AI 에이전트 소개 및 LLM 발전 동향
이 비디오에서는 케인이라는 발표자가 AI 에이전트의 개념을 소개하며, 이는 LLM(대규모 언어 모델)의 발전에서 한 단계 더 나아간 개념임을 설명합니다. 그는 과거 자신의 비디오와 업무 경험을 언급하며, Google, Meta, Amazon과 같은 주요 기술 기업들이 AI 에이전트에 대한 관심이 높아지고 있음을 지적합니다.
LLM 발전의 세 가지 주요 동향
발표자는 LLM의 발전을 이끄는 세 가지 주요 동향을 강조합니다.
- 멀티모달 모델: AI가 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 형태의 입력을 이해할 수 있게 해줍니다. GPT-4 Omni, Gemini 1.5 Pro, LLaMA 모델 등이 예시로 언급됩니다.
- 향상된 AI 지능: MMLU와 같은 벤치마크를 통해 측정되는 AI의 추론 능력입니다.
- 경량화된 모델: 더 적은 파라미터로 더 나은 결과를 달성하는 모델입니다.
AI 에이전트의 구조
AI 에이전트는 핵심 추론 엔진(LLM), 도구, 메모리, 계획 및 행동으로 구성됩니다. 에이전트는 환경을 관찰하고, 상황에 맞춰 행동을 선택합니다. 이러한 상호작용은 관찰, 행동, 피드백 루프를 통해 지속적으로 이루어집니다.
AI 에이전트의 실제 응용 사례
실제 AI 에이전트 시스템의 예시로 다음이 제시됩니다.
- Perplexity AI: AI와 웹 검색을 결합한 시스템입니다.
- 미래에셋증권 리서치 AI: 금융 데이터를 분석하여 보고서를 작성하는 AI 시스템입니다.
- LG전자 스마트홈 에이전트: 로봇을 통해 가정 내 기기를 제어하는 시스템입니다.
AI 에이전트의 미래 방향
발표자는 AI 에이전트가 휴머노이드 로봇 개발에 크게 기여할 것이라고 전망합니다. 그는 AI 에이전트가 가정과 공장에서 복잡한 작업을 수행할 수 있는 로봇의 발전에 중요한 역할을 할 것으로 예상합니다. 또한 로봇이 환경과 상호작용하며 다양한 행동을 할 수 있는 미래를 제시합니다.