ㅁ 주요 예시

1. AutoGPT

ㅇ 정의:
– 오픈소스 기반의 자율 에이전트 프레임워크로, 사용자가 설정한 목표를 달성하기 위해 GPT 모델을 반복적으로 호출하며 스스로 계획·실행·평가를 수행.

ㅇ 특징:
– 장기 목표를 세분화하여 단계별 실행.
– 인터넷 검색, 파일 저장, 코드 실행 등 외부 작업 자동화 가능.
– 플러그인 구조로 기능 확장 용이.

ㅇ 적합한 경우:
– 반복적 리서치, 데이터 수집·분석, 자동 보고서 생성.
– 명확한 목표와 외부 리소스 활용이 필요한 프로젝트.

ㅇ 시험 함정:
– 단순 GPT 챗봇과 구분 필요(자율적 작업 계획 및 실행 여부).
– ‘Auto’라는 명칭 때문에 완전 무인 운영으로 오해할 수 있음.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– (O) AutoGPT는 사용자가 설정한 목표를 달성하기 위해 스스로 계획을 세우고 실행한다.
– (X) AutoGPT는 사전 학습 데이터만으로 모든 답변을 제공하며 외부 작업은 수행하지 않는다.

2. BabyAGI

ㅇ 정의:
– Python 기반 경량 자율 에이전트로, 작업 생성·우선순위 결정·실행을 반복하는 구조.

ㅇ 특징:
– 단순한 코드 구조로 학습 및 커스터마이징 용이.
– 메모리 관리와 작업 큐 기반의 순차 실행.
– GPT API를 활용한 유연한 작업 처리.

ㅇ 적합한 경우:
– 교육 목적, 프로토타입 개발, 소규모 자동화.

ㅇ 시험 함정:
– AGI(범용 인공지능)와 혼동 금지(이름과 달리 범용 지능 아님).
– BabyAGI는 대규모 분산처리 프레임워크가 아님.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– (O) BabyAGI는 작업 생성, 우선순위 결정, 실행을 반복한다.
– (X) BabyAGI는 인간 수준의 범용 지능을 보유한다.

3. Agentic RAG

ㅇ 정의:
– Retrieval-Augmented Generation(RAG)에 자율 에이전트 기능을 결합하여, 검색-생성-추론-후속 작업을 자동화한 방식.

ㅇ 특징:
– 검색 결과를 기반으로 한 다단계 추론.
– 필요한 경우 추가 검색 및 재생성 반복.
– 다양한 데이터 소스 통합 가능.

ㅇ 적합한 경우:
– 최신 정보 반영이 필요한 질의응답.
– 복잡한 의사결정 지원.

ㅇ 시험 함정:
– 단순 RAG와 구분(Agentic RAG는 후속 작업 및 의사결정 포함).
– Agentic RAG는 항상 더 정확하다는 보장은 없음.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– (O) Agentic RAG는 검색-생성-추론-후속 작업을 자동화한다.
– (X) Agentic RAG는 검색 단계를 생략하고 생성만 수행한다.

4. 메타에이전트

ㅇ 정의:
– 여러 개의 하위 에이전트를 조율·관리하며, 각 에이전트의 결과를 통합하여 최적의 의사결정을 내리는 상위 에이전트.

ㅇ 특징:
– 하위 에이전트 간 협업 및 역할 분담.
– 결과 종합 및 품질 관리.
– 복잡한 문제 해결에 유리.

ㅇ 적합한 경우:
– 다분야 지식이 필요한 프로젝트.
– 복수의 전문 에이전트를 통합해야 하는 상황.

ㅇ 시험 함정:
– 메타에이전트가 직접 모든 작업을 수행한다고 오해할 수 있음.
– 단일 에이전트 구조와 혼동 주의.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– (O) 메타에이전트는 여러 하위 에이전트를 조율하여 최종 결과를 도출한다.
– (X) 메타에이전트는 단일 에이전트보다 항상 처리 속도가 빠르다.

ㅁ 추가 학습 내용

학습 정리

1. AutoGPT vs BabyAGI
– 코드 복잡도: AutoGPT가 상대적으로 복잡하고 기능이 많음, BabyAGI는 단순 구조
– 확장성: AutoGPT는 플러그인·기능 확장이 용이, BabyAGI는 제한적
– 목표 관리 방식: AutoGPT는 다중 목표와 세부 작업 관리 가능, BabyAGI는 단일 목표 중심
– 자율성 수준: AutoGPT가 더 높은 자율성을 가짐
– 구현 목적: AutoGPT는 범용 자율 에이전트, BabyAGI는 간단한 작업 반복 및 실험 목적

2. Agentic RAG
– 기존 RAG의 한계: 정적 검색 결과 제공에 그침
– 개선점: 동적 검색, 추론, 후속 작업 가능
– 특징: 필요 시 추가 검색 및 판단 수행, 더 능동적 정보 활용

3. 메타에이전트
– 개념: 멀티에이전트 시스템(MAS) 내에서 다른 에이전트를 조율하는 상위 에이전트
– 조율 기능: 각 에이전트의 역할 분배 및 협업 관리
– 직접 작업 수행 여부: 메타에이전트는 주로 조율에 집중하며 직접 작업을 수행하지 않을 수 있음

4. 생성형 에이전트 공통 핵심 기능
– 목표 기반 계획: 주어진 목표를 세부 계획으로 분해
– 외부 도구 호출: API, 검색엔진, 데이터베이스 등 활용
– 메모리 관리: 작업 이력과 맥락을 저장·활용
– LLM 단독 사용과 차이: LLM은 단일 질의응답 중심, 생성형 에이전트는 목표 달성을 위한 자율적·지속적 활동 가능

시험 대비 체크리스트

[ ] AutoGPT와 BabyAGI의 코드 복잡도·확장성·목표 관리 차이 설명 가능
[ ] 두 시스템의 자율성 수준과 구현 목적 비교 가능
[ ] Agentic RAG의 정의와 기존 RAG의 한계 설명 가능
[ ] Agentic RAG의 동적 검색·추론·후속 작업 가능성 이해
[ ] 메타에이전트의 개념과 멀티에이전트 시스템에서의 역할 설명 가능
[ ] 메타에이전트의 조율 기능과 직접 작업 수행 여부 구분 가능
[ ] 생성형 에이전트의 핵심 기능(목표 기반 계획, 외부 도구 호출, 메모리 관리) 나열 가능
[ ] LLM 단독 사용과 생성형 에이전트의 차이 명확히 설명 가능