LLM 에이전트 완전 가이드 (2025)

LLM + 검색, 추론, 메모리, 도구 사용 = LLM 에이전트LLM 라고 표시된 다이어그램

LLM 에이전트는 대규모 언어 모델을 사용하여 언어 기반 작업을 완료하는 AI 에이전트의 하위 집합입니다.

AI 에이전트의 넓은 범주에는 비언어적 애플리케이션(콘텐츠 추천 시스템, 이미지 인식, 로봇 제어 등)이 포함되지만, LLM 에이전트는 일반적으로 대화형 AI 소프트웨어입니다.

LLM 에이전트 구축

맞춤형 자율 에이전트 구축

지금 시작하기

신용카드 필요 없음

LLM 에이전트란 무엇인가요?

LLM 에이전트는 대규모 언어 모델을 사용하여 언어를 해석하고, 대화를 나누고, 작업을 수행하는 AI 기반 도구입니다.

이러한 에이전트는 방대한 양의 텍스트 데이터로 학습된 복잡한 알고리즘을 기반으로 구축되어 인간과 유사한 방식으로 언어를 이해하고 생성할 수 있습니다.

LLM 에이전트를 AI 에이전트, AI 챗봇, 가상 비서, 콘텐츠 생성 소프트웨어 및 기타 응용 도구에 통합할 수 있습니다.

LLM 에이전트는 어떻게 작동하나요?

LLM 에이전트는 검색, 추론, 메모리 및 도구 사용과 LLM 기능을 결합하여 자율적으로 작업을 완료합니다. 이러한 각 구성 요소의 기능을 자세히 살펴보겠습니다.

검색	대부분의 에이전트는 검색 증강 생성(RAG)을 사용하여 법률 에이전트의 규제 변경 사항이나 이커머스 에이전트의 제품 재고와 같은 실시간 데이터에 액세스합니다.
추론	LLM 상담원 빌더는 상담원에게 의사 결정 방법을 안내하는 고급 프롬프트 기술을 사용할 수 있습니다.
메모리	LLM 에이전트는 단기 기억(최근 대화 기록), 장기 기억(구조화된 정보 저장), 작업별 리콜 기능을 갖추고 있어 의사 결정에 적응하고 개인화할 수 있습니다.
도구 사용	LLM 상담원은 대화 외에도 거의 모든 외부 시스템과 상호 작용하여 데이터를 가져오거나 작업을 수행할 수 있습니다. Python 코드를 실행하여 오류를 디버깅하거나 CRM에서 사용자의 주문 내역을 확인할 수 있습니다.

‍

이러한 기능을 함께 사용하면 LLM 에이전트가 완전한 자율성을 가지고 복잡한 다단계 워크플로우를 수행할 수 있습니다.

예를 들어

B2B 영업 에이전트는 잠재 고객의 CRM 데이터를 검색하고, 거래 진행 상황을 분석하고, 잠재 고객과의 과거 상호 작용을 기억하여 후속 조치를 맞춤화하고, 이메일 및 캘린더 API를 사용하여 전송 및 일정을 잡습니다.
IT 상담원은 시스템 로그를 검색하여 오류를 진단하고, 최상의 전략을 위해 문제 해결 단계를 분석하며, 이전 사용자 문제에서 효과가 있었던 것을 기억하고, 스크립트를 실행하여 서비스를 다시 시작하거나 티켓을 작성합니다.

LLM 에이전트의 특징

LLM 상담원에는 네 가지 주요 기능이 있습니다:

언어 모델

언어 모델은 종종 LLM 에이전트의 '두뇌'로 간주됩니다. 그 품질과 규모는 LLM 에이전트의 성능에 직접적인 영향을 미칩니다.

방대한 텍스트 데이터 세트를 학습한 정교한 알고리즘으로, 문맥을 이해하고 패턴을 인식하며 일관되고 맥락에 맞는 응답을 생성할 수 있습니다.

언어 패턴 식별 및 학습
방대한 학습 데이터를 통해 어느 정도의 상황 인식 능력 향상
다양한 도메인에 적응하고 다양한 주제를 처리하세요.

언어 모델은 상담원의 언어 능력의 기초가 되는 응답의 깊이, 정확성 및 관련성을 결정합니다.

메모리

메모리는 사실, 사용자 선호도 또는 세션 전반의 주제와 같은 과거 상호 작용에서 얻은 정보를 유지하는 기능을 말합니다.

이를 통해 상담원의 문맥 이해도가 향상되고 대화가 더욱 연속적이고 관련성이 높아집니다.

일부 설정에서는 메모리를 통해 상담원이 시간이 지나도 정보를 유지할 수 있습니다. 이는 상담원이 반복되는 사용자 행동이나 선호도를 통해 '학습'하는 장기적인 상호작용을 지원하지만, 개인정보 보호 및 관련성을 위해 규제되는 경우가 많습니다.

도구 사용

이 도구를 사용하면 LLM 상담원이 대화에서 행동으로 옮길 수 있습니다.

LLM 에이전트는 외부 애플리케이션, 데이터베이스 또는 API와 통합하여 특정 기능을 수행할 수 있습니다.

즉, 실시간 정보를 가져오고, 외부 작업을 실행하거나, 특수 데이터베이스에 액세스하여 실시간 정보를 제공할 수 있는 기능을 제공합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다:

API 호출하기
날씨 업데이트나 주가 같은 실시간 데이터 가져오기
회의 또는 약속 예약하기
제품 카탈로그나 인사 정책 문서와 같은 데이터베이스 쿼리하기

툴을 사용하면 LLM 상담원이 수동적인 지식 기반 시스템에서 다른 시스템과 상호 작용할 수 있는 능동적인 참여자로 전환할 수 있습니다.

계획

계획은 LLM 상담원이 복잡한 작업을 관리 가능한 일련의 단계로 세분화하는 기능입니다.

LLM 상담원은 피드백을 받거나 받지 않고 계획을 세울 수 있습니다. 어떤 차이가 있을까요?

피드백 없이 계획을 세우면 LLM 상담원이 초기 이해를 바탕으로 계획을 작성합니다. 더 빠르고 간단하지만 적응력이 부족합니다.
피드백이 포함된 계획은 LLM 상담원이 환경의 의견을 반영하여 계획을 지속적으로 개선할 수 있음을 의미합니다. 더 복잡하지만 훨씬 더 유연하고 시간이 지남에 따라 성능이 향상됩니다.

LLM 상담원은 계획을 통해 솔루션을 향해 점진적으로 이동하는 논리적 흐름을 만들 수 있으므로 복잡한 요청을 보다 효과적으로 처리할 수 있습니다.

LLM 에이전트의 유형

대화형 상담원

이러한 유형의 상담원은 사용자와 자연스럽게 대화를 나누며 정보를 제공하고 질문에 답하며 다양한 작업을 지원합니다.

이러한 에이전트는 LLMs 을 사용하여 사람과 유사한 응답을 이해하고 생성합니다.

예시: 예: 고객 지원 상담원 및 의료 챗봇

작업 지향 에이전트

특정 작업을 수행하거나 미리 정의된 목표를 달성하는 데 중점을 둔 이러한 에이전트는 사용자와 상호 작용하여 사용자의 요구 사항을 파악한 다음 이러한 요구 사항을 충족하기 위한 작업을 실행합니다.

예시 예:AI 어시스턴트 및 HR 봇

크리에이티브 에이전트

예술 작품, 음악, 글쓰기 등 독창적이고 창의적인 콘텐츠를 제작할 수 있는 이 에이전트는 LLMs 을 통해 사람들의 선호도와 예술적 스타일을 파악하여 시청자의 공감을 이끌어내는 콘텐츠를 제작할 수 있습니다.

예시 예: 콘텐츠 생성 도구 및 이미지 생성 도구(예: Dall-E)

협업 에이전트

이러한 에이전트는 인간과 함께 공동의 목표나 작업을 수행하며 팀원 간 또는 인간과 기계 간의 커뮤니케이션, 조정, 협력을 촉진합니다.

LLMs 는 의사 결정을 지원하거나 보고서를 생성하거나 인사이트를 제공함으로써 공동 작업 에이전트를 지원할 수 있습니다.

예시: 대부분의 엔터프라이즈 AI 에이전트 및 프로젝트 관리 챗봇

기업 사용 사례

기업은 질문 답변, 안내 제공, 워크플로 자동화, 텍스트 분석 등 자연어 처리 및 응답과 관련된 영역에서 LLM 에이전트의 이점을 누릴 수 있습니다.

기업에서는 마케팅, 데이터 분석, 규정 준수, 법률 지원, 의료 지원, 재무 업무 및 교육을 위해 LLM 에이전트를 자주 사용합니다.

다음은 LLM 상담원의 가장 인기 있는 사용 사례 3가지입니다:

고객 지원

LLM 상담원은 고객 지원에서 자주 묻는 질문을 처리하고 문제를 해결하며 연중무휴 24시간 지원을 제공하는 데 널리 사용됩니다.

이러한 상담원은 실시간으로 고객과 소통하여 즉각적인 도움을 제공하거나 복잡한 문의를 인간 상담원에게 에스컬레이션할 수 있습니다.

참조하세요: 고객 서비스 챗봇이란 무엇인가요?

영업 및 리드 생성

영업 분야에서 LLM 에이전트는 AI 리드 생성에 사용되며, 잠재 고객을 대화에 참여시키고, 요구 사항을 평가하고, 가치 있는 정보를 수집하여 리드의 자격을 부여할 수도 있습니다.

또한 후속 상호 작용을 자동화하여 고객의 관심사에 따라 개인화된 추천 또는 제품 정보를 전송할 수 있습니다.

참조하세요: 영업에 AI를 사용하는 방법

내부 지원 HR 및 IT

내부 지원의 경우 LLM 상담원은 직원들의 일반적인 문의를 처리하여 HR 및 IT 프로세스를 간소화합니다. HR에서는 복리후생, 휴가 정책, 급여와 같은 주제에 대한 질문에 답변하고, IT에서는 기본적인 기술 문제에 대한 문제 해결을 제공하거나 계정 설정과 같은 일상적인 작업을 자동화합니다.

이를 통해 HR 및 IT 팀은 반복적인 바쁜 업무 대신 더 복잡한 책임에 집중할 수 있습니다.

참조하세요: HR을 위한 최고의 AI 상담원