자, 여기 벌이 있어요. 혼자서는 꿀을 모으는 것 정도만 할 수 있겠네요.00:00

벌들을 수천 마리 더 추가하면, 갑자기 꿀을 만들고 있습니다.00:05

벌집을 식히고 지키고 있어요. 이것이 바로 다중 에이전트 시스템이 작동하는 방식입니다.00:10

각자 작은 부분만 처리하는 여러 개의 간단한 AI 에이전트들이 모여 큰 복잡한 문제를 해결하는 거죠.00:16

문제들이 있습니다.00:23

본질적으로, AI 에이전트는 자율적으로 작업을 수행할 수 있는 시스템입니다.00:24

대신00:31

다른 에이전트나 시스템을 설계하고 사용 가능한 도구를 활용하여 워크플로우를 구축할 수 있습니다.00:32

그리고 AI 에이전트의 성능은 사용되는 대규모 언어 모델, 즉 LLM에 따라 달라집니다.00:39

힘을 실어주고, 그들의 도구 세트까지 지원해 주세요.00:46

그리고 물론, 이러한 도구들의 출력을 활용하여 결정을 내리는 방법을 결정하는 추론 프레임워크가 필요합니다.00:51

멀티 에이전트 시스템은 에이전트들이 유지 상태로 남아있도록 허용하여 한 단계 더 나아갑니다.00:57

자율적이지만 협력하고 조정하는 에이전트 구조는 어떤 모습일까요? 분산 네트워크부터 시작해 봅시다. 여러01:04

개가 있다고 상상해 봅시다.01:10

인공지능 에이전트 각각입니다.01:17

그들은 서로 소통하며 정보를 공유하고 자원을 교환할 수 있습니다.01:21

알려주시거나 안내해 주시면 감사하겠습니다.01:28

그들의 의사 결정 과정은 각자 동등한 권한을 가지고 운영되므로, 종종...01:29

에이전트 네트워크라고도 불리며, 나무 모양의 계층 구조도 있습니다.01:36

그 구조는 다른 요소들을 포함하고 있습니다.01:42

자율성의 수준이 다른 에이전트들이 있습니다. 가장 간단한 예는 단순하거나 감독관입니다.01:50

하나의 에이전트가 의사 결정을 담당하는 계층 구조입니다.01:57

다른 에이전트들의 의사 결정을 담당하는 권한을 가지고 있습니다.02:00

더 많은 계층과 하위 트리를 추가하면 시스템을 더욱 복잡하게 만들 수 있습니다.02:07

여기 권한을 분배하는 방법은 여러 가지가 있습니다.02:17

예를 들어, 균일한 계층 구조에서는 같은 레벨의 모든 에이전트들이 같은 역할을 하고 같은 권한을 가질 수 있습니다.02:20

역할을 맡고 같은 권한을 가지십니다.02:27

그리고 요원들은 수평적으로 협조합니다. 즉, 구조의 최상단에서는 아마도...02:30

단일 매니저 또는 코디네이터 에이전트입니다.02:37

그리고 중간 단계에는 각 감독관 에이전트들이 관리하는 관리자들이 있습니다.02:39

그 아래에는 요원들이 한 무리 있습니다. 그리고 가장 아래에는 작업 요원들이 있는데, 그들은 직접적으로...02:45

업무를 수행하는 데 도움을 주며, 이 구조는 책임 분담을 효과적으로 나누는 데 기여합니다.02:51

상위 계층에서는 조정이 이루어지고, 하위 계층에서는 실행이 이루어집니다.02:56

다만, 권위가 반드시 위에서 아래로, 또는 중앙집권적으로 행사될 필요는 없다는 점을 염두에 두시면 좋겠습니다.03:01

또한 배포될 수도 있습니다.03:07

여러 하위 계층 구조 전반에 걸쳐, 한 명의 주체가 의사 결정을 담당하는 경우를 말합니다.03:09

다른 에이전트들보다 우위를 점하고 싶거나, 구조가 동적으로 변경될 수 있도록 하고 싶을 수도 있습니다.03:15

권한은 담당자의 전문성이나 상황에 따라 변화할 수 있습니다.03:21

이제 기본적인 내용들을 살펴봤으니, 이제 실제 세계에서 이러한 에이전트들을 구현하는 방법에 대해 이야기해 봅시다.03:27

단일 에이전트보다 멀티 에이전트 시스템을 사용하는 것의 장점은 무엇인가요?03:34

음, 우선, 저희에게 유연성을 제공해주십니다.03:40

이는 다중 에이전트 시스템이 환경 변화에 따라 에이전트를 추가하거나 제거함으로써 적응할 수 있기 때문입니다.03:45

혹은 에이전트를 추가하거나 제거하여 변화하는 환경에 적응할 수 있습니다. 멀티 에이전트 시스템은 또한 확장성도 제공합니다.03:52

여러 에이전트의 협업은 더 큰 규모의 공유 정보 풀을 의미하며, 이러한 협업은…04:00

이러한 시스템들은 단일 에이전트만으로는 해결할 수 없는 더욱 복잡한 문제들을 해결하는 데 활용될 수 있습니다.04:08

이러한 시스템들은 또한 특정 분야에 대한 전문성을 장려합니다.04:12

단일 에이전트 구조에서는, 하나의 에이전트가 다양한 영역에서 업무를 수행합니다.04:18

각 에이전트마다 다중 에이전트 시스템 내에서 특정 분야의 전문 지식을 보유할 수 있습니다.04:24

아마 한 명의 요원이 있을지도 모릅니다.04:30

한 명은 연구 논문들을 종합하는 데 특화되어 있고, 다른 한 명은 복잡한 계산을 수행하며, 또 다른 한 명은...04:32

API를 통한 웹 검색을 전문으로 합니다. 여기서 강조하고 싶은 마지막 장점은 바로,04:39

믿기 어렵겠지만, 멀티 에이전트 시스템이 단일 에이전트보다 뛰어난 성능을 보입니다.04:45

이는 담당자가 활용할 수 있는 실행 계획이 많을수록 학습 효과가 더 커지기 때문입니다.04:51

그리고 사색이 일어납니다.04:57

다른 에이전트로부터 얻은 지식과 피드백을 통합하는 AI 에이전트는 훨씬 더 큰 규모의 가능성을 제공합니다.04:59

정보 종합의 과정입니다.05:05

물론, 인생의 많은 일과 마찬가지로, 다중 에이전트 시스템을 구축하는 데에도 몇 가지 어려움이 따릅니다.05:08

시스템들이 구축될 때 동일한 LLM을 사용한다면, 예를 들어, 공유하는 문제점을 겪을 수 있습니다.05:14

그리고 요원 오작동입니다.05:21

그러한 약점들은 관련된 모든 에이전트의 시스템 전체에 실패를 초래할 수 있습니다.05:25

혹은 악의적인 공격에 취약점을 드러낼 수도 있습니다.05:30

에이전트가 얼마나 효과적으로 수행하는지는 LLM을 선택하는 것과 같은 다른 요소들의 영향을 받습니다.05:34

이것이 바로 철저한 훈련과 테스트가 중요한 이유입니다.05:40

모니터링 및 데이터 거버넌스는 실패를 최소화하는 데 매우 중요합니다.05:44

다중 에이전트 시스템을 구축하는 또 다른 어려움은 조정의 복잡성입니다.05:49

개발자들이 협업 기능을 구현하도록 요청받았습니다.05:56

에이전트 간의 협상을 통해 자원 경쟁을 피하고, 서로의 결정을 무시하는 상황을 방지하는 것입니다.06:00

결과물입니다.06:07

대신, 담당자들이 정보를 공유하고, 갈등을 해결하며, 의사 결정을 조율할 수 있는 체계가 필요합니다.06:08

모든 구성원의 역량을 최대한 발휘할 수 있도록, 병목 현상이나 상충되는 문제가 발생하지 않도록 하는 방식으로 진행하는 것이 중요합니다.06:15

마지막으로 다루어 볼 과제는 예측 불가능한 행동의 위험성에 대한 것입니다.06:23

이러한 단점은 다중 에이전트 시스템에만 국한된 것은 아니지만, 쉽게 증폭될 수 있습니다.06:31

일반적으로 에이전트가 많을수록 예측 불가능한 행동이 더 커지게 됩니다.06:37

좋아요, 이제 너무 많은 사람이 요리에 관여하는 것을 피하고 싶다면요?06:42

주방에서 싱글 에이전트 시스템과 멀티 에이전트 시스템 중 어느 것을 사용하는 것이 가장 좋을까요? 언제 어떤 시스템을 선택하는 것이 좋을지 궁금합니다.06:46

음, 과제나 저희의 목표에 따라 달라질 것 같습니다, 그렇죠?06:52

문제가 복잡하다면, 어쩌면 여러 단계에 걸쳐 있을 수도 있습니다.06:56

다양한 분야에 걸쳐 있습니다.07:03

아마 자원이 부족할 수도 있겠네요.07:06

환경 변화에 따라 유연하게 확장될 수 있어야 합니다.07:12

바로 이 순간에 다중 에이전트 시스템의 진가가 발휘되는 것이죠.07:16

만약 이 식당 비유, 즉 주방에 있는 요리사들을 생각한다면, 이를 바탕으로 더 발전시켜볼 수 있을 것 같습니다.07:22

이렇게 생각해 볼게요. 작은 주방에서는 요리사 한 명이 충분히 괜찮겠죠?07:28

본인 혼자 아침 식사를 만드는 것과 비슷하다고 생각하시면 돼요. 하지만 가게를 운영한다거나...07:34

다양한 음식과 디저트 등을 제공하는 식당이라면, 온갖 주방 스태프가 필요하겠죠.07:38

함께 협력하여 진행된 것 같습니다. 이 영상이 도움이 되셨기를 바랍니다. 질문이나 의견 있으시면 언제든지 말씀해주세요.07:44

궁금한 점이나 의견이 있으시면 아래에 말씀해주세요. 동영상 좋아요와 구독도 잊지 마시고, 이런 콘텐츠를 더 많이 받아보세요.07:49