AI 통합의 진화는 단순한 일방향 명령에서 동적인 자기 수정 시스템으로 이어졌습니다. 초기 구현에서는 선형 체인—프롬프트가 직접 출력을 생성하는 방식—에 기반했지만, 현대의 AI는 자율적 에이전트논리적 사고와 환경 상호작용이 가능한 자율적 에이전트에 의존하고 있습니다.
핵심 전환: 체인에서 그래프로
초기 프레임워크(예: 초기 언어체인)는 순차적 논리에 기반했습니다. 오늘날 우리는 그래프 아키텍처 (LangGraph)를 활용하여 순환 실행을 가능하게 합니다. 즉, 에이전트는 작업을 수행하고 결과를 평가한 후 자신의 오류를 수정하기 위해 다시 루프할 수 있다는 의미입니다.
에이전트의 네 가지 핵심 요소
- 자율성:지속적인 인간의 지시 없이도 작동할 수 있는 능력.
- 도구 사용:MCP 같은 프로토콜을 통해 외부 API나 데이터베이스에 연결하는 것.
- 메모리:상태 스키마를 사용해 여러 단계에 걸쳐 상태를 유지하는 것.
- 논리적 사고:현재 데이터를 바탕으로 다음 최적의 행동을 논리적으로 결정하는 능력.
수직적 통합과 수평적 통합
- 모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP):AI의 '유저-비-케이' 역할을 하며, 모델과 특정 데이터 도구 사이의 수직적 연결을 제공합니다.
- 에이전트 간 통신 (A2A):수평적 통신을 가능하게 하여 서로 다른 에이전트가 협상하고 작업을 공유할 수 있도록 합니다.
개념적 로직: 상태 및 노드
질문 1
AI가 단순한 '체인'이 아니라 '에이전트'로 간주되기 위해 필수적인 특징은 무엇입니까?
질문 2
에이전트 워크플로우에서 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 어떻게 작동합니까?
사례 연구: 심층 연구 보고서 자동화
아래 시나리오를 읽고 질문에 답하세요.
에이전트는 '2025년 양자 컴퓨팅의 돌파구'에 대해 조사하도록 지정됨.
도전 과제:초기 검색은 표면적인 뉴스만 제공하지만 기술 논문은 없음.
에이전트의 반응:에이전트는 이전에 실패한 검색의 '기억'을 인식하고, '논리적 사고'를 활용해 일반 검색 도구에서 MCP 서버를 통해 특정 연구 데이터베이스로 도구를 전환함.
도전 과제:초기 검색은 표면적인 뉴스만 제공하지만 기술 논문은 없음.
에이전트의 반응:에이전트는 이전에 실패한 검색의 '기억'을 인식하고, '논리적 사고'를 활용해 일반 검색 도구에서 MCP 서버를 통해 특정 연구 데이터베이스로 도구를 전환함.
Q
1. 어떤 구체적인 기능이 에이전트가 첫 번째 검색이 부적절했음을 인식하게 하는가?
정답:
에이전트는 논리적 사고능력을 활용해 출력을 원래 목표와 비교하고, 메모리(상태)을 통해 일반 검색 도구가 이미 사용되었음을 알고 있음.
에이전트는 논리적 사고능력을 활용해 출력을 원래 목표와 비교하고, 메모리(상태)을 통해 일반 검색 도구가 이미 사용되었음을 알고 있음.
Q
2. 어떤 기술이 에이전트가 전문 연구 데이터베이스에 원활하게 연결되도록 하는가?
정답:
모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)표준화된 수직 연결 고리 역할을 하며, 에이전트가 데이터베이스를 도구로 활용할 수 있게 합니다.
모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)표준화된 수직 연결 고리 역할을 하며, 에이전트가 데이터베이스를 도구로 활용할 수 있게 합니다.