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한 번 답하고 끝나는 대신 도구를 호출하고, 결과를 읽고, 다음에 할 일을 결정하면서 여러 단계의 작업을 스스로 계획하고 수행하는 AI 시스템입니다.
에이전트는 모델을 루프 안에서 실행합니다. 목표에 대해 추론하고, 도구 호출 같은 행동을 취하고, 그 결과를 관찰한 뒤 작업이 끝날 때까지 이를 반복합니다. Yao 외(2023)는 ReAct 프레임워크에서 추론과 행동을 번갈아 수행하는 방식을 정식화했고, Schick 외(2023)는 Toolformer를 통해 모델이 외부 도구를 언제, 어떻게 호출할지 스스로 학습할 수 있음을 보여 주었습니다.
챗봇과의 차이는 여러 단계에 걸친 자율성입니다. 이 때문에 에이전트는 강력하지만, 동시에 신뢰성과 안전성에 대한 의문도 제기됩니다.
이 정의의 근거가 된 1차 자료, 동료 심사 자료 및 기록 자료입니다.
같은 프롬프트를 ChatGPT, Claude, Gemini, Grok, Perplexity에서 나란히 실행해 보세요. 내 파일을 컨텍스트로 활용하고, 답변을 서로 교차 검증할 수 있습니다.
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