LLM 기반 인공지능 에이전트의 해부학 | 'Large Language Model 기반 자율 에이전트에 대한 조사'

테이블 이용 글 목차

1. 소개
2. 왜 LLM이 에이전트인가?
3. LLM 기반 에이전트의 예시
4. 에이전트 프로필 모듈
   1. 수작업 방법
   2. LLM 생성 방법
   3. 데이터셋 정렬 방법
5. 에이전트 메모리 모듈
   1. 기억 저장 및 활용
   2. 기억 구조
   3. 기억 작업
6. 에이전트 계획 모듈
   1. 계획 없는 모델
   2. 계획 포함 모델
7. 에이전트 액션 모듈
   1. 행동 목표
   2. 작업 완료 대화 상호작용
   3. 환경 탐색과 상호작용
   4. 행동 전략
8. LLM 기반 에이전트 평가
   1. 과제 성공 메트릭
   2. 성공률, 보상, 정확도 등
9. LLM 기반 에이전트의 응용 분야
   1. 사회과학
   2. 자연과학
   3. 엔지니어링
10. 결론

LLM 기반 에이전트: 인공지능의 미래

인공지능(AI)은 현재 우리가 사용하고 상호작용하는 도구로 여겨지지만, 점점 더 많은 AI 개발자들은 AI를 어떤 어플이나 소프트웨어가 아닌, 에이전트라고 설명하고 있습니다. 이는 AI가 도구가 아니라 스스로 학습하고 행동할 수 있는 능력을 갖추게 될 것이라는 미래적인 전망을 나타냅니다. LLM(Large Language Model)은 이러한 에이전트 개발에 중요한 역할을 하는데, 이 글에서는 LLM을 기반으로 한 에이전트의 개념과 구조에 대해 살펴보겠습니다.

소개

이 글은 "Survey on Large Language Model-based Autonomous Agents"라는 논문을 기반으로 작성되었습니다. 이 논문은 LLM을 활용한 에이전트의 연구 동향과 구조에 대해 종합적으로 분석하고 있습니다. 우리는 LLM 기반 에이전트의 중요성과 잠재력을 이해하기 위해 이 논문을 자세히 살펴볼 것입니다.

왜 LLM이 에이전트인가?

LLM은 기존의 제한된 지식을 활용한 에이전트 개발과는 달리 인간 수준의 지능을 달성하는 데 놀라운 잠재력을 보여주고 있습니다. 예를 들어, Voyager AI는 Minecraft에서 최고의 플레이어가 되는 것을 목표로 삼고 게임에서 새로운 스킬과 능력을 스스로 학습하여 점점 더 나은 성과를 내고 있습니다. 이처럼 LLM은 자기 개선 및 목표 달성을 통해 점차적으로 발전해 나가는 자율적인 에이전트를 만들 수 있는 가능성을 보여줍니다.

LLM 기반 에이전트의 예시

LLM을 활용한 자율 에이전트의 예시 중 몇 가지를 살펴보겠습니다. Nvidia의 Voyager AI는 Minecraft에서 최고의 플레이어가 되기 위한 목표를 가지고 있으며, 게임 내에서 스크립트를 생성하여 게임에 적용하여 실력을 향상시킵니다. DeepMind의 rt2 로봇은 LLM을 사용하여 새로운 상황에서 학습하고 적응하며, 새로운 기술과 능력을 습득할 수 있게 되었습니다. Stanford과 Google에서 수행된 generative agents 연구는 여러 개의 LLM을 활용하여 동시에 상호작용하고 협력하는 25개의 AI 기반 에이전트를 개발했습니다.

Voyager AI

Voyager AI는 LLM을 활용하여 Minecraft에서 최고의 플레이어가 되는 것을 목표로 합니다. 게임을 학습하고 새로운 스킬과 능력을 스스로 습득하여, 게임에 적용하고 개선합니다. 이를 위해 LLM은 스크립트를 작성하고 자체 개선을 위해 독립적으로 학습하며, 지속적으로 목표 달성을 위한 노력을 기울입니다. Voyager AI는 계속해서 발전하는 에이전트로서 높은 수준의 성능을 보여주고 있습니다.

Generative Agents

Generative Agents는 25개의 AI 기반 에이전트를 함께 상호작용하도록 구성되어 있습니다. 이러한 에이전트들은 각각 LLM을 기반으로 동작하며, 작은 마을인 Smallville에서 일상생활을 수행하고 협력하여 공통된 목표를 달성하기 위해 노력합니다. 이 연구는 에이전트 개발을 위한 새로운 접근 방식을 제시하며, LLM 기반 에이전트의 잠재력을 입증합니다.

에이전트 프로필 모듈

LLM 기반 에이전트의 핵심 요소 중 하나는 에이전트 프로필 모듈입니다. 이 모듈은 에이전트에 대한 정보를 제공하고, 에이전트가 수행할 역할과 기능을 정의합니다. 에이전트 프로필 모듈은 세 가지 방법으로 구성될 수 있습니다.

수작업 방법

에이전트 프로필을 일일이 작성하는 방법입니다. 예를 들어, "도움이 되는 채팅 어시스턴트" 또는 "고객 서비스 에이전트"와 같이 수동으로 역할을 정의하고 작성할 수 있습니다. 이 방법은 유연성이 높지만 많은 양의 에이전트를 다룰 때 수고롭고 번거로울 수 있습니다.

LLM 생성 방법

LLM을 활용하여 에이전트 프로필을 자동으로 생성하는 방법입니다. 이 방법은 많은 수의 에이전트를 생성할 때 시간을 절약할 수 있으나, 생성된 프로필에 대해 정확한 제어가 어려울 수 있습니다. 초기 프로필 예시와 함께 LLM에게 학습시키면 LLM은 해당 예시를 참고하여 프로필을 생성합니다.

데이터셋 정렬 방법

실제 데이터셋을 기반으로 에이전트 프로필을 생성하는 방법입니다. 이 방법은 실제 환경에 맞춤화된 프로필을 생성할 수 있으며, 데이터셋을 활용한 에이전트 개발에 적합합니다. 데이터셋을 분석하여 에이전트의 프로필을 작성하고, 이를 기반으로 에이전트에게 학습을 시킬 수 있습니다.

LLM을 활용한 에이전트의 핵심 요소

에이전트 메모리 모듈

LLM 기반 에이전트의 핵심 요소 중 하나는 에이전트 메모리 모듈입니다. 이 모듈은 에이전트가 환경으로부터 인지한 정보를 저장하고, 미래의 행동을 위해 기록된 기억을 활용합니다. 에이전트 메모리 모듈은 다음과 같은 역할을 수행합니다.

기억 저장 및 활용

에이전트가 환경으로부터 인지한 정보를 저장하고, 기록된 기억을 활용하여 미래의 행동을 계획하는 역할을 수행합니다. 이를 통해 에이전트는 과거의 경험을 바탕으로 향상된 결정을 내릴 수 있으며, 지속적인 자가 발전을 이룰 수 있습니다.

기억 구조

LLM 기반 에이전트는 인간의 기억 과정에서 영감을 받아 기억 저장 및 활용 메커니즘을 구현합니다. 인간의 기억은 일반적으로 단기 기억(short-term memory)에서 장기 기억(long-term memory)으로 이어지는 과정을 따릅니다. 이러한 기억 구조는 LLM 기반 에이전트의 메모리 모듈에서 활용될 수 있습니다.

기억 작업

에이전트 메모리 모듈의 주요 작업에는 읽기(Reading), 쓰기(Writing), 자기 반성(Self-reflection) 등이 포함됩니다. 에이전트는 환경으로부터 인지한 정보를 메모리에 기록하고, 이를 통해 향후의 행동을 위한 계획을 수립합니다. 메모리 작업은 에이전트의 성능과 효과적인 과제 완료에 큰 영향을 미칩니다.

에이전트 계획 모듈

LLM 기반 에이전트의 또 다른 핵심 요소는 계획 모듈입니다. 에이전트 계획 모듈은 복잡한 과제를 단순한 하위 과제로 분해하고, 각 하위 과제를 하나씩 해결하여 전체 과제를 완료하는 능력을 제공합니다. 계획 모듈은 에이전트가 복잡한 과제에 대해 생각하고 계획할 수 있는 능력을 부여함으로써, 에이전트를 더 효과적이고 신뢰할 수 있는 존재로 만들어 줍니다.

계획 모듈은 두 가지 형태로 구성될 수 있습니다. 하나는 계획 없는 모델로, 과제를 단계별로 나누어 순차적으로 해결하는 방식입니다. 다른 하나는 계획 포함 모델로, 과제를 계층적으로 분해하고 잠재적인 경로에 대해 복수의 대안을 고려하는 방식입니다. 이러한 계획 과정은 실제 성능에 큰 영향을 미치며, 에이전트의 효율성과 탄력성을 높여줍니다.

에이전트 액션 모듈

LLM 기반 에이전트의 마지막 핵심 요소는 액션 모듈입니다. 에이전트 액션 모듈은 에이전트의 결정을 구체적인 결과물로 전환하고, 환경과의 상호작용을 통해 에이전트의 효과성을 결정하는 역할을 수행합니다. 이 모듈은 다음과 같은 요소로 구성됩니다.

행동 목표

에이전트의 행동 목표는 행동의 목적을 정의하는 것입니다. 예를 들어, Voyager AI의 목표는 Minecraft에서 리소스를 탐색하고 수집하는 것입니다. 이를 위해 LLM은 전체 과제를 실행 가능한 행동 순서로 변환하여, 에이전트가 단계별로 활동을 수행하도록 돕습니다.

작업 완료 대화 상호작용

작업 완료 대화 상호작용은 에이전트의 행동을 지속적으로 모니터링하고 평가하는 과정입니다. 예를 들어, 에이전트가 작성한 스크립트가 실패한 경우에는 에이전트에게 실패한 부분을 알리고 다시 시도하도록 안내합니다. 이를 통해 에이전트는 지속적인 피드백을 받고 자가 개선을 이룰 수 있습니다.

환경 탐색과 상호작용

에이전트는 환경과의 상호작용을 통해 새로운 지식을 얻고, 환경과의 상호작용을 통해 자신을 향상시킬 수 있습니다. 환경 탐색과 상호작용을 통해 에이전트는 새로운 행동을 일반화하고 새로운 능력을 습득할 수 있습니다. 예를 들어, Voyager AI는 개방형 환경에서 계속해서 학습하면서 점차 발전해나가는 자율 에이전트입니다.

행동 전략

행동 전략은 에이전트가 행동을 실행하는 방식을 결정하는 요소로, 에이전트의 행동 공간을 정의합니다. Minecraft와 같은 게임을 플레이하는 경우, 가능한 모든 행동이 행동 공간에 포함됩니다. 또한 API 호출과 같은 외부 도구를 통해 확장적인 기능을 제공할 수도 있습니다.

LLM 기반 에이전트 평가

LLM 기반 에이전트의 성능을 평가하는 데에는 주관적인 평가와 객관적인 평가 두 가지 방법이 있습니다. 주관적 평가는 에이전트의 작업 완료 여부와 목표 달성도 등을 평가하는 것이며, 성공률, 보상, 정확도 등의 메트릭을 활용할 수 있습니다. 또한, 에이전트와 인간의 유사성을 평가하는 벤치마크를 활용할 수도 있습니다. 객관적 평가는 에이전트가 과제를 성공적으로 완료했는지 여부와 같은 명확한 메트릭을 활용하여 성능을 평가합니다.

LLM 기반 에이전트의 응용 분야

LLM 기반 에이전트는 다양한 응용 분야에서 활용될 수 있습니다. 사회과학, 자연과학, 엔지니어링 등 다양한 분야에서 LLM 기반 에이전트를 활용한 연구와 개발이 진행되고 있습니다.

사회과학

LLM 기반 에이전트는 사회과학 연구에 많은 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어, LLM 기반 에이전트를 활용하여 사회 시뮬레이션을 수행하거나 사회적 상호작용을 모델링하는 연구가 진행되고 있습니다. 이를 통해 사회 현상과 인간 행동에 대한 이해를 높일 수 있습니다.

자연과학

자연과학 분야에서도 LLM 기반 에이전트의 활용 가능성이 높습니다. 예를 들어, 환경과의 상호작용을 통해 새로운 지식을 얻는 연구와 신규 기술을 개발하는 연구에 LLM 기반 에이전트를 활용할 수 있습니다. 이를 통해 자연과학 분야에서의 혁신과 발전을 이끌어낼 수 있습니다.

엔지니어링

LLM 기반 에이전트는 엔지니어링 분야에서도 다양한 응용 가능성을 제시합니다. 가정 자동화 시스템이나 비즈니스 자동화 시스템 등 다양한 영역에서 LLM을 활용하여 인간의 역할을 대체하거나 보조하는 솔루션을 개발할 수 있습니다. 이를 통해 작업의 효율성을 높이고 인간의 역량을 보완할 수 있습니다.

결론

이 글에서는 LLM 기반 에이전트의 개념과 구조에 대해 다뤄보았습니다. LLM은 자율적인 에이전트 개발에 큰 잠재력을 가지고 있으며, 다양한 응용 분야에서 혁신과 발전을 이끌어낼 수 있습니다. 향후 LLM 기반 에이전트의 연구와 개발이 더욱 활발히 진행되면서, 우리는 보다 스마트하고 효율적인 시스템과 솔루션을 경험할 수 있게 될 것입니다.