ㅁ 주요 예시

1. AutoGPT

ㅇ 정의:
– AutoGPT는 GPT 계열의 대형 언어 모델(LLM)을 기반으로 사용자의 목표를 입력하면 해당 목표를 달성하기 위한 세부 작업을 스스로 계획하고 실행하는 자율형 에이전트 프레임워크이다.
– 단일 프롬프트 응답을 넘어, 인터넷 검색, 파일 생성, API 호출 등 여러 단계를 자동으로 수행한다.

ㅇ 특징:
– 목표 지향적(Task-driven) 실행 구조.
– 외부 도구(브라우저, 로컬 파일, 데이터베이스)와 연계 가능.
– 연속적인 의사결정 루프(Plan → Execute → Review)를 통해 작업을 진행.
– Python 기반 오픈소스 프로젝트로 커뮤니티 기여가 활발.

ㅇ 적합한 경우:
– 시장 조사, 데이터 수집, 콘텐츠 생성 등 반복적이고 다단계 작업.
– 사람의 지속적인 개입 없이 자동화가 필요한 업무.

ㅇ 시험 함정:
– AutoGPT 자체가 모델이 아니라 LLM을 활용한 프레임워크라는 점을 혼동.
– 실시간 학습(online learning)을 수행한다고 착각하는 경우.
– 모든 작업이 완벽히 자동화된다고 생각하는 오해.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: “AutoGPT는 사용자의 목표를 기반으로 스스로 세부 작업을 계획하고 실행하는 자율형 에이전트이다.”
– X: “AutoGPT는 GPT 모델 자체의 이름이다.”
– O: “AutoGPT는 외부 API와 연계하여 다단계 작업을 수행할 수 있다.”
– X: “AutoGPT는 지속적으로 자체 학습을 통해 모델 파라미터를 업데이트한다.”

ㅁ 추가 학습 내용

AutoGPT와 유사한 생성형 에이전트로는 BabyAGI, AgentGPT 등이 있으며, 모두 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 작업 계획과 실행을 자동화한다. 그러나 구현 방식과 기능 범위에는 차이가 있다.
시험에서는 AutoGPT의 핵심 구조인 목표 설정 → 계획 수립 → 실행 → 피드백 루프 과정과 기존 챗봇과의 차이점을 비교하는 문제가 출제될 수 있다.
또한 AutoGPT의 메모리 관리 방식인 단기 메모리와 장기 메모리의 차이, 플러그인 및 도구 연동 방식, 그리고 오작동이나 잘못된 정보 생성 위험과 같은 보안 및 윤리적 이슈에 대해서도 학습해야 한다.