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알아서 잘하는 에이전틱 AI 시스템 구축하기 · 안자나바 비스와스, 릭 탈루크다르
에이전틱 시스템을 정의하는 핵심 원칙은 자기관리, 주체성, 자율성 세 가지다. 이 세 축이 조합되어 에이전트가 "스스로 알아서" 동작할 수 있는 기반을 형성한다.
자기관리는 외부 개입 없이 시스템이 스스로를 운영하는 능력이다. 네 가지 하위 속성으로 구성된다.
| 속성 | 설명 |
|---|---|
| 자기 조직(Self-organizing) | 구성 요소들이 스스로 구조를 형성하고 재배치한다 |
| 자기 규제(Self-regulating) | 성능 지표를 모니터링하고 허용 범위 내로 유지한다 |
| 자기 적응(Self-adapting) | 환경 변화에 대응하여 행동을 수정한다 |
| 자기 최적화(Self-optimizing) | 반복적인 경험을 통해 효율성을 지속적으로 개선한다 |
주체성은 에이전트가 독립적으로 판단하고 행동할 수 있는 능력이다. 세 가지 핵심 요소가 있다.
책임 소재는 기술적 문제를 넘어 윤리적, 법적 논의와 직결된다. 에이전트가 잘못된 결정을 내렸을 때, 그 책임이 개발자에게 있는지, 운영자에게 있는지, 아니면 시스템 자체에 있는지는 아직 명확한 합의가 없는 영역이다.
자율성은 세 가지 수준으로 나뉜다.
지능형 에이전트를 구별 짓는 핵심 특성은 세 가지다.
반응성만 있는 에이전트는 단순한 규칙 기반 시스템에 가깝다. 선제성이 더해지면 목표 지향적 행동이 가능해지고, 사회적 능력까지 갖추면 복잡한 다중 에이전트 시스템의 구성원이 될 수 있다.
에이전트의 내부 구조는 크게 세 가지 유형으로 분류된다.
환경의 내부 모델을 유지하면서 논리적 추론을 통해 행동을 결정한다. 계획 수립 능력이 뛰어나지만, 계산 비용이 높고 실시간 대응에 약할 수 있다.
내부 모델 없이 현재 입력에 즉각적으로 반응한다. 빠르고 가볍지만, 복잡한 장기 계획이 필요한 작업에는 적합하지 않다.
계획 기반형과 반응형의 장점을 결합한다. 일상적인 작업은 반응형으로 빠르게 처리하고, 복잡한 상황에서는 계획 기반 추론으로 전환한다. 실제 에이전틱 AI 시스템은 대부분 하이브리드 아키텍처를 채택한다.
단일 에이전트의 한계를 극복하기 위해 여러 에이전트가 협업하는 다중 에이전트 시스템(MAS)이 등장한다. 핵심 상호작용 방식은 세 가지다.
다중 에이전트 시스템의 장점은 확장성과 전문화에 있다. 각 에이전트가 특정 역할에 특화되면 전체 시스템의 품질이 향상되고, 새로운 에이전트를 추가하는 것만으로 기능을 확장할 수 있다.
에이전틱 시스템을 설계할 때 처음부터 다중 에이전트 구조를 도입하기보다, 단일 에이전트로 시작하여 병목 지점을 파악한 뒤 점진적으로 역할을 분리하는 것이 현실적이다. 불필요한 복잡성은 디버깅과 유지보수 비용을 크게 높인다.
2장은 에이전틱 시스템이라는 개념의 이론적 기초를 다진다. 자기관리, 주체성, 자율성이라는 세 축은 이후 장에서 다루는 모든 구체적 기법의 기준점이 된다. 특히 자율성의 세 가지 수준은 에이전트 시스템의 설계 범위를 결정할 때 유용한 프레임워크를 제공한다.