전통적인 인공 지능은 오랫동안 예측, 분류 및 해석하는 모델에 의해 주도되어 왔습니다. 이러한 도구는 종종 지침을 기다리고 정적 파이프라인 내에서 작동하며 자율 실행 기능이 없습니다. 따라서 에이전트 시스템 패러다임이 등장하기 전까지는 현상 유지였습니다.
에이전트 AI는 전례없는 속도로 변화하고 발전하고 있기 때문에 공식적인 정의에 대해서는 많은 논쟁이 있습니다. 일반적으로 이는 역동적인 환경 내에서 독립적이고 반복적인 방식으로 인식, 계획 및 행동할 수 있는 능력을 부여받은 시스템을 의미합니다. 인간이나 외부 프로그램의 조율이 필요한 기존 모델과 달리 에이전트 시스템은 자가 지향적입니다. 이들은 목표에 대해 추론하고, 이를 실행 가능한 하위 목표로 분해하며, 환경의 피드백을 기반으로 실시간으로 계획을 조정할 수 있습니다.
앤드류 응(Andrew Ng)이 최근 스탠포드 강의에서 지적했듯이, “우리는 인공지능을 고립된 방식으로 똑똑하게 훈련시켰습니다. 지금 우리에게 필요한 것은 상황과 결과를 인식하면서 시간이 지남에 따라 자율적으로 유용한 일을 할 수 있는 인공지능입니다.” 기존의 AI 시스템은 사전 정의된 워크플로우에 의존합니다. 일반적으로 사용자 입력 데이터는 모델에 의해 변환되며, 모델은 예측 또는 분류를 출력한 다음 별도의 시스템으로 전달하여 작업을 수행합니다. 이 아키텍처는 특히 실시간 데이터와 변화하는 조건에 적응해야 하는 도메인에서 취약한 의존성을 생성합니다. AI 배포가 디지털 세계를 넘어 물류, 에너지, 제조, 공공 안전 등의 영역으로 확장됨에 따라 이 엄격한 모델의 한계가 명확해지고 있습니다.
2023년 가트너 보고서에 따르면 “AI 이니셔티브의 61%가 지속적인 가치를 제공하지 못하고 있는데, 이는 주로 예측을 폐쇄형 루프 의사 결정 및 자율적 행동에 통합하지 않기 때문입니다.” 이는 추론만으로는 더 이상 충분하지 않다는 것을 시사합니다. 의사 결정 지연 시간, 오케스트레이션 오버헤드 및 인적 병목 현상은 이제 마찰의 주요 원인입니다.
대규모 언어와 멀티모달 기반 모델은 AI 최전선에 놀라운 기능을 가져왔습니다. 그럼에도 불구하고 이러한 시스템은 종종 기관이 부족합니다. 그들은 질문에 답하고, 문서를 요약하고, 코드를 생성하는 데 능숙합니다. 그러나 목표를 추구하거나 외부 시스템과 상호 작용할 수 있는 구조화된 메커니즘이 없으면 이러한 시스템은 에이전트가 아닌 단순한 도구로 남아 있습니다. DeepMind의 연구원들이 생성형 에이전트에 관한 2024년 논문에서 지적한 것처럼 “기초 모델의 다음 단계는 구체화입니다. 우리는 계획을 실행하고 도구를 호출하며 환경 피드백을 기반으로 전략을 수정할 수 있는 제어 루프 내에 이를 포함시켜야 합니다.” 이것이 에이전시의 본질입니다. 즉, 고립된 지능에서 통합되고 자율적인 행동으로 전환하는 것입니다.
실제 세계에서 문제는 ‘예측’ 버튼으로 깔끔하게 포장되어 도착하지 않습니다. 이러한 문제는 분열된 시스템 전반에 걸쳐 갑자기 발생하며, 종종 즉각적인 조치를 취해야 합니다. 인간의 요청과 이벤트에 의해 트리거되는 AI 간의 구별은 이러한 복잡한 환경에서 특히 중요해집니다. 사람이 직접 관리하는 시스템은 운영자가 문제를 인식하고 대응을 시작해야 하므로 시간에 민감한 상황에서 잠재적으로 위험한 지연을 초래할 수 있습니다. 반면 이벤트 트리거형 AI는 끊임없이 경계를 유지하며 사람의 개입 없이 발전하는 상황을 자동으로 감지하고 대응합니다. 이 기능은 조기 탐지와 신속한 대응을 통해 사소한 문제가 큰 위기로 확대되는 것을 방지할 수 있는 시나리오에서 특히 유용합니다. 도시 교통을 최적화하거나, 공급망을 모니터링하거나, 자연 재해에 대응하는 데 있어, 그 가치는 인식, 추론, 행동이라는 끝에서 끝까지의 대응력에 있습니다.
에이전트 시스템의 구조
강력한 에이전트 시스템을 구축하려면 지능형 시스템이 목표를 인식하고 분해하고, 복잡성을 탐색하며, 세상과 상호 작용하는 방법을 근본적으로 재구성해야 합니다. 이러한 시스템은 목적에 맞는 집단을 집합적으로 시뮬레이션하는 상호 연결된 기능으로 구축됩니다.
에이전트 시스템은 의도에 대한 보다 높은 수준의 이해를 필요로 합니다. 여기에는 모호한 목표를 구체적이고 체계적인 행동 계획으로 전환하는 기능이 포함됩니다. 이 계획은 주어진 에이전트 계층 구조에 올바르게 위임될 수 있습니다. Microsoft Research와 OpenAI의 최근 연구는 계층적 프롬프팅의 개념을 탐구했으며, 여기에서는 대규모 모델을 사용하여 목표를 재귀적으로 분해합니다. 예를 들어 AutoGPT와 BabyAGI 프로토타입에서 “모든 배송 지연을 모니터링하고 우선 순위가 높은 상품의 경로를 재지정”과 같은 간단한 명령은 데이터 검색, 이상 감지, 비용 예측 및 경로 최적화와 같은 일련의 하위 프로세스로 분해됩니다. 각 하위 프로세스는 별도의 툴이나 에이전트에 위임되며, 이러한 툴이나 에이전트는 더 큰 그림을 파악하지 못할 수도 있습니다.
에이전트는 필요에 따라 도구(또는 다른 에이전트)를 선택적으로 사용함으로써 복잡한 결과를 달성합니다. 이러한 완전한 통합과 동적 도구 호출은 개방형 동작을 달성하는 데 핵심입니다. Vantiq의 이벤트 기반 아키텍처와 확장성은 이러한 에이전트 워크플로를 조정하는 데 완벽하게 적합합니다. 이 시스템은 에이전트와 서비스의 상호 작용을 위한 제어 계층 역할을 합니다. 2024년 스탠포드에서 도구 기반 스타일 에이전트에 대해 실시한 연구에 따르면 “도구 사용은 작업 정확성과 지연 시간에서 LLM 기능을 4배에서 10배까지 증폭시킬 수 있으며, 특히 분석, 자동화, 문제 해결 등의 영역에서 그렇습니다.” 에이전트는 실시간 상황과 이전 결과를 기반으로 도구를 동적으로 선택합니다.
이러한 변화는 소프트웨어 아키텍처를 재고할 필요성을 야기했습니다. 개발자들은 현재 에이전트가 권한 부여 및 감사 기능이 내장되어 안전하게 호출할 수 있는 모듈식 ‘도구 라이브러리’를 구축하고 있습니다. 데이터가 풍부할 때, 장기 기억의 지속성은 학습과 진화에 중요한 역할을 합니다. 기억을 통해 그들은 환경에 대한 정신 모델을 구축하고, 진화하는 제약조건을 추적하며, 중복되거나 모순되는 행동을 피할 수 있습니다. Vantiq에 구축된 애플리케이션은 상황에 맞는 상태 및 시스템 이벤트를 유지할 수 있으므로 에이전트는 세션 전체에 걸쳐 단기 및 장기 메모리를 모두 활용할 수 있습니다.
Anthropic과 LangChain의 연구에 따르면 임베디드 기반 벡터 저장소, 상호작용 로그, 목표 스택과 같은 기본적인 메모리 메커니즘조차도 에이전트의 신뢰성을 크게 향상시킵니다. 보다 고급 설계는 이제 임시적(세션별), 작업적(프로젝트/작업별), 의미적(글로벌) 메모리의 여러 계층을 통합합니다. 에이전트는 메모리를 사용하여 이전 시도로부터 학습하고, 전략을 재조정하며, 도구 선택을 구체화합니다.
자율성에는 책임성이 필요합니다. 에이전트 시스템은 자체 결과를 평가하고, 이를 정의된 목표 또는 임계값과 비교하며, 외부 트리거를 사용할 필요 없이 시정 조치를 취합니다. Vantiq는 정의된 성능 지표를 기반으로 실시간 모니터링, 규칙 평가 및 적응형 자동화를 지원함으로써 이 모델을 지원합니다.
보상 모델, 선호도 학습, 인간 피드백을 바탕으로 한 강화 학습의 구현은 에이전트 아키텍처와 수렴하고 있습니다. MIT의 집단 지능 센터의 연구원들은 이 점을 강조했습니다: “효과적인 행위 주체성은 최적화되지 않은 경로를 감지하고, 자신의 선택을 설명하며, 새로운 프롬프트가 없을 때 과정을 수정할 수 있는 평가 추론 시스템이 필요합니다.”
이론에서 영향까지: 행위 주체 AI가 발전하고 있는 곳
인공 지능을 둘러싼 대부분의 담론은 기본 모델 벤치마크나 챗봇 유창성에 중점을 두고 있지만, 적응력과 자율적 조정이 운영의 성공을 좌우하는 중요도가 높은 데이터 집약적인 환경에서 조용한 변화가 일어나고 있습니다.
응답 시간이 밀리초 단위로 측정될 때 행위 주체 AI는 근본적인 변화를 제공합니다. 현대의 공공 안전 운영은 감시 비디오, 파견 로그, 소셜 미디어 신호, 교통 원격 분석 등 다양한 방식의 융합에 달려 있습니다. 이러한 입력을 인간 의사 결정자를 통해 전달하는 기존의 모델은 점점 더 확장성이 떨어지고 있습니다.
국토 방위 및 안보 센터의 2024년 분석 결과에 따르면 “실시간 센서 네트워크와 통합된 자율적 에이전트는 다중 기관 시뮬레이션에서 비상 대응 조정 시간을 평균 46% 줄였습니다.” 이러한 시스템은 단순히 이상 현상을 감지하는 것이 아닙니다. 이들은 사건의 우선순위를 정하고, 비상 사태 프로토콜을 활성화하며, 인간 운영자는 물론 다양한 드론 및 로봇과의 조정을 유지했습니다.
특히 주도적인 워크플로는 과거 사건 모델 및 환경 기준선과 상호 참조하고 인간 참여 피드백 주기를 학습함으로써 충돌하는 데이터를 해결하는 데(즉, 잘못된 경보와 실제 위협을 구별하는 것) 탁월하다는 것이 입증되었습니다.
마찬가지로 현대 에너지 시스템에서도 정적 자동화는 따라갈 수 없습니다. 그리드 운영자들은 부하 균형을 조정하고, 전력 흐름을 재설정하고, 고장을 감지하고, 심지어 로컬 시스템과 협상하기 위해 주도적인 AI에 점점 더 의존하고 있습니다. 국제 에너지기구(IEA)의 ‘자율 그리드 인텔리전스’(2024년)라는 제목의 논문은 스칸디나비아에서의 배포 상황을 자세히 설명하고 있으며, 여기에서는 주도적인 시스템이 연쇄적 장애 시나리오 동안 밀리초 단위로 로드 우선순위를 재구성함으로써 정전을 방지했습니다. 이러한 에이전트는 엄격한 규제 및 안전 경계 내에서 운영되었으며 보안 API와 인증된 논리 모델을 사용하여 감사 가능성을 보장했습니다. 에이전트는 단순히 이상 현상을 감지하는 것뿐만 아니라 실시간으로 문제를 해결했습니다.
에이전시를 위한 아키텍처: 실제 환경에서의 디자인 패턴
구현 방식은 도메인마다 다르지만 많은 강력한 에이전트 시스템은 유사한 핵심 아키텍처를 공유합니다. 일반적인 패턴은 다음과 같습니다.
인식 계층: 환경과의 인터페이스입니다. 다양한 소스로부터 멀티모달 입력을 수집하고 다운스트림 사용을 위해 이를 정규화합니다. 이 계층은 단순한 데이터 수집을 넘어 상황 인식을 수립함으로써 특정 상황 프레임워크 내에서 이벤트의 중요성을 이해합니다. Vantiq와 같은 고급 시스템은 여러 데이터 스트림에 걸쳐 이벤트의 상관 관계를 분석하여 개별적인 인시던트와 보다 복잡한 상황을 나타내는 조율된 패턴을 구별할 수 있습니다.
인식 계층: 상황을 해석하고, 상황을 분류하며, 목표 또는 하위 목표를 식별합니다. 종종 기초 모델, 도메인별 분류자 및 온톨로지의 조합을 기반으로 합니다.
계획 계층: 목표를 다단계 계획으로 해석하고, 조건부 논리를 처리하며, 피드백에 적응합니다. 계획 알고리즘, 지식 그래프 또는 작업 트리를 사용합니다. 이벤트 트리거 시스템의 계획 계층은 사람의 프롬프트를 기다리지 않고 상황에 맞는 응답을 신속하게 생성해야 합니다. 이를 위해서는 각 사건의 특정 상황에 따라 자동으로 조정될 수 있는 사전 수립된 비상 계획이 필요합니다.
작업 계층: 외부 API, 로봇 인터페이스 또는 내부 시스템을 사용하여 작업을 실행합니다. 재시도, 대체 전략 및 성능 추적을 지원합니다. Vantiq의 통합 계층은 분산 서비스와 에이전트 작업 간의 원활한 통신을 가능하게 합니다. 이벤트에 따른 조치는 상황의 맥락과 심각성에 맞게 정확하게 조정되어야 합니다. n8n과 같은 플랫폼은 이벤트 특성과 상황에 따라 다양한 응답 시퀀스를 트리거할 수 있는 정교한 워크플로 자동화를 제공함으로써 이 분야에서 탁월합니다.
평가 계층: KPI 또는 만족도 함수에 대한 결과를 모니터링합니다. 재교육 또는 감사를 위해 통찰력을 확대, 재계획하거나 기록할 수 있습니다. Vantiq를 사용하면 평가 로직을 실시간 규칙으로 인코딩할 수 있으므로 동적 감독과 과정 수정을 가능하게 합니다.
이러한 계층형 설계는 모듈화, 장애 격리 및 관찰 가능성을 제공합니다. AI를 위한 앨런 연구소의 2024년 리뷰에 기록된 바와 같이, “평가와 계획을 분리한 에이전트 시스템은 소음이 많은 환경에서 작업 성공률을 훨씬 높였습니다.”
에이전트 시스템의 높은 신뢰성 구현에는 또한 인간이 개입하는 체크포인트가 포함되어 있으므로 운영자는 필요한 상황에서 에이전트 동작을 안내하거나, 무효화하거나, 디버깅할 수 있습니다.
에이전시에는 경계가 있어야 합니다. 중요한 상황에서 도구 호출, 메모리 지속성 및 환경 상호 작용은 허가되고, 기록되며, 검증됩니다. 이는 인터페이스 주변의 결정론적 래퍼와 제약 조건을 통해 달성됩니다. 안전한 자율 시스템을 위한 2024 NIST 프레임워크는 이를 명확하게 강조합니다. “에이전트 행동은 자율적이면서 감사 가능해야 합니다. 아키텍처는 불완전한 모델을 가정하고 이에 따라 영향을 제한해야 합니다.”
미래의 길: 에이전트 AI 확장에 따른 과제와 기회
에이전트의 행동을 평가하는 것은 기존의 AI 성능을 측정하는 것보다 훨씬 어렵습니다. 이 문제는 상황 인식을 갖춘 이벤트 트리거형 시스템의 경우 특히 심각합니다. 이 시스템의 성공은 개별적인 응답뿐만 아니라 오탐으로 작업자를 압도하지 않고 적절한 경계를 유지하는 시스템의 능력에 달려 있습니다. 민감성과 특이성 간의 균형이 매우 중요합니다. 시스템은 무의미한 소음을 무시하면서 실제 위협을 감지해야 합니다. 정확성이나 BLEU 점수와 같은 표준 지표는 시간이 지남에 따라 복잡한 작업을 수행하는 것이 목표일 때 부족합니다. 에이전트 시스템의 성공은 목표 만족도, 실패에 대한 복원력, 변화에 대한 대응력에 달려 있습니다.
2024년 NeurIPS 워크샵에서 언급된 바와 같이, “장기적인 에이전트 행동에 대한 표준 평가 프레임워크가 없기 때문에 의미 있는 비교와 진전이 지연되고 있습니다.” 현재 일부 프로젝트는 환경 시뮬레이터(예: WebArena, EvalGAI)를 사용하여 다단계 추론을 평가하고 다른 프로젝트는 좁은 도메인에 대한 사용자 지정 보상 기능을 개발합니다. 그러나 여전히 합의는 이루어져 있지 않습니다.
물리적 환경에서는 상태가 계획 도중에 변경될 수 있으며, 에이전트의 하위 목표가 충돌할 수 있으며, 도구 결과물이 잘못 해석될 수 있으며, 순환 추론이 발생할 수 있습니다. 상징적 계획과 통계적 추론을 결합한 하이브리드 아키텍처는 실행 샌드박스와 안전한 페일오버 메커니즘을 통해 일부 완화를 제공합니다. 그러나 견고한 계획은 대규모로 실행할 때 해결되지 않은 과제로 남아 있습니다.
유용한 자율성의 미래를 향하여
에이전트 AI는 지능이 세상에 적용되는 방법을 재발명하는 것입니다. 인간의 지시에 따라 작동하는 방식에서 이벤트 트리거형 AI로의 진화는 우리가 지능형 시스템과 상호 작용하는 방식에 근본적인 변화를 가져옵니다. 이러한 시스템은 우리의 명령을 기다리는 도구가 아니라 요구를 예측하고 이벤트가 발생할 때 대응하는 능동적인 파트너가 됩니다. 이러한 변화는 기술 발전뿐만 아니라 자율 시스템을 설계, 배포 및 관리하는 방법을 재고해야 합니다. Vantiq과 같은 플랫폼은 이러한 전환을 선도하고 있으며, 복잡하고 역동적인 환경에서 효과적으로 작동할 수 있는 풍부한 상황 인식을 갖춘 이벤트 트리거 시스템을 구축하는 데 필요한 인프라를 제공합니다. 이는 AI 유틸리티의 병목 현상이 계산이 아니라 조정, 모델링이 아니라 통합이라는 점을 인식한 것입니다.
아직 많은 작업이 남아 있지만 그 원형은 명확합니다. 향후 10년을 정의할 시스템은 프롬프트를 기다리는 수동적인 도구가 아닙니다. 이들은 목표를 달성하기 위해 인식하고 계획하며 행동하는 역동적인 협업자입니다.
미래의 성공은 가장 스마트한 모델을 구축하는 것이 아니라 가장 조율되고 적응력이 뛰어나며 책임감 있는 에이전트를 구축하는 데서 나올 것입니다.
