Agentic AI란?
Agentic AI는 자기 평가(Self-Evaluation), 계획(Planning), 협업(Collaboration)을 통해 LLM(Large Language Model)이 자신의 출력을 개선하는 방식입니다. 즉, 단순히 입력을 받아 출력을 생성하는 것이 아니라, 스스로 평가하고 학습하며 문제를 해결하는 인공지능을 의미합니다.
이 글에서는 가장 인기 있는 5가지 Agentic AI 디자인 패턴을 소개하고, 각각의 개념과 활용 사례를 살펴보겠습니다.
1. Reflection 패턴 (반영 패턴)
🧐 개념
Reflection 패턴은 AI가 자신의 출력을 검토하고 오류를 찾아 수정하는 방식을 의미합니다. 즉, **자기 평가(Self-Evaluation)**를 통해 점진적으로 더 나은 답변을 만들어내는 것입니다.
🚀 활용 예시
- AI가 생성한 코드에서 오류를 발견하고 스스로 수정
- 문서를 요약한 후, 누락된 핵심 내용을 확인하고 보완
- 논리적 일관성을 유지하기 위해 자기 검토 진행
💡 예제 코드 (Python)
response = llm.generate_response("주어진 기사 요약하기")
reviewed_response = llm.review_response(response)
final_response = llm.improve_response(reviewed_response)
print(final_response)
2. Tool Use 패턴 (도구 활용 패턴)
🧐 개념
AI가 내부 지식만을 활용하는 것이 아니라, 외부 도구를 사용하여 정보를 확장하는 방식입니다.
🚀 활용 예시
- 벡터 데이터베이스(Vector Database) 검색
- Python 코드 실행
- API 호출 및 외부 서비스 연동
💡 예제 코드 (API 활용)
query = "최신 날씨 정보"
weather_data = llm.use_tool(api_call(query))
print(weather_data)
3. ReAct 패턴 (Reason + Act, 반응 및 행동 패턴)
🧐 개념
ReAct 패턴은 Reflection 패턴과 Tool Use 패턴을 결합하여 AI가 더욱 능동적으로 사고하고 행동할 수 있도록 하는 방식입니다.
🚀 활용 예시
- AI가 질문을 받은 후, 먼저 자체 평가를 수행한 뒤 추가 정보를 검색하여 답변
- 사용자의 질문이 불명확할 경우, 추가 질문을 통해 명확한 답을 유도
- 데이터를 실시간으로 수집하고 반응
💡 예제 코드 (ReAct 활용)
if llm.needs_more_info(question):
refined_question = llm.ask_for_clarification(question)
answer = llm.fetch_data(refined_question)
else:
answer = llm.generate_response(question)
print(answer)
4. Planning 패턴 (계획 패턴)
🧐 개념
Planning 패턴은 AI가 한 번에 문제를 해결하는 것이 아니라, 문제를 세분화하고 계획을 세워 해결하는 방식입니다.
🚀 활용 예시
- 대규모 프로젝트에서 태스크를 나누고 우선순위를 설정
- AI가 여러 단계에 걸쳐 복잡한 문제를 해결
- 자동화된 고객 응대 챗봇이 순차적으로 대화 흐름을 설계
💡 예제 코드 (작업 분할 및 계획)
plan = llm.create_plan("웹사이트 개발")
for step in plan.steps:
result = llm.execute_task(step)
print(result)
5. Multi-Agent 패턴 (다중 에이전트 패턴)
🧐 개념
Multi-Agent 패턴은 여러 개의 AI 에이전트가 각자의 역할을 수행하며 협업하여 문제를 해결하는 방식입니다.
🚀 활용 예시
- AI 팀이 각기 다른 역할(예: 데이터 분석, 텍스트 생성, 검토) 수행
- 한 에이전트가 문서를 요약하면, 다른 에이전트가 이를 검토하고 최적화
- AI 연구팀이 공동 작업을 수행하여 최적의 결과 도출
💡 예제 코드 (다중 에이전트 협업)
summary_agent = llm.create_agent("요약 전문가")
review_agent = llm.create_agent("검토 전문가")
final_editor = llm.create_agent("최종 편집자")
summary = summary_agent.process(document)
reviewed_summary = review_agent.process(summary)
final_result = final_editor.process(reviewed_summary)
print(final_result)
결론 – Agentic AI의 미래
Agentic AI는 기존 LLM보다 더 똑똑하고, 유연하며, 실용적인 AI 모델을 구축하는 핵심 기술입니다.
이 5가지 디자인 패턴을 적절히 활용하면 자동화된 데이터 처리, 고객 지원, 소프트웨어 개발 등 다양한 분야에서 AI의 효율성을 극대화할 수 있습니다.
앞으로 각 패턴의 구체적인 적용 사례와 코드 구현 방법을 더 깊이 있게 다룰 예정이니, 많은 관심 부탁드립니다! 🚀
