AI/Agent2 6-2. AI Agent 설계: 자율성은 어디에 배치해야 하는가? 5주차 회고에 이런 한계가 존재했다. "메타데이터 필터링으로 올해 문서를 찾아냈는데, 청크 상단에 작년 소제목이 박혀 있어서 LLM이 답변을 포기했다. Faithfulness 0.0. 프롬프트로는 고칠 수 없었다." 이 한계는 단순하다. RAG는 검색의 품질을 최대화하는 구조이다. 하지만 검색이 아무리 정밀해도, 시스템이 실행 중에 스스로 다음 행동을 바꿀 수 없다면 즉, 런타임 판단 능력이 없다면 특정 종류의 문제는 구조적으로 풀리지 않게 된다. 이번 AI Agent는 해당 질문과 같은 점에서 시작할 수 있다. 에이전트는 무엇이고, 언제 써야 하며, 어떻게 설계해야 하는가? 설계의 첫 분기점: Workflow인가, Agent인가 에이전트를 설계하기 전에 반드시 통과해야 하는 지점이 하나 있다.. 2026. 5. 7. 6-1. AI Agent 프리뷰: AI 에이전트의 정의와 패러다임의 변화 지난 주차까지 우리는 '데이터'를 어떻게 정확하게 찾아서 전달할 것인지에 집중했다. 하지만 실무에서는 단순히 정보를 찾는 것만으로는 해결되지 않는 복잡한 과업이 산재해 있다. 6주차의 핵심 주제인 AI 에이전트는 이러한 한계를 극복하고 AI가 직접 행동을 취하는 능동적인 시스템을 지향하는 것이다. 1. AI 에이전트란 무엇인가? AI 에이전트는 단순히 똑똑한 챗봇이 아니다. 에이전트를 정의하는 핵심 키워드로 사용자 요청(User Request), 언어 모델(LM), 그리고 자율적 행동(Autonomous Action)의 결합을 꼽는다. 기존의 소프트웨어가 개발자가 미리 정해놓은 경로(Execution Path)를 따라 정적으로 움직였다면, AI 에이전트는 런타임(Runtime)에 언어 모델이 스스.. 2026. 5. 4. 이전 1 다음
