AI 에이전트 Map of Content
대규모 언어 모델을 두뇌로 삼아 도구를 사용하고, 자율적으로 목표를 분해하며, 복잡한 실세계 작업을 수행하는 지능형 에이전트 시스템을 다루는 지식 지도다. 상위 전체 지도는 위키 지식 개요를 참고한다.
이 지도가 있는 이유
“정적인 언어 모델은 어떻게 자율적으로 움직이는 에이전트가 되는가”, “환각을 통제하고 신뢰할 수 있는 도구 실행 궤적을 어떻게 만드는가”, “복수 에이전트는 어떻게 협업하고 상태를 보존하는가”, “프로덕션 환경에서 보안과 거버넌스는 어떻게 구축하는가”에 답하기 위한 지도다.
처음 읽는다면 추론과 행동의 결합부터 시작한다.
flowchart TD TOP["AI 에이전트"] TOP --> S1["에이전트 인지 아키텍처"] TOP --> S2["도구 사용과 에이전틱 워크플로"] class TOP,S1,S2 internal-link;
세부 주제 지도 (Sub-MOCs)
AI 에이전트 도메인은 다음과 같은 핵심 질문군으로 구성된다:
- 에이전트 인지 아키텍처 (노트 4개, 출처 1개)
- 생각(추론)과 행동(도구 실행)을 엮어 환각을 방지하고 목표를 달성하는 인지 루프의 기초.
- 시작 노트: 추론과 행동의 결합, 환경 관측과 환각의 제로화, 에이전트 행동 공간의 확장.
- 도구 사용과 에이전틱 워크플로 (노트 4개, 출처 1개)
- Anthropic 5대 워크플로(체이닝, 라우팅, 병렬화 등)와 Messages API의 도구 실행 계약, 프롬프트 캐싱 및 간접 주입 보안 방어.
- 시작 노트: Anthropic 5대 에이전틱 워크플로, 도구 사용 주기와 실행 메커니즘, 프롬프트 캐싱과 컨텍스트 경제학.
처음 읽는 길잡이
- 추론과 행동의 결합: 생각만 하는 CoT와 행동만 하는 Act의 한계를 깨뜨린 ReAct의 본질.
- 환경 관측과 환각의 제로화: 외부 세상을 직접 관측함으로써 거짓말을 0%로 줄인 원리.
- 에이전트 행동 공간의 확장: 생각하기를 에이전트의 행동으로 편입시킨 발상의 전환.