[AI 서비스 개발] AI 에이전트란?

1. AI 에이전트란?

- 사용자의 의도를 깊이 이해하고, 어떤 작업을 수행해야 하는지 자율적으로 결정하고 여러 도구를 조합해 반복 실행

- 도구 호출을 통해 부족한 정보를 보완하고, 얻은 정보를 토대로 다음 행동을 결정하는 반복적 추론 과정을 거친다.

- 동작 원리 : 지각 - 사고 - 행동의 사이클을 반복

- AI가 도구를 사용, 멀티 모달(정확도), 자율성(검색, 계획 등), 멀티 에이전트가 협동하여 일을 처리

- intent api

 

* AI 에이전트의 3가지 특징

1) 자율 실행: 주어진 목표를 완수하기 위해 자율적으로 계획 수립 및 이해

2) 조합 실행: 웹 검색이나 외부 API 등 도구 조합, 활용하여 작업 수행

3) 재귀 실행: 작업을 반복적으로 평가하고 수정하여 최적의 결과를 도출

 

 

 

2. 멀티 에이전트 시스템

- 둘 이상의 독립적인 에이전트들이 동일한 환경에서 상호작용하는 시스템

- 각 에이전트는 자체적인 목표나 역할을 가지며, 공동의 목표를 협력하여 달성하거나 경우에 따라 경쟁적 관계를 맺을 수도 있다.

- 에이전트 사이에는 정보 교환을 위한 커뮤니케이션 프로토콜과 조정/협상 메커니즘이 중요하다.

 

1) 장점

- 분산된 지능과 병렬처리가 이루어지므로, 개별 에이전트의 지식이나 능력을 결합해 단일 에이전트로는 풀기 어려운 복잡한 문제를 해결한다.

- 한 에이전트에 문제가 발생하도, 전체 시스템이 마비되지 않아 다른 에이전트들이 대체하거나 기능을 유지해 주기 때문에 고장에 대한 내성이 높다.

- 시스템이 에이전트 단위로 모듈화되어 있기 때문에, 특정 에이전트를 다른 시스템에 재사용하거나 교체하기 용이하다.

 

2) 단점/과제

- 여러 에이전트들이 의사소통하며 조율해야 하므로 설계와 구현이 복잡하며, 에이전트 간 충돌 해결, 작업 할당, 동기화 등의 문제가 발생할 수 있어 오케스트레이션의 난이도가 높아진다.

- 통신 부하 : 에이전트들이 서로 정보를 교환해야 하기 때문에 통신 오버헤드가 있다.

- 한 에이전트의 오류가 다른 에이전트에 잘못된 정보로 전달되어 연쇄적인 문제를 일으킬 수 있어, 철저한 예외 처리와 오류 격리 기법이 필요하다.

 

3. CrewAI란?

- 멀티 에이전트 시스템을 손쉽게 구축하고 관리하기 위한 파이썬 기반 오픈소스 프레임워크

- 여러 자율 에이전트들을 하나의 팀(Crew)으로 구성하여 복잡한 작업을 수행하도록 오케스트레이션 하는 역할을 한다.

- Langchain위에 구축된 상위 레벨 프레임워크로서, 각 에이전트에게 역할, 도구, 목표를 부여하고, 이들이 협동하여 사용자 목표를 달성하도록 돕는다.

- 역할 기반 에이전트 구성해 역할별로 최적화된 프롬프트와 행동 양식을 부여

- 에이전트마다 사용할 도구와 API를 지정해줄 수 있다.