LLM Agent Overview
LLM Agent: 대형 언어 모델을 활용한 지능형 에이전트
1. LLM Agent란?
LLM Agent(대형 언어 모델 에이전트)는 OpenAI의 GPT, Google's Gemini, Meta의 LLaMA 같은 대형 언어 모델(LLM, Large Language Model)을 활용하여 특정 목적을 수행하는 인공지능 에이전트입니다. 이러한 에이전트는 단순한 질의응답을 넘어 다양한 도구와 연계하여 복잡한 작업을 수행할 수 있도록 설계됩니다.
과거의 챗봇과 달리 LLM Agent는 추론 능력(Reasoning), 외부 도구 활용(External Tool Usage), 장기 메모리(Long-term Memory) 등의 기능을 통해 더욱 정교하고 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다.
2. LLM Agent의 주요 구성 요소
LLM Agent는 다음과 같은 핵심 요소로 구성됩니다.
2.1. 대형 언어 모델 (LLM)
LLM은 자연어 이해와 생성 능력을 갖춘 AI 모델로, 기본적인 지식 기반 응답부터 창의적인 문제 해결까지 수행할 수 있습니다. 대표적인 모델로는 다음이 있습니다.
- GPT (Generative Pre-trained Transformer) – OpenAI에서 개발한 모델로, 자연어 생성 능력이 뛰어남
- LLaMA (Large Language Model Meta AI) – Meta에서 개발한 오픈소스 기반 LLM
- Gemini (구 Bard) – Google DeepMind에서 개발한 모델로 멀티모달 지원
- Claude – Anthropic에서 개발한 AI 모델로 윤리적 AI 설계에 집중
2.2. 프롬프트 엔지니어링 (Prompt Engineering)
LLM을 효과적으로 활용하기 위해서는 적절한 프롬프트(질문 또는 명령어)를 설계해야 합니다. 프롬프트 엔지니어링 기법을 통해 LLM이 보다 정확하고 원하는 방식으로 응답할 수 있도록 유도할 수 있습니다.
2.3. 외부 툴 및 API 연동
LLM 단독으로는 한계가 있기 때문에, 외부 도구와 API를 연동하여 기능을 확장합니다. 예를 들면:
- 검색 엔진 (Google Search API, Bing Search) – 실시간 정보 검색
- 코드 실행 환경 (Python, JavaScript 실행기) – 프로그래밍 작업 수행
- DB 연결 (SQL, NoSQL) – 데이터 검색 및 분석
- 클라우드 서비스 (AWS, Google Cloud, Azure) – 인프라 관리 및 배포
외부 툴과 API 연동 외에도, ReACT, Chain of Thought (CoT), Tree of Thought (ToT)와 같은 추론 기법들이 LLM Agent의 성능을 크게 향상시킵니다. 이 기법들은 LLM이 더 복잡하고 정교한 작업을 수행할 수 있도록 도와줍니다.
2.3.1. ReACT (Reasoning and Acting)
ReACT는 **추론(Reasoning)**과 **행동(Acting)**을 결합한 기법입니다. 이 기법은 LLM Agent가 먼저 문제를 추론하고, 그 추론을 바탕으로 외부 도구를 활용하거나 행동을 취하도록 만듭니다. 예를 들어, 사용자가 "삼성 TV 매출 데이터를 그래프로 보여줘"라고 요청했을 때, ReACT는 먼저 데이터를 추론하여 필요한 정보를 도출한 후, 외부 툴을 활용하여 데이터를 검색하고, 분석하고, 그래프를 생성하는 작업을 수행합니다. 이를 통해 LLM Agent는 단순한 질의응답을 넘어 복잡한 작업을 자동화할 수 있습니다.
2.3.2. Chain of Thought (CoT)
Chain of Thought (CoT)는 문제를 해결할 때 단계별로 사고를 이어가며 해결하는 추론 기법입니다. 이 기법에서는 LLM이 문제 해결을 위해 각 단계를 차례대로 풀어나가며 그 과정도 함께 명확하게 설명합니다. 예를 들어, 수학 문제를 풀 때 각 계산 과정을 논리적으로 이어가며 설명하는 방식입니다. Chain of Thought는 모델이 단계별로 사고의 흐름을 명시적으로 유지할 수 있게 도와줍니다. 이 기법은 특히 복잡한 문제를 해결할 때 유용하며, 외부 도구를 사용해 더 나은 결과를 도출할 수 있도록 합니다.
2.3.3. Tree of Thought (ToT)
Tree of Thought (ToT)는 Chain of Thought 기법의 발전된 형태로, 더 복잡하고 다단계적인 문제 해결을 지원하는 기법입니다. 이 기법은 하나의 문제를 해결하는 과정에서 여러 갈래로 사고를 확장하여, 각 경로에서 얻은 정보나 추론을 다시 합쳐서 종합적인 답을 도출합니다. Tree of Thought는 문제를 트리 구조로 분해하여 각 분기점에서 다양한 해결책을 탐색하는 방식으로, 복잡한 의사결정이나 문제 해결의 다양한 측면을 동시에 고려할 수 있게 합니다. 이 방식은 복잡한 계산이나 다수의 변수와 관계가 얽힌 문제를 해결하는 데 유용하게 활용됩니다.
3. LLM Agent의 동작 방식
LLM Agent는 다음과 같은 단계를 거쳐 동작합니다.
- 사용자 입력 (User Input) 수집 – 자연어로 된 질문이나 명령을 입력받음
- 프롬프트 생성 (Prompt Engineering) – 입력을 적절히 변환하여 LLM이 처리할 수 있도록 함
- 모델 응답 생성 (Inference & Reasoning) – LLM이 응답을 생성하고 필요할 경우 외부 도구를 호출함
- 외부 툴 활용 (Tool Use & API Calls) – 검색, 계산, 코드 실행, 데이터 조회 등의 작업 수행
- 결과 반환 및 후처리 (Post-processing) – 응답을 사용자 친화적인 형태로 변환하여 출력
3.1. 사용자 입력 (User Input) 수집 및 외부 툴 활용
사용자가 자연어로 질문하거나 명령을 입력하면, LLM Agent는 이를 처리할 준비를 합니다. 입력은 단순한 문장일 수도 있고, 특정한 형식(예: JSON, SQL 질의)일 수도 있습니다.
이후, LLM 단독으로 해결할 수 없는 작업이 감지되면, 외부 툴과 API를 활용하여 필요한 정보를 가져옵니다. 대표적인 외부 툴과 역할은 다음과 같습니다.
| 외부 툴 | 역할 |
|---|---|
| 검색 엔진 (Google Search API, Bing Search) | 실시간 정보 검색 및 최신 데이터 확보 |
| 코드 실행 환경 (Python, JavaScript 실행기) | 수식 계산, 코드 실행 및 분석 |
| DB 연결 (SQL, NoSQL) | 데이터 조회 및 분석 |
| 클라우드 서비스 (AWS, Google Cloud, Azure) | 데이터 저장, 모델 배포 및 연산 처리 |
| 벡터 데이터베이스 (FAISS, Chroma, Weaviate) | 장기 기억 저장 및 검색 |
| 자동화 도구 (Zapier, Make) | 워크플로우 자동화 및 시스템 통합 |
| 텍스트 분석 도구 (spaCy, NLTK) | 자연어 처리 및 키워드 추출 |
| 이미지/비디오 분석 (OpenCV, CLIP) | 이미지 및 동영상 이해 |
| 음성 인식/합성 (Whisper, ElevenLabs) | 음성 입력 처리 및 음성 응답 생성 |
3.2. 오케스트레이션 (Orchestration)
LLM 단독으로 해결할 수 없는 질문이나 복잡한 작업이 들어오면, 여러 외부 API 또는 데이터베이스에 접근하여 필요한 정보를 가져옵니다. 이 과정에서 **오케스트레이션(orchestration)**이 핵심 역할을 합니다.
오케스트레이션이란 여러 개의 외부 도구와 프로세스를 효율적으로 조율하여 하나의 작업을 완성하는 것을 의미합니다. 단순히 외부 툴을 호출하는 것이 아니라, 도구 간 실행 순서를 정하고, 결과를 가공하여 다음 단계로 전달하며, 최종적으로 사용자에게 통합된 응답을 제공하는 과정을 포함합니다.
예를 들어, 사용자가 "삼성 TV의 최신 매출 데이터를 그래프로 보여줘."라고 요청했을 때, LLM Agent는 다음과 같은 오케스트레이션 과정을 거칩니다.
- 데이터 검색: SQL 데이터베이스에서 삼성 TV 매출 데이터를 조회
- 데이터 정리: 검색된 데이터를 분석하여 의미 있는 패턴 도출
- 시각화 도구 호출: Matplotlib 또는 Plotly를 활용하여 그래프 생성
- 결과 반환: 생성된 그래프를 사용자에게 출력
이를 통해 LLM Agent는 단순한 언어 모델이 아니라 복잡한 태스크를 자동화하는 지능형 시스템으로 동작할 수 있습니다.
오케스트레이션을 위해 주로 활용되는 프레임워크는 다음과 같습니다.
- LangChain: LLM과 여러 도구(API, DB, 검색엔진 등)를 연결하는 파이프라인 구축
- LlamaIndex: 비정형 데이터를 LLM이 활용할 수 있도록 변환
- Airflow: 데이터 파이프라인 및 자동화된 워크플로우 관리
4. LLM Agent의 활용 사례
대형 언어 모델(LLM)을 활용한 에이전트는 다양한 산업 분야에서 혁신적인 변화를 이끌고 있습니다. 아래는 실제 사례를 통해 LLM 에이전트의 활용 방안을 소개합니다.
1. AI 기반 비서 (AI Assistant)
콘텐츠 생성 및 번역
LLM은 콘텐츠 생성, 텍스트 요약, 언어 번역 등 일상적인 작업에 활용되고 있습니다. 예를 들어, 글쓰기 도우미나 코드 완성 도구와 같은 소프트웨어는 일반적으로 LLM을 기반으로 동작합니다.
2. 데이터 분석 및 자동화
중고거래 플랫폼의 데이터 처리
중고거래 플랫폼인 당근마켓은 LLM을 활용하여 동일한 카테고리와 브랜드의 제품을 추천하는 기능을 구현했습니다. 예를 들어, 특정 브랜드의 신발이 등록되면, LLM이 해당 브랜드와 카테고리를 판단하여 유사한 매물을 사용자에게 추천합니다.
3. 고객 서비스 및 챗봇
통신사 고객 지원
SK텔레콤은 통신 전문 용어와 내부 AI 윤리 지침을 학습한 '텔코 LLM'을 개발하여 고객 서비스에 활용하고 있습니다. 이를 통해 고객 문의에 대한 정확하고 신속한 대응이 가능해졌습니다.
4. 연구 및 교육 지원
법률 분야의 LLM 활용
법률 분야에서는 LLM을 활용하여 법률 문서 분석, 판례 검색, 법적 판단 예측 등의 작업을 수행하고 있습니다. 예를 들어, 'LawLLM'은 미국 법률 시스템에 특화된 LLM으로, 유사한 사례 검색 및 법적 판단 예측에서 우수한 성능을 보이고 있습니다.