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<AI Agent의 한계와 윤리> 무한 실행 루프와 책임의 경계 AI Agent는 이제 단순히 명령을 수행하는 도구가 아니라, 스스로 판단하고 실행하는 자율형 시스템으로 진화했습니다. 그러나 이러한 발전은 동시에 새로운 위험을 동반합니다. AI가 잘못된 데이터를 학습하거나, 논리적 오류 루프에 빠질 때, 인간이 예상치 못한 결과를 만들어낼 수 있기 때문입니다. 특히 최근 자율 실행형 에이전트(Auto Agent)들은 “반복적 자기 호출(Self-Loop)” 문제나 “데이터 누락으로 인한 판단 왜곡” 현상을 자주 일으키며, 인간의 감독이 없는 상태에서 결과를 확대 재생산하는 사례가 보고되고 있습니다.이 글에서는 자율형 AI의 위험 요소를 구체적으로 살펴보고, AI Governance(거버넌스)와 Human-in-the-Loop(인간 개입형 관리) 관점에서 인간이 어떤 .. 2025. 11. 12.
<AI 개발자와 Agent의 협업> ‘작업자’에서 ‘감독자’로 AI Agent가 등장하기 전까지 개발자의 일상은 대부분 “직접 구현” 중심이었습니다. 코드 한 줄 한 줄을 스스로 입력하며 문제를 해결하는 것이 핵심 역량으로 여겨졌지요. 하지만 이제는 상황이 달라졌습니다. AI가 코드를 작성하고, 테스트를 자동화하며, 심지어 버그를 스스로 수정하기까지 합니다. 이 변화 속에서 인간은 더 이상 단순한 ‘작업자’로 머무를 수 없습니다. 대신 AI가 생산하는 결과물을 관리하고, 정확성을 검증하며, 목표에 맞게 조정하는 ‘감독자’로서의 역할이 중요해졌습니다.AI Agent는 인간이 내리는 ‘의사결정’을 중심으로 움직입니다. 즉, 개발자는 도구를 다루는 기술자에서, AI의 행동을 설계하는 관리자이자 전략가로 변하고 있습니다. 이 글에서는 개발자, PM, 디자이너가 AI Age.. 2025. 11. 12.
<AI Agent의 자율 루프> 생각하고 실행하는 알고리즘 AI가 단순히 인간의 지시를 따르는 수준을 넘어, 스스로 사고하고 행동하는 존재로 진화하기 위해서는 핵심적인 원리가 필요합니다. 그것이 바로 **피드백 루프(Feedback Loop)**입니다. AI Agent는 목표를 인식하고, 그 목표를 달성하기 위한 계획을 세우며, 실행 결과를 평가하고 개선하는 과정을 반복합니다. 이 과정을 통해 AI는 단순한 ‘명령 수행자’가 아닌, ‘스스로 성장하는 시스템’으로 발전하게 됩니다. 이 자율 루프 구조는 **Reflection**, **ReAct**, **AutoGPT**와 같은 프레임워크에서 대표적으로 구현됩니다. 각 시스템은 서로 다른 방식으로 사고, 행동, 반성을 연결해 AI가 반복적으로 학습하도록 설계되어 있습니다. 이번 글에서는 AI Agent의 자율 루프.. 2025. 11. 12.
도구 호출 완전 이해 – AI의 새로운 팔과 다리 AI가 진정한 의미에서 ‘지능’을 갖추기 위해서는 단순히 텍스트를 이해하고 생성하는 능력만으로는 부족합니다. 세상과 직접 상호작용하고, 데이터를 읽고, 파일을 수정하며, 명령을 실행하는 **‘행동 능력’**이 필요합니다. 이 역할을 수행하는 핵심 기술이 바로 **도구 호출(Tool Use)**입니다. 도구 호출은 AI 모델이 외부 API, 코드베이스, 데이터베이스, 또는 OS 명령어를 스스로 실행할 수 있게 해주는 기술로, AI의 손과 발에 해당한다고 할 수 있습니다. 이 기능이 활성화되면 AI는 단순한 언어 모델에서 벗어나, 실제로 세상을 ‘조작할 수 있는 존재’로 진화합니다. 이번 글에서는 AI의 도구 호출이 어떻게 작동하는지, 그리고 Cursor·Replit·LangChain·OpenAI Funct.. 2025. 11. 12.
System Prompt 설계의 기술 – AI 에이전트의 성격을 만드는 법 AI가 인간처럼 사고하고 행동하기 위해서는 단순한 데이터 학습만으로는 부족합니다. AI의 사고방식과 말투, 문제 해결 방식은 모두 **시스템 프롬프트(System Prompt)**에 의해 형성됩니다. 시스템 프롬프트는 일종의 ‘성격 설계서’로, AI에게 **“너는 어떤 존재이며, 어떤 방식으로 생각하고 말해야 하는가”**를 지시합니다. 예를 들어 “당신은 신중하고 논리적인 연구자입니다”라고 설정하면 AI는 분석적이고 조심스러운 어조로 답하지만, “당신은 친근한 여행 블로거입니다”라고 설정하면 감성적이고 생생한 표현을 사용하게 됩니다. 이처럼 시스템 프롬프트는 단순한 설정이 아니라 **AI의 정체성을 규정하는 핵심 설계 요소**입니다. 이번 글에서는 AI의 개성을 만드는 프롬프트 설계 원리와 함께, 실제 .. 2025. 11. 12.
<AI Agent와 AI Assistant의 차이> 자율성과 의사결정의 경계 AI 기술의 발전 속도는 빠르게 가속화되고 있으며, 그 중심에는 인간의 요청을 수행하는 **AI Assistant**와 스스로 판단하고 행동하는 **AI Agent**가 있습니다. 이 둘은 비슷해 보이지만, 근본적인 차이가 존재합니다. AI Assistant는 사용자의 명령을 따라 행동하는 ‘보조자’이고, AI Agent는 목표를 이해하고 스스로 실행 계획을 수립하는 ‘자율형 수행자’입니다. 즉, Assistant는 "무엇을 하라"는 지시가 필요하지만, Agent는 "무엇을 달성하라"는 목표만 주어도 스스로 방법을 찾습니다. 이 글에서는 두 개념의 차이를 구조적, 기능적, 그리고 실무적 관점에서 비교하여 AI 시대의 새로운 패러다임을 이해해보겠습니다.AI Assistant – 지시에 반응하는 스마트 조력.. 2025. 11. 12.
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