LLM 기반 자율 에이전트

요약

LLM 기반 자율 에이전트 시스템은 LLM을 핵심 컨트롤러로 사용하여 복잡한 작업을 수행하는 강력한 일반 문제 해결자로 기능합니다. 이 시스템은 단순히 텍스트를 생성하는 것을 넘어, 계획 수립(하위 목표 분해 및 성찰), 기억 관리(단기/장기 메모리 활용), 그리고 외부 도구 사용(API 호출)이라는 세 가지 핵심 구성 요소를 통해 지능적인 자율성을 확보합니다.

핵심 포인트

• LLM은 에이전트의 '뇌' 역할을 하며, 단순한 콘텐츠 생성을 넘어 일반 문제 해결 능력을 제공한다.
• 계획(Planning): 복잡한 작업을 하위 목표로 분해하고, 과거 행동에 대한 성찰을 통해 지속적으로 개선하는 것이 핵심이다.
• 기억(Memory): 단기 기억은 컨텍스트 학습으로, 장기 기억은 외부 벡터 스토어 검색을 통해 구현된다.
• 도구 사용(Tool Use): 에이전트는 외부 API 호출 등을 통해 모델 자체에 없는 최신 정보나 실행 기능을 활용한다.