🚀 Auto-GPT 이후, LLM 자동화의 진화: Plan-and-Solve, GPT-Researcher까지

1️⃣ LLM 자동화, 어디까지 왔나?

대규모 언어 모델(LLM)이 발전하면서, AI 자동화 기술도 빠르게 변화하고 있습니다. 특히 2023년 초, Auto-GPT가 등장하며 LLM 자동화가 본격적으로 주목받기 시작했죠. 이후 여러 연구자와 개발자들이 AGI(인공 일반 지능) 에 한 걸음 더 다가가기 위해 다양한 방식의 자동화 모델을 연구하고 있습니다.

현재 대표적인 LLM 자동화 기술로는 다음과 같은 것들이 있습니다.

• Plan-and-Solve Prompting: 기존 Zero-shot CoT(Chain-of-Thought) 방식보다 향상된 추론 전략
• Auto-GPT: GPT-4 기반의 자동 실행 AI
• GPT-Researcher: 연구 보고서 작성 및 자료 조사에 특화된 AI

이제 각 기술이 무엇인지, 그리고 실제로 얼마나 유용한지 살펴보겠습니다.

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2️⃣ Plan-and-Solve Prompting이란?

Plan-and-Solve(PS) 프롬프팅은 논리적 추론 성능을 향상 시키기 위한 새로운 접근 방식입니다.

🔍 기존 방법: Zero-shot CoT(Chain-of-Thought)

• CoT는 LLM이 복잡한 문제를 해결할 때, 단계적으로 생각하는 과정을 텍스트로 유도하는 기법입니다.
• 예를 들어, 수학 문제를 풀 때 "문제를 보고 → 논리적 단계를 거쳐 → 답을 도출"하도록 학습시킵니다.

🔍 Plan-and-Solve 방식의 차이점
PS 프롬프팅은 CoT보다 한 단계 발전한 방식으로, 두 가지 구성 요소로 이루어져 있습니다.

1. Plan(계획 세우기) – 전체 문제를 분석하여 여러 하위 작업으로 나눔
2. Solve(해결하기) – 세운 계획을 바탕으로 순차적으로 해결

🔹 주요 특징
✅ 모든 데이터셋에서 기존 Zero-shot CoT보다 성능이 뛰어남
✅ Zero-shot Program-of-Thought보다 비슷하거나 더 나은 결과 제공
✅ 8-shot CoT 수준의 성능을 Zero-shot으로 구현 가능

👉 결론: Plan-and-Solve 프롬프팅은 단순한 논리 추론이 아니라, 문제 해결 과정을 더 체계적으로 구조화하는 방식으로 발전했습니다.

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3️⃣ Auto-GPT: 기대와 현실

Auto-GPT는 GPT-4를 기반으로 한 자동화 AI로, 2023년 3월 스타트업인 Significant Gravitas에서 공개했습니다. 이 AI는 특정 목표를 설정하면 스스로 계획을 수립하고 실행하는 기능을 갖추고 있어, 마치 인간의 사고 프로세스를 모방하는 듯 보였습니다.

🔥 Auto-GPT가 주목받은 이유

• 사용자가 간단한 목표를 입력하면, AI가 자동으로 계획을 수립하고 실행
• 인터넷 검색, 파일 저장, API 호출 등 다양한 작업 수행 가능
• AGI(인공 일반 지능)의 가능성을 엿볼 수 있는 모델

💡 하지만 현실적인 한계도 존재

• 출력의 비효율성: LLM이 생성하는 출력이 길고, 불필요한 정보가 많음
• 비용 문제: GPT-4 API 사용량이 많아지면 비용이 크게 증가
• 불안정한 의사 결정: 정해진 목표를 넘어선 창의적 해결책을 도출하기 어려움

🔍 사용 예시
Auto-GPT를 활용하면 다음과 같은 작업이 가능합니다.

1. 주식 포트폴리오 생성 – AI가 실시간 데이터를 수집하여 투자 전략을 분석
2. 여행 일정 계획 – AI가 최적의 항공편과 호텔을 검색하고 예산을 고려해 계획을 수립

👉 결론: Auto-GPT는 흥미로운 개념이지만, 아직 완벽한 자동화 도구로 활용하기엔 한계가 많습니다.

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4️⃣ GPT-Researcher: 보다 현실적인 대안?

Auto-GPT의 한계를 보완하기 위해 등장한 또 다른 모델이 GPT-Researcher입니다.

🔹 GPT-Researcher란?
GPT-Researcher는 보다 체계적이고 신뢰성 높은 연구 보고서를 생성하는 AI입니다. Plan-and-Solve 방식과 Auto-GPT의 아이디어를 일부 차용하여, 보다 정교한 자료 조사 및 분석이 가능하게 만들었습니다.

🎯 특징 및 장점
✅ 연구 논문, 보고서, 기술 분석 문서 작성에 특화됨
✅ 자동화된 정보 수집 및 정리 기능 제공
✅ 신뢰도 높은 정보를 바탕으로 체계적인 아웃풋 생성

🔍 사용 예시
✔ 기업 분석: 구글 모회사 Alphabet의 투자 분석 보고서를 작성
✔ 기술 조사: 특정 AI 알고리즘의 개념 및 발전 과정 조사

👉 결론: GPT-Researcher는 단순한 자동화보다 보다 신뢰도 높은 문서를 생성하는 것에 초점을 맞추고 있어, 현실적으로 활용 가능성이 높습니다.

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5️⃣ AGI로 가는 길, 앞으로의 전망

현재 LLM 자동화 기술들은 AGI로 가는 중요한 디딤돌 역할을 하고 있습니다. 하지만 완전한 AGI(인공 일반 지능)로 가기 위해서는 다음과 같은 문제들이 해결되어야 합니다.

🔹 현재 LLM 자동화의 한계

• 의사 결정 능력 부족: AI가 스스로 창의적인 문제 해결을 수행하는 수준까지는 아직 도달하지 못함
• 데이터 품질 문제: 신뢰할 수 없는 정보가 포함될 가능성이 있음
• 비용 문제: 고성능 AI 모델을 사용할 때 발생하는 높은 비용

💡 향후 발전 가능성
✅ 더 나은 프롬프팅 기법을 통한 추론 성능 향상
✅ 자동화 모델과 강화학습(RL)의 결합으로 더욱 정교한 의사결정 가능
✅ 더 빠르고 저렴한 모델 개발을 통한 상용화 가능성 증가

🚀 결론: Auto-GPT, GPT-Researcher, Plan-and-Solve Prompting 같은 기술들은 완전한 AGI를 향한 중요한 단계이며, 앞으로 더 발전할 가능성이 큽니다.

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💡 정리하자면…

• Plan-and-Solve Prompting은 기존 CoT보다 향상된 방식으로, 문제 해결 능력을 더 강화함
• Auto-GPT는 AI 자동화의 가능성을 보여주었지만, 실용성에서는 한계가 있음
• GPT-Researcher는 연구 및 정보 분석 분야에서 보다 실용적인 대안이 될 수 있음
• 완전한 AGI로 가기 위해서는 더 많은 발전이 필요

현재 AI 자동화 기술들은 빠르게 발전하고 있으며, 앞으로 얼마나 더 강력한 AI가 등장할지 기대됩니다.