"Why multi-agent AI tackles complexities LLMs can’t"라는 VentureBeat 기사는 대규모 언어 모델(LLM)의 한계와 다중 에이전트 AI 시스템이 이러한 복잡성을 어떻게 해결할 수 있는지를 다룹니다.

LLM의 한계
LLM인 GPT-3과 같은 모델은 자연어 처리에서 뛰어난 능력을 보여주고 일관된 반응을 생성하는 데 강점을 보입니다.
하지만 여러 외부 시스템과의 통합이 필요한 복잡한 작업을 처리할 때는 큰 어려움에 직면합니다.
예를 들어, 피자를 주문하는 간단한 작업은 레스토랑 데이터베이스, 재고 관리, 배달 추적 등 여러 시스템에 연결해야 합니다.
LLM만으로는 이러한 복잡한 상호작용을 효과적으로 처리하기 어렵습니다.

다중 에이전트 AI의 역할
다중 에이전트 AI 시스템은 이러한 복잡성에 대한 해결책으로 제시됩니다.
이 시스템은 여러 구성 요소로 이루어져 있으며, 함께 작동하여 더 포괄적이고 유연한 AI 경험을 제공합니다.
주요 구성 요소는 다음과 같습니다.

- 에이전트 코어 : 이 구성 요소는 LLM을 사용하여 AI 에이전트의 전체 기능을 조정합니다.
- 메모리 모듈 : 이 모듈은 에이전트가 상황에 맞는 결정을 내릴 수 있게 해줍니다.
- 계획자 : 이 구성 요소는 사용 가능한 도구와 자원을 바탕으로 에이전트의 행동 경로를 설정합니다.
- 도구와 자원 : 데이터 소스, 알고리즘, 시각화 도구를 포함하며, 특정 분야를 지원해 AI 에이전트가 데이터를 처리하고, 추론하며, 적절한 반응을 생성할 수 있게 합니다.

백엔드 시스템과의 통합
다중 에이전트 AI 시스템은 LLM과 백엔드 시스템을 연결하여 기능을 향상시킵니다.
이 통합 덕분에 LLM만으로는 불가능한 데이터 분석이나 전문적인 상호작용과 같은 작업이 가능합니다.
기사는 이러한 모델을 교육할 때 포맷된 데이터 조직 및 고품질 텍스트의 필요성을 강조하며, Retrieval-Augmented Generation(RAG) 같은 기술을 사용할 때 더욱 중요하다고 설명합니다.

소프트웨어 엔지니어링 원칙
기사에서는 AI 시스템 개발에 소프트웨어 엔지니어링 원칙을 적용하는 것이 중요하다고 강조합니다.
여기에는 적절한 명세, 테스트, 시스템 설계의 복잡성에 대한 고려가 포함됩니다.
데이터를 1급 시민으로 다루는 것이 중요하다는 점을 강조하며, AI 시스템은 나쁜 데이터에 매우 취약하다고 경고합니다.

윤리적 및 실용적 고려사항
LLM이 기본적인 역할을 하지만, AI 에이전트는 또한 윤리적 틀과 맥락 이해를 통합해야 한다고 기사는 지적합니다.
이는 AI 시스템이 자신의 목표를 인간의 복지보다 우선시하지 않도록 하고, 의도치 않은 결과를 피하기 위해 정의된 제약 내에서 작동해야 함을 포함합니다.

요약하자면, 이 기사는 LLM이 강력한 도구이지만 복잡한 작업을 해결하기에는 부족하다고 주장합니다.
다중 에이전트 AI 시스템은 이와 같은 한계를 극복하고 원활하고 효과적인 AI 경험을 보장하기 위해 필수적입니다.