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이번 장에서는 AI Agents라는 것에 대한 기본 개념들에 대해서 알아봅니다.

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허깅페이스에서 제시하는 핵심 개념은 아래와 같습니다.

Agent 이해하기

• Agent란 무엇이며, 어떻게 작동할까요?
  • Agent에 대한 개념은 1.2. What is Agent?에서 다룰 수 있을거 같네요!
• Agent는 추론(reasoning)과 계획을(planning) 통해 어떻게 결정을 내릴까요?
  • Agent는 LLM에 수학적 능력인 추론능력(reasoning 능력)이 향상됨에 따라 발전된 형태입니다. 예를 들어, 딥시크의 R1 모델처럼 reasoning이 바탕이 되어야만 Agent가 될 수 있습니다.
  • 그 reasoning 모델에 planning 모델 or 추론(inference) 파이프라인이 앞단에 붙어서 planning이 세워져야만 Agent가 제 역할을 할 수 있습니다.

Agent에서 LLM(대형 언어 모델)의 역할

• LLM이 Agent의 “두뇌” 역할을 하는 방식
  • LLM이 발전함에 따라 Agent가 빛을 발휘하고 있기 때문에 base가 되는 LLM도 잘 알아야 합니다.
• LLM이 메시지 시스템(Messages system)을 통해 대화를 구조화하는 방법
  • 정확히 messages system은 system prompt, user prompt로 나눌 수 있습니다. 이때, 대부분의 planning에 대한 부분은 system prompt에서 관할하므로 최근들어 system prompt의 중요성이 더욱 커지고 있습니다.

도구(Tools)와 액션(Actions)

• Agent가 외부 도구를 사용하여 환경과 상호 작용하는 방식
  • Agent는 tool을 가져와서 활용하는 방식입니다. 예를 들어, LLM이 output으로 출력한 코드가 있다면, 그것을 바로 터미널을 실행하고 터미널 내에서 그 코드를 실행해봄으로써 그 결과물을 LLM이 바로 입력으로 받아볼 수 있습니다.
• 에이전트를 위한 도구를 구축하고 통합하는 방법
  • 도구들을 잘 가져오고 각 도구들을 어떤 단계에 배치하고 통합할지에 대해서도 결과물에 엄청난 영향을 줄 수 있기 때문에 중요한 부분입니다.

Agent의 Workflow

• 생각(Think) → 행동(Act) → 확인(Observe)
  • 사람과 유사하게 Agent도 어떤 업무 처리를 할 때 생각을 하고, 행동을 하고, 그 행동의 결과물을 확인하게 됩니다.

Conclusion

위의 핵심 개념들은 매우매우 중요한 전체 틀이라고 생각합니다. 이러한 전체적인 구조를 잘 인지하고 학습을 하면 좋을거 같습니다!

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1.2. What is Agent?

Reference

https://huggingface.co/learn/agents-course/en/unit1/introduction

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Topics

1. Introduction to Agents

1.1. Introduction

1.2. What is Agent?

1.3. What are LLMs?

1.4. Messages and Special Tokens

1.5. What are Tools?

1.6. Understanding AI Agents through the Thought-Action-Observation Cycle

1.7. Thought, Internal Reasoning and the Re-Act Approach

1.8. Actions: Enabling the Agent to Engage with Its Environment

1.9. Observe: Integrating Feedback to Reflect and Adapt

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