LLM 기반 AI 에이전트의 심층 탐구: 차세대 자율 시스템의 가능성

최근 LLM(Large Language Model) 기반 자율 에이전트 시스템이 학계와 산업계에서 큰 주목을 받고 있다. AutoGPT, GPT-Engineer, BabyAGI와 같은 프로토타입들은 LLM이 단순히 텍스트 생성을 넘어 복잡한 문제 해결 도구로서 활용될 수 있음을 보여주고 있다. 이러한 접근은 LLM의 활용 범위를 크게 확장시키며, 다양한 문제 도메인에서 새로운 솔루션을 제공할 수 있는 가능성을 제시한다. 본 블로그에서는 LLM 기반 AI 에이전트 시스템의 주요 구성 요소와 그 적용 사례에 대해 심도 있게 탐구하고자 한다.

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LLM 기반 자율 에이전트 시스템 개요

LLM 기반 자율 에이전트 시스템은 LLM을 에이전트의 핵심적인 지능으로 활용하며, 여러 보조적 구성 요소를 통해 기능을 확장한다. 이 시스템은 크게 계획(Planning), 메모리(Memory), 그리고 **도구 사용(Tool Use)**이라는 세 가지 주요 단계로 구분할 수 있다. 각 단계는 시스템이 복잡한 작업을 효율적으로 수행하도록 돕고, 독립적이며 상호 보완적으로 작동한다.

1. 계획 (Planning)

자율 에이전트는 복잡한 문제를 해결하기 위해 작업을 여러 단계로 분해하고, 이를 체계적으로 수행하기 위한 계획을 수립한다. 계획 단계는 다음과 같은 두 가지 주요 기능으로 구성된다.

작업 분해 (Task Decomposition)

복잡한 작업은 여러 개의 작은 하위 목표로 나누어 처리해야 한다. 이를 위해 Chain of Thought(CoT) 기법이 널리 사용되며, 이는 모델에게 "단계별로 생각하라"고 지시함으로써 복잡한 문제를 여러 작은 단계로 분해하고, 각 단계를 체계적으로 해결하도록 돕는다. 이러한 작업 분해는 문제의 복잡도를 낮추고, 각 단계의 목표를 명확하게 함으로써 모델의 성능을 향상시킨다. **Tree of Thoughts(ToT)**는 CoT를 확장하여 각 단계에서 다양한 가능성을 탐색하고 최적의 해결책을 찾는 방법이다. ToT는 각 단계별로 여러 개의 잠재적 해결책을 생성하고, 이를 바탕으로 최적의 해결 경로를 찾기 위해 탐색 과정을 수행한다.
또한 LLM+P 접근법은 외부의 전통적인 플래너를 활용하여 장기적인 계획 수립을 가능하게 하며, 이를 통해 복잡하고 긴 시간에 걸친 문제를 효과적으로 해결할 수 있다. LLM+P 접근법은 Planning Domain Definition Language (PDDL)을 사용하여 문제를 정의하고, 이를 바탕으로 기존의 플래너를 활용해 효율적인 계획을 수립한다. 이 과정에서 LLM은 문제의 정의와 계획을 자연어로 번역하고, 이를 실행 가능한 형태로 변환하여 외부 플래너와의 상호작용을 지원한다.

자기 반성 (Self-Reflection)

자기 반성은 자율 에이전트가 과거의 실수를 수정하고, 행동을 개선하며 반복 학습을 통해 성능을 향상시키는 데 필수적이다. ReAct와 같은 프레임워크는 LLM이 문제를 인식하고 이를 해결하기 위한 논리적 추론을 제공하도록 한다. ReAct는 LLM이 작업 중 발생하는 문제를 명시적으로 설명하고, 이러한 설명을 바탕으로 문제 해결을 위한 새로운 접근법을 도출하는 방식으로 작동한다. 이를 통해 에이전트는 보다 정확하고 효율적인 문제 해결 능력을 갖추게 된다. Reflexion은 동적 메모리와 자기 반성 기능을 결합하여 에이전트가 스스로 실수를 인식하고 개선할 수 있는 능력을 갖추게 한다. Reflexion은 과거의 실패를 학습 데이터로 활용하며, 반복적인 실패를 방지하고 더 나은 성과를 낼 수 있도록 에이전트의 행동을 조정한다.

2. 메모리 (Memory)

에이전트의 메모리는 크게 단기 메모리와 장기 메모리로 구분된다. 메모리는 에이전트가 작업을 수행하는 데 필요한 정보를 저장하고, 이를 적절한 시점에 활용함으로써 문제 해결 능력을 향상시키는 데 기여한다.

단기 메모리

단기 메모리는 LLM의 **컨텍스트 학습(in-context learning)**을 활용하여 현재 작업에 필요한 정보를 일시적으로 저장한다. 이는 모델의 제한된 컨텍스트 창 길이에 따라 제한되며, 즉각적인 작업 수행에 활용된다. 단기 메모리는 현재 진행 중인 작업의 문맥을 이해하고, 필요한 정보를 제공하여 모델이 일관된 결과를 도출할 수 있도록 돕는다. 하지만 컨텍스트 창 길이의 제한으로 인해 단기 메모리는 긴 작업이나 복잡한 작업의 경우 한계가 있을 수 있다.

장기 메모리

장기 메모리는 에이전트가 장기간에 걸쳐 정보를 저장하고 필요 시 이를 효과적으로 불러올 수 있는 기능을 제공한다. 이를 위해 외부 벡터 저장소를 활용하며, MIPS(Maximum Inner Product Search) 알고리즘을 통해 빠르게 필요한 정보를 검색한다. 장기 메모리는 에이전트가 과거의 경험을 학습하고, 이를 바탕으로 새로운 상황에서 적절한 결정을 내릴 수 있도록 지원한다. 대표적인 알고리즘으로는 HNSW, FAISS, ScaNN 등이 있다. 이러한 알고리즘은 대용량 데이터에서 유사한 정보를 빠르게 검색할 수 있도록 설계되었으며, 이를 통해 에이전트는 과거의 경험을 효율적으로 활용할 수 있다.

3. 도구 사용 (Tool Use)

도구 사용은 인간의 지능을 특징짓는 핵심적인 요소이며, LLM도 외부 도구를 활용함으로써 그 능력을 확장할 수 있다. MRKL(Modular Reasoning, Knowledge and Language)과 같은 시스템은 여러 전문가 모듈과 연결되어 LLM이 특정 작업을 수행할 때 적합한 모듈을 선택하도록 한다. MRKL은 각 모듈의 전문성을 활용하여 복잡한 문제를 효율적으로 해결할 수 있도록 지원하며, LLM이 적절한 도구를 선택하고 이를 효과적으로 사용하는 능력을 갖추게 한다.
최근에는 ChatGPT 플러그인과 OpenAI API 함수 호출을 통해 LLM이 외부 도구를 실제로 활용할 수 있는 기능이 구현되고 있다. 이를 통해 LLM은 인터넷 검색, 데이터 분석, 코드 실행 등 다양한 작업을 수행할 수 있게 되었으며, 이러한 기능은 LLM의 문제 해결 능력을 크게 확장시켰다. HuggingGPT는 ChatGPT를 태스크 플래너로 사용하여 HuggingFace 플랫폼의 다양한 모델들을 선택하고, 실행 결과를 요약하여 제공하는 역할을 수행한다. HuggingGPT는 LLM이 다양한 작업을 계획하고, 필요한 도구를 선택하며, 최종 결과를 사용자에게 전달하는 과정을 자동화하여 효율적인 문제 해결을 가능하게 한다.

적용 사례들

1. 과학적 발견 에이전트

ChemCrow는 유기 합성, 신약 개발, 소재 설계 등의 작업을 수행하기 위해 LLM이 13개의 전문가 도구와 결합된 사례로, GPT-4보다 높은 수준의 화학적 정확성을 달성하였다. 이 사례는 LLM만으로 평가하기 어려운 깊이 있는 과학적 지식을 요구하는 작업에서 ChemCrow가 탁월한 성능을 보였음을 입증한다. ChemCrow는 각 작업의 특성에 맞는 도구를 선택하고, 이를 LLM과 결합하여 복잡한 과학적 문제를 해결하는 데 성공하였다. 이는 LLM이 도구와 결합될 때 그 성능이 어떻게 향상될 수 있는지를 잘 보여주는 예시이다.
또한, LLM을 사용하여 복잡한 과학 실험을 계획하고 수행하는 연구도 진행되었다. 예를 들어, "새로운 항암제를 개발하라"는 요청에 대해 LLM은 항암제 개발 동향을 조사하고, 타겟을 선정하며, 합성 과정을 계획하는 단계별 접근을 수행하였다. 이러한 과정에서 LLM은 과학적 지식을 활용하여 각 단계의 목표를 설정하고, 이를 달성하기 위한 구체적인 방법을 제안하였다. 이를 통해 LLM은 과학 연구 분야에서도 강력한 도구로 활용될 수 있음을 보여주었다.

2. 시뮬레이션 기반 생성 에이전트

Generative Agents는 25명의 가상 캐릭터가 상호작용하는 샌드박스 환경에서 각 캐릭터가 LLM을 기반으로 행동하는 실험이다. 이 시스템은 과거 경험을 바탕으로 행동하며 다른 캐릭터와 상호작용함으로써 정보 확산, 관계 형성, 사회적 이벤트 조율 등 인간 사회의 복잡한 행동을 모방하는 결과를 보였다. Generative Agents는 각 캐릭터가 개별적인 기억과 목표를 가지고 있으며, 이를 바탕으로 독립적으로 행동하고 상호작용한다. 이를 통해 에이전트들은 공동의 목표를 달성하거나 새로운 사회적 관계를 형성하는 등의 복잡한 행동을 보여주었다. 이러한 실험은 LLM이 인간의 사회적 행동을 모방하고, 이를 바탕으로 다양한 시나리오에서 적용될 수 있는 가능성을 탐구하는 데 중요한 기여를 하였다.

3. 자율 에이전트 프로토타입

AutoGPT는 LLM을 중심으로 설계된 자율 에이전트로, 자연어 인터페이스를 통해 다양한 작업을 수행한다. 현재는 신뢰성 문제로 인해 제한이 있지만, 자율 에이전트의 가능성을 보여주는 중요한 프로토타입이다. AutoGPT는 사용자가 제시한 목표를 바탕으로 작업을 계획하고, 이를 수행하기 위한 구체적인 단계를 제안하며, 각 단계를 독립적으로 수행할 수 있는 능력을 갖추고 있다. 이러한 접근은 에이전트가 인간의 개입 없이도 복잡한 작업을 수행할 수 있는 가능성을 보여준다.
GPT-Engineer는 자연어로 주어진 요구사항을 코드로 구현하는 프로젝트로, 사용자의 요구를 분석하고 필요한 컴포넌트를 작성하여 기능적인 코드 저장소를 생성하는 과정을 보여준다. GPT-Engineer는 각 컴포넌트의 역할과 기능을 명확히 정의하고, 이를 코드로 구현하여 최종적인 결과물을 도출한다. 이를 통해 LLM은 소프트웨어 개발 과정에서도 유용하게 활용될 수 있으며, 특히 코드 작성과 같은 복잡한 작업에서 큰 도움을 줄 수 있음을 보여준다.

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결론

LLM 기반 자율 에이전트 시스템은 여러 한계에도 불구하고 그 잠재력은 매우 크다. 특히 자연어를 통한 복잡한 문제 해결과 외부 도구와의 연계를 통해 더욱 강력한 문제 해결 능력을 발휘할 수 있다는 점이 주목할 만하다. 이러한 에이전트 시스템이 발전함에 따라 인간의 다양한 작업을 지원하고 새로운 가능성을 열어줄 것으로 기대된다. 예를 들어, LLM이 다양한 도구를 효과적으로 활용할 수 있게 되면, 복잡한 과학 실험이나 소프트웨어 개발, 사회적 시뮬레이션 등 다양한 분야에서 인간의 역할을 보조하거나 대체할 수 있을 것이다.
또한, LLM 기반 에이전트 시스템은 반복적인 자기 반성을 통해 지속적으로 성능을 개선할 수 있는 가능성을 보여준다. 이러한 자기 개선 능력은 에이전트가 새로운 문제 상황에서도 유연하게 대처하고, 점차 더 나은 해결책을 찾아가는 데 중요한 역할을 한다. 앞으로 이러한 에이전트 시스템이 발전하면서 인간의 다양한 작업을 돕고, 새로운 가능성을 열어줄 것으로 기대된다.
LLM 기반 에이전트 시스템에 대해 궁금한 점이나 추가적인 내용이 있다면 댓글로 남겨주시기 바란다. 여러분의 생각과 질문을 환영하며, 함께 논의하며 이 흥미로운 주제를 더욱 깊이 탐구해 나가기를 기대한다.
https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/

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