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AI Agent
LLM이 자율적으로 계획하고 도구를 사용하여 태스크 수행
AI Agent는 LLM의 추론 능력을 활용하여 복잡한 태스크를 자율적으로 수행하는 시스템입니다. 핵심 루프는 Observe(관찰) → Think(추론) → Act(행동) → Observe(결과 관찰)입니다. 사용자가 "이번 달 매출 보고서를 만들어줘"라고 하면, Agent가 DB 조회 → 데이터 분석 → 차트 생성 → 문서 작성까지 여러 단계를 자율적으로 수행합니다. ReAct(Reasoning + Acting), Plan-and-Execute, Tree-of-Thought 등의 프레임워크가 있으며, Claude Code, Devin, AutoGPT 등이 대표적입니다.
핵심 개념
1
사용자가 고수준 목표 제시 ("버그를 고쳐줘", "보고서 만들어줘")
2
Agent가 목표를 분석하고 실행 계획 수립 (Task Decomposition)
3
계획의 첫 번째 단계에 필요한 도구 선택 및 호출 (Function Calling)
4
도구 실행 결과를 관찰하고 다음 행동 결정
5
필요 시 계획 수정 (에러 발생, 새로운 정보 발견 등)
6
모든 단계 완료 시 사용자에게 최종 결과 보고
장점
- ✓ 복잡한 멀티스텝 태스크 자동화
- ✓ 도구 조합으로 능력 확장
- ✓ 사용자 개입 최소화
- ✓ 실패 시 자율적 수정 가능
단점
- ✗ 환각 기반 잘못된 계획 수립 위험
- ✗ 도구 호출 연쇄에서 에러 증폭
- ✗ 비용 — 많은 LLM 호출
- ✗ 보안 — 과도한 권한 부여 위험
사용 사례
Claude Code (코딩 에이전트)
Devin (AI 소프트웨어 엔지니어)
AutoGPT / BabyAGI
Cursor / GitHub Copilot Agent
Customer Support Agent