AI 에이전트의 진화는 수십 년에 걸쳐 진행되었으며, 기술과 기능의 중요한 발전이 특징입니다.

초기 개발(1950-1970)
AI 에이전트의 초기 시기는 연구자들과 과학자들이 인간 사고를 이해하고 인간 지능을 모방할 수 있는 기계를 개발하는 데 혁신적인 진전을 이룬 시기입니다. 이 시기는 인공지능 분야의 기초를 다졌습니다.

반응형 에이전트
AI 에이전트의 첫 번째 세대는 반응형 에이전트로, 정해진 규칙에 따라 특정 입력이나 자극에 반응하도록 설계되었습니다. 이러한 에이전트는 새로운 상황에 대해 학습하거나 적응할 수 없었습니다.

학습형 에이전트
기계 학습의 도입은 학습형 에이전트의 개발로 이어졌습니다. 이러한 에이전트는 데이터를 분석하고, 패턴을 식별하며, 시간이 지남에 따라 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이는 AI 에이전트의 능력에 있어 중요한 진전을 나타냅니다.

인지형 에이전트
현재의 가장 발전된 AI 에이전트는 인지형 에이전트입니다. 이러한 에이전트는 환경에 대한 깊은 이해를 바탕으로 추론하고, 계획하며, 결정을 내릴 수 있습니다. 이들은 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 강화 학습과 같은 다양한 AI 기법을 결합하여 목표를 달성합니다. 인지형 에이전트는 AI 에이전트 진화의 최정점으로, 최소한의 인간 개입으로 복잡한 작업을 수행할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다.

현대의 발전
최근 몇 년 사이에 AI 에이전트는 간단한 언어 모델에서 강력한 자율 에이전트로 진화하였습니다. 이 과정은 단일 작업 모델에서 보다 일반적인 목적의 모델로 전환하는 것을 포함합니다. Google DeepMind가 개발한 현대적인 AI 에이전트(예: Gemini 2.0)는 모방 학습을 통한 사전 훈련과 강화 학습을 통한 사후 훈련을 포함하는 다중 모달 모델을 사용합니다. 이러한 발전은 AI 에이전트가 복잡한 데이터를 분석하고, 고품질 콘텐츠를 생성하며, 작업을 효율적으로 최적화할 수 있게 함으로써 다양한 산업을 변화시켰습니다.

이 요약은 AI 에이전트의 진화에서 주요 단계와 발전을 포착하며, 시간에 따라 증가하는 복잡성과 능력을 강조합니다.