[LLM] AI Agent의 도구(Tools)와 기능 확장(Knowledge Augmentation & Capability Extension)

1. AI 에이전트의 작업 수행 과정

📌 AI 에이전트는 복잡한 작업을 수행하며, 여러 단계의 의사결정을 거친다.

• 예제: "향후 3개월 동안의 매출을 예측하라"라는 요청을 처리하는 AI 에이전트의 단계

1️⃣ 필요한 정보 확인

• 기존 데이터만으로 예측이 부족하다고 판단
• 과거 마케팅 캠페인 데이터도 필요하다고 결정

2️⃣ SQL 쿼리 생성 (Query Generation)

• 과거 마케팅 데이터를 검색하는 SQL 쿼리를 작성

3️⃣ SQL 쿼리 실행 (Query Execution)

• 생성된 쿼리를 실행하여 데이터를 가져옴

4️⃣ 결과 분석 및 예측 생성

• 가져온 데이터를 바탕으로 매출 예측 수행

5️⃣ 작업 완료 여부 판단

• 필요한 모든 정보를 확보했는지 검토

✅ 결론:

• 에이전트는 단순한 질문-응답 시스템이 아니라, 복잡한 문제 해결을 위한 다단계 프로세스를 수행
• 여러 단계의 연산이 포함되므로, 정확도가 낮으면 최종 결과의 품질이 급격히 저하될 수 있음
  • 예: 한 단계의 정확도가 95%라도, 10단계를 거치면 최종 정확도는 60%로 감소
• 더 강력한 모델과 다양한 도구(Tools)가 필요함

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2. AI 에이전트의 도구(Tools) 개요

📌 AI 에이전트는 외부 도구(External Tools)와 결합하면 훨씬 강력한 기능을 수행할 수 있다!

🔹 도구(Tools)의 역할

• 읽기(Read-Only) 도구 → 정보를 검색하는 기능 (예: 웹 검색, SQL 조회)
• 쓰기(Write) 도구 → 데이터를 생성하거나 변경하는 기능 (예: 파일 편집, 이메일 전송)

✅ 예제: 다양한 AI 도구

도구	유형	설명 예제
검색 도구 (Retrieval)	정보를 검색하여 모델의 응답 품질을 높임	RAG, Google 검색 API
데이터 조회 도구	데이터베이스에서 정보를 가져옴	SQL 실행기, BigQuery
웹 브라우징(Web Browsing)	최신 정보를 검색 가능하게 함	Bing, Google API
API 연동	다양한 외부 시스템과 연결	GitHub API, Slack API, X(Twitter) API

🔥 외부 도구를 활용하면, AI 에이전트는 단순한 챗봇을 넘어 강력한 자동화 시스템이 될 수 있다! 🚀

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3. 지식 확장(Knowledge Augmentation): AI의 정보 업데이트 문제 해결

📌 문제점: AI 모델은 학습 시점 이후의 새로운 정보를 반영하지 못한다!

• AI가 훈련된 데이터가 오래되면, 최신 정보에 대한 응답이 부정확해질 수 있음
• 예: "비트코인 가격이 얼마인가?"라는 질문에 오래된 가격 정보를 제공할 가능성

✅ 해결책: 실시간 검색 도구와 외부 API를 활용한 지식 확장

1️⃣ 웹 검색 기능 추가

• AI가 최신 정보를 검색할 수 있도록 웹 브라우징(Web Browsing) 기능을 추가
• 예제: 뉴스, 주식 가격, 날씨, 항공편 정보 등

2️⃣ 외부 API 연동

• 검색 엔진 API, SNS API, 금융 데이터 API 등을 활용하여 실시간 정보 조회
• 예제:
  • Google 검색 API → 뉴스 검색
  • Slack API → 회사 내 공유 문서 검색
  • X(Twitter) API → 실시간 트렌드 분석

✅ 결론:

• AI가 외부 정보를 검색하고 활용할 수 있도록 하면, 최신 정보 제공이 가능해진다!
• AI가 단순한 데이터베이스 모델이 아니라 "항상 최신 정보를 학습하는 시스템"으로 발전 가능

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4. 기능 확장(Capability Extension): AI의 한계를 극복하는 도구

📌 AI는 본질적으로 수학 계산, 논리적 추론, 복잡한 프로세스 실행에 취약할 수 있다.

✅ 해결책: 부족한 기능을 보완하는 도구 추가

🔹 예제: AI의 수학적 한계 극복

💡 문제:

• 대부분의 AI 모델은 정확한 수학 계산을 수행하는 데 약함
• 예: "345 × 678은 얼마인가?"라는 질문에 실수할 가능성

💡 해결책:

• 계산기 API(Calculator API) 또는 Wolfram Alpha API 연동
• AI가 복잡한 수학 문제를 계산기 도구를 통해 정확하게 해결할 수 있도록 함

📌 기능 확장의 예제 도구

기능 확장 유형	설명 예제	도구
수학 연산	AI의 계산 능력 강화	Wolfram Alpha API, Google Calculator
데이터 분석	대량의 데이터를 분석하여 인사이트 도출	Pandas, NumPy
프로그래밍 코드 실행	코드 생성 및 실행	Python 실행기, Jupyter Notebook
자연어 처리(NLP)	더 자연스러운 대화 이해	OpenAI GPT, Hugging Face 모델

🔥 AI 모델이 부족한 영역을 보완하는 도구를 추가하면, 훨씬 더 강력한 AI 에이전트가 탄생한다! 🚀

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5. 결론: AI 에이전트의 도구 활용은 필수적!

✅ AI 에이전트는 복잡한 문제 해결을 위해 여러 단계를 거쳐 작업을 수행한다.

✅ 외부 도구(Tools)를 활용하면, AI의 기능을 대폭 확장할 수 있다.

✅ 지식 확장(Knowledge Augmentation)을 통해 최신 정보를 제공할 수 있다.

✅ 기능 확장(Capability Extension)을 활용하면, AI의 고유한 한계를 극복할 수 있다.

미래의 AI 에이전트는 단순한 챗봇이 아니라, 외부 도구를 적극 활용하는 "지능형 작업 수행 시스템"이 될 것이다!