LLM 기반 자율 에이전트: RAG 및 고급 기술로 AI 발전시키기

대형 언어 모델(LLM)은 인공지능 분야에 혁신을 가져왔으며, 텍스트 생성 이상의 능력을 확장하여 강력한 문제 해결자로 자리 잡았습니다. LLM 기반 자율 에이전트는 LLM의 언어 이해 및 생성 능력과 의사 결정 및 작업 실행 능력을 결합하여 AI의 중요한 발전을 나타냅니다. 이 기사는 이러한 고급 AI 시스템을 구축하는 데 사용되는 주요 구성 요소와 기술을 탐구하며, 검색 증강 생성(RAG) 및 기타 최첨단 접근 방식에 중점을 둡니다.

LLM 기반 자율 에이전트 시스템은 조화롭게 작동하는 여러 중요한 구성 요소로 구성됩니다: 1. LLM 코어: 이해, 추론 및 응답 생성을 담당하는 시스템의 '두뇌'. 2. 작업 계획: 복잡한 작업을 관리 가능한 단계로 나누는 메커니즘. 3. 메모리: 단기 및 장기 정보를 저장하고 검색하는 시스템. 4. 자기 반성: 성과를 평가하고 개선하는 능력. 5. 도구 사용: 기능을 확장하기 위해 외부 도구 및 API와의 통합. 이러한 각 구성 요소는 다양한 작업을 처리할 수 있는 다재다능하고 효과적인 AI 에이전트를 만드는 데 중요한 역할을 합니다.

작업 분해는 AI 에이전트가 복잡한 문제를 처리하는 데 중요한 기술입니다. 이 능력을 향상시키기 위해 여러 기술이 개발되었습니다: 1. 사고의 연쇄(Chain of Thought, CoT): 이 프롬프트 기법은 모델이 '단계별로 생각하도록' 유도하여 복잡한 작업을 더 작고 관리 가능한 단계로 나누도록 합니다. 2. 사고의 나무(Tree of Thoughts): 각 단계에서 여러 추론 가능성을 탐색하여 잠재적 솔루션의 나무 구조를 생성하는 CoT의 확장입니다. 3. LLM+P: 이 접근 방식은 계획 도메인 정의 언어(Planning Domain Definition Language, PDDL)를 중간 인터페이스로 사용하여 장기 계획을 처리하기 위해 외부 고전 계획기를 활용합니다. 이러한 기술은 AI 에이전트가 점점 더 복잡한 작업을 체계적으로 더 관리 가능한 구성 요소로 분해하여 처리할 수 있도록 합니다.

자기 반성은 AI 에이전트의 중요한 측면으로, 과거 결정을 개선하고 실수를 수정하여 반복적으로 발전할 수 있게 합니다. 자기 반성 능력을 향상시키기 위해 여러 프레임워크가 개발되었습니다: 1. ReAct: 이 프레임워크는 작업별 행동과 언어 생성을 포함하도록 행동 공간을 확장하여 LLM 내에서 추론과 행동을 통합합니다. 2. Reflexion: 이 접근 방식은 에이전트에 동적 메모리와 자기 반성 능력을 부여하여 시간이 지남에 따라 추론 능력을 향상시킵니다. 3. 회고의 연쇄(Chain of Hindsight, CoH): CoH는 모델이 피드백이 주어진 과거 출력의 시퀀스를 제시하여 출력을 개선하도록 유도합니다. 이러한 자기 반성 기술은 AI 에이전트가 경험에서 배우고 다양한 작업에서 성과를 지속적으로 개선할 수 있도록 합니다.

효과적인 메모리 시스템은 AI 에이전트가 정보를 저장, 검색 및 활용하는 데 필수적입니다. 인간의 기억에서 영감을 받아 AI 시스템은 다양한 유형의 메모리를 구현합니다: 1. 감각 기억: 감각 정보를 짧게 저장하며, 몇 초만 지속됩니다. 2. 단기 기억(Short-Term Memory, STM) 또는 작업 기억: 제한된 용량으로 활성 정보 처리를 위한 임시 저장소. 3. 장기 기억(Long-Term Memory, LTM): 장기간에 걸쳐 정보를 저장하는 광범위한 저장소로, 선언적(명시적) 및 절차적(암묵적) 기억으로 더 나뉩니다. 이러한 메모리 유형을 구현하기 위해 AI 시스템은 종종 빠른 최대 내적 곱 검색(MIPS) 기능을 갖춘 벡터 저장소 데이터베이스를 사용합니다. HNSW 및 FAISS와 같은 근사 최근접 이웃(ANN) 알고리즘이 이러한 시스템에서 검색 속도를 최적화하는 데 일반적으로 사용됩니다.

LLM에 외부 도구를 장착하면 그들의 능력이 크게 확장됩니다. AI 에이전트에 도구 사용을 통합하기 위해 여러 접근 방식이 개발되었습니다: 1. MRKL(모듈식 추론, 지식 및 언어): 특정 작업을 위한 전문 '전문가' 모듈과 LLM을 결합한 신경-상징적 아키텍처. 2. TALM(도구 증강 언어 모델) 및 Toolformer: 이러한 접근 방식은 외부 도구 API를 효과적으로 사용하는 방법을 배우기 위해 언어 모델을 미세 조정합니다. 3. ChatGPT 플러그인 및 OpenAI API 기능 호출: 다양한 외부 도구 및 API와의 통합을 허용하는 도구 증강 LLM의 실용적인 구현. 4. HuggingGPT: HuggingFace 플랫폼에서 사용할 수 있는 모델을 선택하고 활용하기 위해 ChatGPT를 작업 계획자로 사용하는 프레임워크. 외부 도구 및 API를 통합함으로써 AI 에이전트는 고유한 한계를 극복하고 더 넓은 범위의 작업을 보다 효과적으로 처리할 수 있습니다.

AI 에이전트 분야가 계속 발전함에 따라 연구자들은 더 능력 있고 다재다능한 시스템을 만들기 위해 더 정교한 아키텍처를 개발하고 있습니다: 1. 알고리즘 증류(Algorithm Distillation, AD): 이 접근 방식은 강화 학습 작업에서 에피소드 간 경로에 대해 순차적으로 개선된 출력의 이력을 제시하는 개념을 적용합니다. 2. 다중 모달 에이전트: 언어 모델과 컴퓨터 비전, 음성 인식과 같은 다른 AI 모달리티를 결합하여 보다 포괄적인 AI 시스템을 만듭니다. 3. 계층적 에이전트 구조: 상위 에이전트의 조정 하에 여러 전문 에이전트가 함께 작업하는 시스템을 개발합니다. 4. 지속적 학습 에이전트: 이전에 습득한 지식을 잊지 않고 새로운 작업과 환경에 지속적으로 학습하고 적응할 수 있는 AI 시스템을 만듭니다. 이러한 고급 아키텍처는 자율 AI 시스템 개발의 최전선에 있으며, 자율 AI 시스템에서 가능한 것의 한계를 확장하고 있습니다.