구글 에이전트 백서 정리 – 에이전트란 무엇인가?

최근 구글에서 발표한 에이전트(AI Agent) 백서는 AI가 단순한 질의응답을 넘어 스스로 사고하고 결정하는 방식을 설명하는 중요한 문서입니다. 기존의 챗봇과 어떤 차이가 있는지, 그리고 에이전트가 작동하는 원리를 쉽게 정리해보겠습니다.

🔹 기존 AI 모델과 에이전트의 차이점

일반적으로 우리가 사용하는 챗GPT 같은 AI 모델은 특정 질문에 대한 답변을 제공하는 방식입니다. 즉, 한 번의 호출로 즉각적인 응답을 생성하는 구조입니다. 하지만 에이전트는 더 복잡한 사고 과정을 거칩니다.

• 챗봇 모델
• 질문에 대한 답을 단순히 반환
• 학습된 데이터 내에서만 작동
• 외부 API 연동이 거의 없음
• 에이전트(AI Agent)
• 스스로 사고하고 계획을 세움
• 외부 데이터와 연동 가능
• 여러 단계를 거쳐 최적의 답을 찾아냄

즉, 에이전트는 단순한 AI 모델이 아니라 자율적으로 판단하는 AI 시스템이라고 볼 수 있습니다.

구글 에이전트 백서 다운로드👆

반응형

🔹 에이전트의 작동 방식

1️⃣ 사용자의 입력을 분석

에이전트는 사용자의 요청을 받으면, 기존의 프롬프트(prompt)나 인스트럭션(instruction)을 참고하여 어떤 방식으로 사고할지 결정합니다.

2️⃣ 기억(Memory) 활용

• 단기 기억: 현재 대화에서 중요한 정보 보관
• 장기 기억: 과거 데이터를 저장해 재활용

이러한 기억 구조를 통해 사용자의 맥락을 파악하고 지속적인 대화를 이어갈 수 있습니다.

3️⃣ 추론(Reasoning)과 계획(Planning)

에이전트는 단순한 답변을 생성하는 것이 아니라 여러 단계를 거쳐 논리를 세우고 결과를 도출합니다.

4️⃣ 외부 API와 연동 (Tools 사용)

에이전트는 필요할 경우, 외부 시스템과 연동하여 작업을 수행합니다. 예를 들어:

• 구글 플라이트 API를 호출해 비행기 티켓을 예약
• 지도 API를 활용해 최적의 경로 검색
• 날씨 API를 통해 기상 정보 제공

이처럼 에이전트는 단순한 대화형 AI가 아니라 실제 행동을 수행할 수 있는 시스템입니다.

🔹 에이전트의 사고 방식

에이전트가 생각하는 방식에는 여러 가지 기법이 있습니다.

• React (Reasoning + Acting)
• 추론(Reasoning)과 행동(Acting)을 동시에 수행
• 외부 API 호출 시 많이 사용됨
• 예: AI가 실시간 정보를 가져와야 하는 경우
• Chain of Thought (CoT)
• 문제를 단계별로 논리적으로 풀어나가는 방식
• 수학 문제 해결, 논리적 추론이 필요한 질문에 유용
• Tree of Thought (ToT)
• 여러 가능성을 고려하여 최적의 답을 도출
• 게임 전략, 복잡한 의사 결정 문제에서 활용

🔹 에이전트의 기능: 익스텐션 vs 펑션

구글 백서에서는 에이전트가 외부 데이터를 활용하는 방식으로 익스텐션(Extension)과 펑션(Function)을 구분하고 있습니다.

✅ 익스텐션(Extension)

• 에이전트가 직접 API를 호출해서 정보를 가져옴
• 예: 구글 플라이트 API 호출하여 항공권 예약

✅ 펑션(Function)

• 개발자가 특정 기능을 미리 정의해서 호출
• 예: 단순한 계산, 데이터 정리 등의 기능

익스텐션은 에이전트가 직접 API를 호출하는 방식이고, 펑션은 개발자가 지정한 함수를 실행하는 방식입니다.

🔹 데이터 스토어와 RAG (Retrieval-Augmented Generation)

에이전트는 기존 데이터를 활용하기 위해 데이터 스토어 기능을 사용할 수 있습니다.

• 벡터 데이터베이스(Vector DB): 기존 정보를 저장해 필요할 때 검색
• RAG(Retrieval-Augmented Generation): AI가 외부 데이터를 참조하여 답변 생성

이러한 기술을 통해 에이전트는 더 정확하고 신뢰성 높은 응답을 제공할 수 있습니다.

✅ 정리 및 결론

1. 에이전트는 기존 AI 모델보다 더 자율적이며 복잡한 사고 과정을 거친다.
2. 에이전트는 기억(Memory), 추론(Reasoning), 계획(Planning), API 연동(Tools) 등의 기능을 활용한다.
3. 주요 사고 방식에는 React, Chain of Thought, Tree of Thought가 있다.
4. 익스텐션(Extension)과 펑션(Function)을 사용해 외부 데이터 및 API를 활용한다.
5. 데이터 스토어 및 RAG 기술을 통해 더욱 정확한 답변을 생성할 수 있다.

구글의 이번 백서는 앞으로 AI가 단순한 답변 생성에서 벗어나 실제 문제를 해결하는 도구로 발전할 가능성을 보여줍니다.

더 자세한 내용은 구글 백서를 직접 확인해보세요! 👇