자율형 에이전트 및 추론

스스로 계획하고 실행하는 AI가 어디까지 왔는지

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정리하는 AI에서 발견하는 AI로

OpenAI의 1만 개 에이전트가 밀레니엄 문제 풀이를 내놓았다는 발표를 계기로, AI의 역할이 정보 정리에서 새 지식의 발견으로 옮겨가는 흐름을 짚어봅니다.

하나의 AI 대신 여러 AI가 나눠서 일하는 방식

단일 에이전트로는 처리하기 버거운 작업을, 역할을 나눈 여러 AI가 각자 맡아 처리하고 결과를 취합하는 멀티에이전트 구조가 2026년 실무 배포의 중심으로 자리잡은 배경과 한계를 짚어본다.

에이전트가 스스로 틀린 점을 짚어내는 법

정답 없이도 자기가 만든 답을 스스로 비평하고 고쳐나가는 반성(Reflection) 기법이 실제로 언제 효과가 있고 언제 역효과가 나는지를 최근 연구들을 통해 짚어본다.

아직 오지 않은 목적지를 둘러싼 논쟁

인간 수준의 범용 지능이라는 목표가 얼마나 가까운지를 두고 업계 안에서도 의견이 크게 갈립니다.

AI가 말로만 끝내지 않고 실제로 실행하게 하는 법

AI가 필요한 순간에 정해진 형식으로 외부 API나 프로그램을 직접 호출하는 함수 호출 기능이 에이전트 구현의 핵심 부품이 됐습니다.

학습이 아니라 '답할 때' 더 계산하기

모델 크기를 키우는 대신, 답을 낼 때 연산을 더 투입해 성능을 끌어올리는 접근이 새로운 스케일링 축으로 떠올랐습니다.

답을 내기 전에 '생각'하는 AI

OpenAI의 o시리즈와 DeepSeek-R1을 계기로, 즉답 대신 단계적 사고 과정을 거치는 추론 모델이 주류로 자리잡았습니다.

스스로 계획하고 실행하는 AI

지시받은 대로 답만 하던 AI가 스스로 계획을 세우고 도구를 써서 작업을 끝내는 단계로 넘어가고 있습니다.