Akash)에서 작동하여 단일 실패 지점에 대한 의존도를 줄입니다.
  
  

• 거버넌스 레이어: 업그레이드, 행동 변화 또는 모델 교체는 토큰 기반 DAO, 스테이킹 커뮤니티 또는 하이브리드 거버넌스 모델에 의해 결정되어, 단일 실체가 에이전트의 논리를 일방적으로 변경할 수 없도록 보장합니다.
  
  

• 명성과 인센티브: 기여자(예: 데이터 검증자, 추론 노드)는 성과 및 참여에 따라 토큰을 얻으며, 부적절한 행동에 대한 벌금 또는 제거 메커니즘이 존재합니다.
  
  

• 디자인에 의한 자율성: 이러한 에이전트는 직접적인 인간 감독 없이 작동하고, 진화하고, 결정을 내리도록 설계되었습니다. 프로그래머블 거버넌스 및 자원 접근을 통해, 이들은 지속적으로 존재하며 시간이 지나면서 적응할 수 있습니다—심지어 창조자보다 더 오랫동안.

기술 스택:

• 모델 레이어: 오픈 가중치 또는 DAO 거버넌스 LLM + zkML 또는 TEE 보안 추론
  
  

• 블록체인: Sahara AI, Ethereum / L2, EVM 기반 체인 등
  
  

• 저장소: IPFS, Arweave, Lighthouse
  
  

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

• 보안 / 개인정보 보호: TEE, 제로 지식 증명, MPC 기반 접근 제어
  
  

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

사용 사례:

• 탈중앙화 예측 시장 및 연구 에이전트
  
  

• 증명 가능하고 검증된 출력을 가진 커뮤니티 소유의 AI 모델
  
  

• 협력적 컴퓨팅 및 자본 할당을 관리하는 온체인 에이전트
  
  

• 기업이나 정부와 상관없이 독립적으로 운영되는 자치 서비스

오늘날 대부분의 AI 시스템과 달리, DeAI 에이전트는 모델을 호스팅하고, 행동을 정의하고, 자금을 통제하는 단일 회사에 의존하지 않습니다. 대신 스마트 계약과 커뮤니티에 의해 거버넌스되어, 모델 출력은 점점 더 안전하고 탈중앙화된 방법으로 확인됩니다. 분산 추론은 여전히 발전 중이지만 플랫폼은 빠르게 진화하고 있습니다. 결과적으로: 아무도 종료하거나 수정하거나 검열할 수 없고, 스스로 조정하고 진화하며 행동할 수 있는 에이전트가 탄생합니다.

자신만의 AI 에이전트 구축하기

에이전틱 스펙트럼을 따라 이동할수록 구축의 복잡성이 증가합니다. 간단한 에이전트는 이제 코드 없이 생성할 수 있지만, 고도로 자율적인 다단계 또는 경제적으로 독립적인 에이전트를 구축하려면 여전히 전문 지식, 인프라 및 세심한 조정이 필요합니다. 이러한 에이전트는 종종 맞춤형이며, 고유한 논리, 도구 체인, 메모리 시스템 및 실행 환경을 가지고 있습니다.

그렇기 때문에 Sahara AI가 존재합니다.

여러분이 여정을 시작하든, 고급 시스템을 구축하든, 여러분의 요구에 맞는 도구와 지원을 제공합니다:

• 기업을 위한: 우리는 여러분의 조직의 워크플로우 및 데이터 환경에 맞춤형 자율 에이전트를 구축하기 위한 실질적인 지원 및 인프라를 제공합니다.
  
  

• AI 개발자 및 AI에 관심 있는 사용자들을 위한: 우리의 로우코드 및 노코드 에이전트 빌더는 ML 팀 없이 간단한 에이전트를 쉽게 생성하고 배포할 수 있도록 해줍니다. 우리의 AI 마켓플레이스는 여러분의 에이전트의 기능을 향상시키기 위해 고품질의 검증된 데이터셋에 접근할 수 있도록 해줍니다.

에이전트 생성은 모든 사람에게 맞춤형이 아닙니다. 여러분이 원하는 자율성과 지능이 많을수록 더 많은 인프라가 필요하지만, 최신 도구와 플랫폼 덕분에 진입 장벽은 그 어느 때보다 낮아졌습니다.

맞춤형 에이전트에 대해 자세히 알아보려면 문의하세요 또는 우리의 AI 개발자 플랫폼을 확인해보세요.