AI 에이전트란?

AI 에이전트 입문

Adel Nehme

VP of AI Curriculum, DataCamp

강의 학습 목표

• AI 에이전트 {{1}}를 구성하는 핵심 요소 이해하기
• 이미 알고 있거나 사용 중인 다른 AI 시스템과 에이전트 구별하기
• 기성 에이전트 도구를 활용하거나 자체 에이전트를 직접 구축하기

지브스: 우리의 Travel AI Agent

¹ GPT-4o로 생성된 이미지

지브스: 우리의 Travel AI Agent

지브스, 나는 6월 26일에 도쿄로 여행을 가서 7월 12일까지 머무를 예정이야. 여행 정리하는 것을 도와줘.

¹ GPT-4o로 생성된 이미지

추론 및 계획

1. 사용자의 여행 일정 및 캘린더에 접근하기
2. 회의 일정을 바탕으로 머물러야 할 숙소 위치 파악하기
3. 조건에 맞는 항공편 및 호텔 검색하기
4. 수립된 계획을 사용자에게 전달하기
5. 최종적으로 출장 예약 완료하기

¹ GPT-4o로 생성된 이미지

행동하기

1. 일정과 회의를 파악하기 위해 캘린더와 이메일을 확인
2. 규정 준수 여부를 확인하기 위해 사내 출장 규정 문서를 검토
3. 최적의 항공편 및 호텔을 결정하기 위해 Expedia와 Booking.com 활용
4. 계획을 전달하고, 여행 예약을 진행

¹ GPT-4o로 생성된 이미지

AI 에이전트: 추론, 계획, 그리고 행동

환경과 상호작용하며 추론(reasoning), 계획(planning), 그리고 일련의 행동(acting)을 수행할 수 있는 AI 모델

¹ Hugging Face 에이전트 강의: https://github.com/huggingface/agents-course

AI 에이전트: 추론, 계획, 그리고 행동

환경과 상호작용하며 추론(reasoning), 계획(planning), 그리고 일련의 행동(acting)을 수행할 수 있는 AI 모델

¹ Hugging Face 에이전트 강의: https://github.com/huggingface/agents-course

AI 에이전트: 형식적 정의

에이전트란 사용자가 정의한 목표를 달성하기 위해 AI 모델을 활용하여 환경과 상호작용하는 시스템입니다. 작업을 완수하기 위해 추론, 계획, 그리고 행동(종종 외부 도구를 통해)을 결합합니다.

¹ Hugging Face 에이전트 강의: https://github.com/huggingface/agents-course

에이전시의 스펙트럼

레벨	에이전시	설명	예시
0	에이전시 없음	학습된 지식에 기반하여 응답하거나 사전에 정의된 개별 작업만 수행 가능한 시스템	훈련된 지식을 가진 챗봇(예: GPT-4o), 워크플로 자동화 시스템
1	기본 에이전시	워크플로 내에서 상황별 라우팅이 가능한 AI 모델	AI 모델이 티켓의 내용을 기반으로 라우팅하는 고객 지원 워크플로
2	도구 사용 에이전시	외부 도구를 활용할 수 있는 시스템	항공편을 예약할 수 있는 여행 AI 에이전트(예: Jeeves)
3	자율 에이전시	여러 단계를 자율적으로 수행할 수 있는 시스템	다단계 추론 및 도구 호출이 가능한 심층 연구 도구
4	멀티 에이전시 시스템	여러 에이전트에게 워크플로를 위임할 수 있는 시스템	아이디어를 내고, 코드를 생성하며, 기존 코드베이스에 코드를 푸시할 수 있는 코딩 어시스턴트

연습해봅시다!

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