제목이 "DeepMind의 Talker-Reasoner 프레임워크가 AI 에이전트에 System 2 사고를 적용하다"인 VentureBeat의 기사는 DeepMind가 AI 에이전트의 능력을 향상시키기 위해 개발한 새로운 아키텍처 접근법에 대해 설명합니다. 아래는 기사의 내용 요약입니다.

이중 시스템 아키텍처
DeepMind는 Daniel Kahneman이 저서 "Thinking, Fast and Slow"에서 설명한 심리적 개념인 System 1 및 System 2 사고에서 영감을 받아 AI 에이전트를 위한 이중 시스템 아키텍처를 도입했습니다. 이 아키텍처는 두 가지 뚜렷한 에이전트인 Talker와 Reasoner로 구성됩니다.

Talker 에이전트
Talker 에이전트는 빠르고 직관적이며 실시간 대화 상호작용을 처리하도록 설계되었습니다. 이 에이전트는 상황에 맞는 학습된 언어 모델을 사용하여 자연스럽고 일관된 응답을 생성하며, 사용자 및 환경과 상호작용합니다. Talker는 메모리에 접근해 응답을 준비하여 Reasoner의 지속적인 업데이트 없이도 빠르고 일관되게 상호작용할 수 있습니다.

Reasoner 에이전트
Reasoner 에이전트는 다단계 사고, 계획 수립 및 신념 상태 업데이트와 같은 느리고 신중한 작업을 담당합니다. 이 에이전트는 계층적 사고, 도구 호출 및 신념 업데이트와 같은 복잡한 작업을 Chain-of-Thought (CoT) 프롬프트를 사용하여 수행합니다. Reasoner는 메모리의 신념 상태를 업데이트하며, Talker는 이 정보를 검색하여 응답에 반영합니다.

상호작용 및 메모리
Talker와 Reasoner 에이전트는 공유 메모리 시스템을 통해 상호작용합니다. Reasoner는 메모리에서 신념 상태를 업데이트하고, Talker는 이 업데이트된 정보를 검색하여 최신 정보를 반영한 응답을 생성합니다. 이러한 비동기 상호작용은 효율적인 의사결정과 지연 시간을 줄이는 데 기여합니다.

실제 응용
이 기사는 수면 코칭 맥락에서 이 프레임워크의 실제 응용을 강조합니다. 여기서 Talker는 사용자와의 즉각적인 대화를 처리하며, Reasoner는 복잡한 코칭 계획을 생성하고 이러한 계획에 필요한 신념 상태를 업데이트합니다. 작업 분담을 통해 AI 에이전트는 빠르고 직관적인 대화와 깊고 복잡한 사고 작업 모두를 처리할 수 있습니다.

장점 및 미래의 의미
Talker-Reasoner 프레임워크는 빠른 대화 응답과 깊은 사고를 동시에 처리하기 어려운 단일 에이전트 모델의 한계를 극복하기 위해 설계되었습니다. 이러한 작업을 분리함으로써 DeepMind의 접근법은 각 시스템의 장점을 활용하여 AI 에이전트의 전반적인 성능과 능력을 향상시킵니다. 이 아키텍처는 AI에 System 2 사고를 통합하는 중요한 단계로 여겨지며, 향후 더욱 강력하고 지능적인 AI 시스템으로 이어질 수 있습니다.

전반적으로 이 기사는 이 이중 시스템 접근 방식이 AI 에이전트의 효율성, 일관성 및 의사결정 능력을 향상시킬 잠재력을 강조하며, System 1 및 System 2 사고의 심리적 원칙과 일치함을 설명하고 있습니다.