AI 에이전트 시리즈 - 1. LLM에서 AI 에이전트까지: AI 시스템의 진화 🚀

AI 에이전트 시리즈 - 1. LLM에서 AI 에이전트까지: AI 시스템의 진화 🚀

LLM에서 AI 에이전트까지: AI 시스템의 진화 🚀

AI는 대규모 언어 모델(LLM)의 등장으로 엄청난 도약을 이루었어요. 📈 이러한 강력한 시스템들은 자연어 처리(NLP)를 혁신적으로 변화시켰지만, 진정한 잠재력은 '에이전시(Agency)'를 갖출 때 발휘됩니다. 즉, 단순히 텍스트를 생성하는 것이 아니라, 스스로 사고하고, 계획하며, 실행하는 능력을 갖춘 AI 에이전트(AI Agents)가 AI의 새로운 패러다임을 형성하고 있어요. 🤖✨

 

이번 블로그에서는 AI 에이전트의 개념과 특징을 다루며, 이들이 어떻게 발전해왔는지, 그리고 금융 시장을 비롯한 산업 전반에서 어떻게 활용될 수 있는지를 살펴볼게요. 💰💡

 

출처: letta

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1. LLM에서 AI 에이전트까지의 진화

최근 AI 애플리케이션의 발전 속도는 엄청나게 빠릅니다. 특히 LLM의 등장 이후, 단순한 챗봇에서 AI 에이전트로의 변화는 게임 체인저라고 할 수 있어요. 🎮

출처: 몽고DB

1.1 기존 챗봇 vs LLM 챗봇 🤔💬

LLM 이전에도 챗봇은 존재했지만, 지금의 AI 기반 챗봇과는 큰 차이가 있었어요.

🔹 기존 챗봇의 특징

• 규칙 기반(Heuristic-Based): "만약 ~라면, ~해라" 같은 단순한 규칙을 따름.
• 정해진 응답(Canned Responses): 사용자가 특정 키워드를 입력하면 미리 정해진 문장을 출력.
• 복잡한 질문 불가: 유연한 대화 불가능, 사람이 개입해야 해결됨.

 

💡 예제: 👉 사용자가 "내 계좌 잔액이 얼마야?"라고 물으면, 기존 챗봇은 "잔액 조회는 홈페이지에서 가능합니다." 같은 단순한 응답을 제공.

1.2 LLM 기반 챗봇의 등장 💡🚀

OpenAI가 2022년 11월 30일 ChatGPT를 출시하면서 본격적인 LLM 기반 챗봇의 시대가 열렸어요.

 

• 트랜스포머 아키텍처(Transformer Architecture) 활용
• 맥락을 이해하고 인간처럼 자연스러운 대화 가능
• 고객 지원, 콘텐츠 생성, 코드 작성 등 다양한 분야에 활용 가능

 

💡 예제: 👉 사용자가 "내 계좌 잔액이 얼마야?"라고 물으면, LLM 기반 챗봇은 "로그인된 상태에서 계좌 정보를 확인해드릴 수 있습니다. 계좌 번호를 알려주시면 도와드릴게요!"처럼 문맥에 맞는 응답을 제공.

 

하지만 LLM 챗봇도 문제점이 있었어요.

 

❌ 개인화 부족 ❌ 사실과 다른 정보(할루시네이션, Hallucination) 등의 한계를 극복하기 위해 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 모델이 등장했어요.

 

출처: 몽고DB

출처: 몽고DB

1.3 RAG 챗봇과 AI 에이전트로의 진화 🛠️🧠

 

RAG (Retrieval-Augmented Generation): LLM이 신뢰할 수 있는 외부 데이터를 검색해 활용하도록 설계된 기술.

• 정확한 정보 제공: 실시간 데이터 활용해 최신 정보 반영 가능
• 할루시네이션 문제 해결: 검증된 데이터를 바탕으로 응답 생성
• 특정 도메인(예: 금융, 의료)에서 강력한 성능 발휘

💰 금융 시장에서의 활용 예제: 👉 AI 기반 투자 어드바이저가 주식 시장 데이터를 실시간으로 검색하여, "오늘 테슬라(TSLA)의 주가는 3% 상승했으며, 이는 최근 AI 관련 발표 때문입니다." 같은 분석을 제공.

 

💡 하지만 여기서 한 단계 더 나아가려면, 단순한 정보 검색이 아니라 실제 행동을 수행하는 AI 에이전트가 필요해요. 🎯

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AI 에이전트란 무엇인가? 🤖🕵️‍♂️

AI 에이전트는 환경을 인식하고(Perceive), 정보를 처리한 뒤(Think), 스스로 행동할 수 있는(Act) 시스템입니다.

🔹 AI 에이전트의 핵심 요소

• 도구 활용 (Tool Use): API 호출, 프로그램 실행 등 다양한 도구 사용 가능.
• 자동 의사 결정 (Autonomous Decision-Making): 사용자의 명령 없이도 최적의 결정을 내릴 수 있음.
• 지속적인 학습 (Continuous Learning): 환경에 따라 스스로 학습하고 적응함.

💡 예제: 👉 금융 시장에서 AI 에이전트는 "오늘 S&P 500이 하락했으므로, 포트폴리오 리밸런싱을 추천합니다."라고 조언하고, 자동으로 ETF를 매수/매도할 수도 있음.

 

📌 금융 시장에서 AI 에이전트의 활용 사례

 

1. AI 트레이딩 봇: 주가 변동성을 분석해 자동으로 매매 주문 실행 📊

2. 개인화된 금융 어드바이저: 고객의 투자 성향과 목표에 맞춰 맞춤형 투자 전략 제공 💰

3. 리스크 관리: 금융 데이터와 뉴스 분석을 통해 위험 요소 감지 및 조기 경보 🚨

 

출처: 몽고DB

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LLM 기반 챗봇 → RAG 챗봇 → AI 에이전트로의 발전은 AI가 단순한 대화형 모델을 넘어 스스로 사고하고 행동하는 수준으로 진화하고 있음을 보여줘요. 특히 금융 시장에서는 AI 에이전트가 투자 분석, 자동 트레이딩, 리스크 관리 등에 활용되면서 더욱 중요한 역할을 하고 있어요.