여러 AI 에이전트 구축에는 동일한 두뇌의 단순 복제 이상의 것이 필요하다

저에게는 하나의 두뇌가 있었습니다. 다음 질문은 누가 그것을 사용할 것인지, 그리고 어떻게 사용할 것인지였습니다.

가장 쉬운 경로는 중복(duplication)입니다. 필요한 만큼 많은 에이전트를 동일한 두뇌, 동일한 지침, 동일한 말투로 생성하는 것입니다.

제가 처음에 했던 것이 바로 이것이었습니다.

곧 저는 한계를 보았습니다.

똑같은 10개의 에이전트는 똑같은 것을 알아차리고 똑같은 것을 놓칩니다.

이는 마치 사람 10명을 회의에 보내고, 동일한 내용의 메모 세트 10개를 받는 것과 같습니다.

회사를 생각해 보면 답이 더 명확해집니다.

좋은 조직의 구성원들은 같은 역사와 비전을 공유하지만, 재무 담당자와 영업 담당자는 같은 회의에서 다른 것을 듣습니다.

그 차이가 조직의 시야를 넓혀줍니다.

한 번의 회의, 세 가지 메모 세트

그래서 저는 에이전트들이 전체 SSOT(Single Source of Truth)를 공유하도록 설계했지만, 각자 고유한 관점을 유지하게 했습니다.

그들에게 할당된 역할, 가장 먼저 알아차리는 것들, 축적된 경험, 사물을 판단하는 습관적인 방식 모두가 다릅니다.

같은 회의가 끝난 후, 장면은 다음과 같습니다.

Assistant agent

“후속 조치할 사항이 세 가지 있습니다. 하나는 목요일까지 답변이 필요합니다.”

Research agent

“제시된 시장 규모 수치는 검증이 필요합니다. 저는 두 가지 가설을 세웠습니다.”

Strategy agent

“이 제안은 올해 우리의 방향성과 상충됩니다. 설령 받아들인다 하더라도, 조건이 변경되어야 합니다.”

세 가지 메모 세트 모두 동일한 SSOT에서 나왔습니다. 세 에이전트 모두 저의 가치와 회사의 맥락을 알고 있습니다. 그들은 단순히 다른 위치에 서 있을 뿐입니다.

이것이 제가 Letta 같은 프레임워크에 흥미를 느낀 이유입니다.

간단히 말해, Letta는 UC Berkeley 연구원들이 MemGPT 논문에서 파생된 오픈 소스 에이전트 프레임워크입니다.

그 시작점은 운영체제(operating system)와의 비유였습니다.

컴퓨터가 제한된 메모리와 더 큰 디스크 사이를 이동하는 것처럼, 에이전트는 현재 앞에 열려 있는 메모리와 보관된 메모리 사이를 이동합니다.

중요한 것은 에이전트 스스로 조직화한다는 점입니다.

그것은 “내가 어떤 종류의 에이전트인지” 그리고 “내가 돕는 사람이 누구인지”에 대한 메모를 가까이에 보관합니다. 만약 작업 도중에 특정 메모가 잘못되었다고 판단하면, 그 메모 자체를 수정합니다.

에이전트는 대화가 끝난다고 해서 사라지지 않습니다.

다음 날에는 어제와 약간 다른 메모를 가지고 돌아옵니다.

만약 챕터 1의 Hindsight가 기억이 스스로 재작업되는 방식을 보여주었다면, Letta는 에이전트 자체가 그 기억의 소유자가 될 수 있음을 보여줍니다.

이는 단순히 몇 줄의 시스템 프롬프트(system prompt)를 통해 에이전트가 역할을 모방하게 만드는 것과는 다른 지점에서 시작됩니다.

에이전트는 시간이 지남에 따라 자체적인 기억을 축적하고 정체성을 개발합니다.

연구용 에이전트는 3개월 전에 세웠다가 틀렸던 가설을 기억하며, 이번에는 좀 더 신중해집니다.

이것들이 제가 서론에서 보트들조차 자신만의 완고한 기질을 개발하고 있다고 썼을 때 의미했던 장면들입니다.

위의 세 가지 메모 세트는 역할별 해석(role-specific interpretation)을 보여줍니다. Letta는 에이전트가 자체적인 맥락(context)을 유지하면서도 기억을 공유할 수 있는 편집 가능한 메모와 구성을 문서화합니다. 이 에세이에서 '정체성'과 '완고한 기질'이라는 언어는 저자가 그 아키텍처를 해석한 방식입니다.

MemGPT - UC Berkeley Sky Computing Lab · Letta memory blocks (V1 SDK) · Letta shared memory

루프가 닫히다

Hanul Lee (이하늘)'s image-2a70e

원래 다이어그램의 영어 키(English key): REAL(세상의 사건) → SSOT → 관점(각 에이전트의 시선) → 일련의 에이전트 그룹 → 행동(이메일, 회의, 결정) → REAL. 중심에는: 행동이 현실이 되고, 현실이 다시 두뇌가 됩니다. 녹색 화살표는 REAL에서 SSOT로 되돌아갑니다.

그림 6. 에이전트가 세상에 남긴 흔적들이 다시 에이전트의 두뇌가 됩니다. 녹색 화살표는 루프가 닫히는 지점을 표시합니다.

이 다이어그램에서 주목해야 할 점은 화살표가 되돌아오는 지점입니다.

에이전트가 이메일을 보내면, 그 이메일은 세상의 사건이 됩니다. 수신자가 답장하고, 회의가 예약되고, 계약이 진척됩니다. 이 모든 것이 REAL로 흘러들어와 SSOT를 수정합니다.

처음에는 이 루프를 통해 순환하는 거의 모든 입력은 나에게서 나왔다. 내가 만난 사람들, 내가 말한 것들, 그리고 내가 내린 결정들이었다.

에이전트의 수가 늘어남에 따라, 루프를 통해 이동하는 데이터 중 나의 비중은 작아진다.

이 변화하는 비율이 다음 장의 주제이다.

슈퍼 세컨드 브레인(Super Second Brain)은 하나의 두뇌를 복사한 군대와는 다르다. 그것은 동일한 두뇌를 다양한 방식으로 해석하는 조직이다.

같은 기억을 공유하는 에이전트들에게 어떤 다른 관점들을 부여할 수 있을까?

이 에세이는 한울 리(Hanul Lee)가 진행하는 한국어 백서 시리즈인 Super Second Brain의 챕터 3을 영어로 번역한 것이며 출처 주석이 추가되었다. Substack에서 한국어 시리즈를 읽으세요. 생성형 AI(Generative AI)를 이용한 번역 및 편집 작업임. 다이어그램은 저자의 원본 백서에서 가져왔으며, 위에 영어 키가 있다.