에이전트 시대의 AI 시스템 설계

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장

서론

에이전트는 이를테면 다음과 같은 제안을 담은 결과를 출력할 것이다.

itemB

**quantity_to_order=300** reason_to_reorder='현재 재고(100)는 배송 기간 동안의 예상

수요를 감당하기에 부족합니다. 최근 주간 판매량(70-90개)을 기준으로, **2주의 배송 기

간을 감당하고** 안전 재고를 유지할 만큼 **주문해야 합니다.**'

전통적인 프로그래밍이라면 재고를 명시적으로 관리하는 코드를 사람이 직접 작성해야 했을

것이다. 이 예에서 보듯

AI

에이전트는 사람이 계속 안내하거나 명시적으로 프로그래밍하지

않아도 독립적으로 작동하는

자율성

autonomy

을 지닌다. 이러한 자율성은 전통적인 소프트웨어와

AI

에이전트를 구분하는 핵심적인 차별점이다.

1.3.2

에이전트의 특징

자율성 외에도 에이전트는 보통 다음과 같은 특징을 지닐 것으로 기대된다.

목표 지향성

에이전트는 단순히 입력 프롬프트에 응답하기보다는 특정 목표를 향해 작동한다. 재고 관리 에이전트의 예에서

는 적시에 재고를 관리한다는 목표를 시스템 프롬프트로 설정했다.

계획 및 추론

재고 관리 에이전트가 재주문할 품목 수를 결정하기 위한 단계들을 스스로 계획

planning

했음을 주목하자. 에이전트

는 최근 주간 판매량 범위를 파악하고, 배송 기간을 고려해 최대 ...