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TL;DR
AI 에이전트를 처음 학습할 때는 긴 survey paper보다 각 핵심 기능을 대표하는 다섯 편의 논문을 순서대로 읽는 접근이 유용합니다. ReAct는 추론과 행동을 번갈아 수행하는 기본 loop를 만들고, Toolformer는 모델이 필요한 순간 외부 도구를 선택해 호출하도록 합니다. Generative Agents는 memory, reflection, planning을 결합해 지속적인 행동을 만들며, Voyager는 Minecraft에서 feedback을 받아 skill library를 확장하고, AutoGen은 여러 전문 에이전트의 conversation으로 협업 구조를 구성합니다. 다섯 논문은 오늘날 agentic AI가 reasoning, action, tools, memory, feedback, planning, collaboration을 조합해 작동한다는 공통 틀을 제공합니다.
섹션별 상세
AI 에이전트 분야에는 도구 사용, 기억, 계획, 협업, 환경 탐색처럼 서로 다른 기능이 한꺼번에 등장해 입문자가 개념을 분리하기 어렵습니다. 이 글은 긴 survey paper 대신 현대 에이전트의 핵심 아이디어를 하나씩 다루는 다섯 편의 논문을 읽는 순서를 제안합니다. 다섯 논문은 추론과 행동, 도구 호출, 기억과 성찰, 환경 속 지속 학습, 멀티 에이전트 협업이라는 구성 요소를 각각 맡아 전체 구조를 파악하게 합니다.
ReAct는 LLM이 내부 추론만 이어가거나 행동만 실행하는 대신 두 과정을 번갈아 수행하도록 만드는 prompting framework입니다. 모델은 추론 단계에서 계획과 진행 상황을 정리하고, 검색 API나 knowledge base 같은 외부 환경에 행동을 보낸 뒤 관찰 결과를 다음 추론에 반영합니다. 이 think, act, observe, update 순환은 오류를 회복하면서 작업을 이어가는 LLM agent의 기본 작동 방식으로 제시됩니다.
Toolformer는 언어 모델이 계산기, 검색 엔진, 번역 시스템, 달력, question-answering system 같은 외부 API를 언제 호출할지 스스로 학습하는 방법을 다룹니다. 모델은 도구 호출 시점뿐 아니라 선택할 도구, 전달할 arguments, 반환 결과를 최종 답변에 결합하는 방법까지 self-supervised 방식으로 익힙니다. 이를 통해 LLM은 텍스트 생성기에서 벗어나 산술 계산이나 최신 정보 조회처럼 외부 도움이 필요한 순간을 판단하는 시스템으로 확장됩니다.
Generative Agents는 The Sims에서 영감을 얻은 상호작용 환경에서 에이전트가 사람처럼 지속적인 행동을 이어가는 구조를 다룹니다. 에이전트는 과거 경험을 memory에 저장하고, 그 내용을 reflection으로 정리한 뒤, 계획을 세워 다른 에이전트와 대화하거나 미래 행동을 조정합니다. 이 구조는 단일 과제의 정답보다 기억이 belief를 갱신하고 과거 사건이 이후 의사결정에 영향을 미치는 continuity가 중요하다는 점을 드러냅니다.
Voyager는 LLM agent를 Minecraft라는 embodied environment에 투입해 고정된 과제를 끝내는 대신 세계를 계속 탐색하도록 구성합니다. automatic curriculum이 탐색 목표를 만들고, skill library가 실행 가능한 행동을 저장하며, iterative prompting이 환경 feedback과 execution error를 다음 행동 개선에 사용합니다. 탐색 결과를 재사용 가능한 기술로 축적하는 구조는 장시간 작동하는 에이전트가 환경 상호작용을 통해 지속적으로 능력을 넓히는 방식을 보여줍니다.
AutoGen은 하나의 에이전트가 감당하기 어려운 작업을 여러 전문 에이전트의 conversation으로 분해하는 framework입니다. 각 에이전트는 역할에 따라 도구를 사용하거나 코드를 실행하고, human-in-the-loop를 포함하며, 대화 속에서 작업 결과를 조정합니다. coding, mathematics, question answering, operations research, decision-making 등 여러 응용 사례를 통해 기본적인 단일 에이전트 loop가 협업하는 팀 구조로 확장되는 과정을 연결합니다.
다섯 논문을 함께 읽으면 agentic AI 시스템을 구성하는 공통 부품을 추론, 행동, 도구, memory, feedback, planning, collaboration으로 묶어 볼 수 있습니다. ReAct가 기본 loop를, Toolformer가 도구 사용을, Generative Agents가 기억과 성찰을, Voyager가 환경 속 lifelong learning을, AutoGen이 다중 에이전트 협업을 맡습니다. 첫 독서에서 구현 세부 사항을 모두 외우기보다 각 논문이 추가하는 핵심 구성 요소를 파악하면 다양한 에이전트 시스템의 설계를 비교하기 쉬워집니다.
용어 해설
- 에이전틱 AI(Agentic AI)
- — LLM이 단순히 텍스트를 생성하는 데 그치지 않고 추론, 도구 호출, 기억, 계획, 환경 상호작용을 반복하며 목표를 수행하는 시스템입니다. 작업 흐름에 따라 행동하고 결과를 관찰한 뒤 다음 행동을 조정하는 점이 핵심입니다.
- 자기지도 학습(Self-Supervised Learning)
- — 사람이 모든 정답을 직접 표시하지 않아도 데이터 자체에서 학습 신호를 구성하는 방법입니다. Toolformer에서는 모델이 도구 호출의 시점과 인자를 학습하고, 도구 결과를 최종 답변에 반영하는 과정에 활용됩니다.
- 스킬 라이브러리(Skill Library)
- — 에이전트가 환경에서 실행할 수 있는 재사용 가능한 행동이나 절차를 저장하는 구성 요소입니다. Voyager는 탐색 중 얻은 기술을 라이브러리에 축적해 이후 작업에서 다시 활용하도록 구성했습니다.
- 멀티 에이전트 시스템(Multi-Agent System)
- — 서로 다른 역할을 맡은 여러 에이전트가 대화와 작업 분담을 통해 하나의 문제를 해결하는 구조입니다. AutoGen은 도구 사용, 코드 실행, 인간 개입을 대화 흐름에 결합해 단일 에이전트보다 큰 작업을 처리하도록 설계되었습니다.
- 체화형 에이전트(Embodied Agent)
- — 가상 또는 물리적 환경에서 직접 행동하고 그 결과를 관찰하면서 목표를 수행하는 에이전트입니다. Voyager는 Minecraft 안에서 탐색, 오류 수정, 기술 축적을 반복하며 고정된 단일 과제를 넘어 지속적인 환경 상호작용을 수행합니다.
기술
- ReAct
- Toolformer
- Generative Agents
- Voyager
- AutoGen
- LLM
- search APIs
- knowledge bases
- calculator
- search engine
- translation system
- calendar
- question-answering system
- Minecraft
활용 사례
- 외부 도구를 활용하는 LLM agent
- 기억과 성찰을 사용하는 가상 사회 시뮬레이션
- Minecraft 같은 환경의 장기 탐색 에이전트
- 코딩과 수학 문제를 처리하는 멀티 에이전트 시스템
- human-in-the-loop 기반 작업 자동화
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원문 발행 2026. 08. 14.수집 2026. 08. 14.출처 타입 RSS
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