최근 AI 분야에서 많은 논의가 이루어지고 있는 주제 중 하나는 바로 ‘에이전트’입니다. 에이전트에 대한 명확한 정의를 찾기 어려울 수 있지만, 일반적으로 에이전트는 목표를 달성하기 위해 도구를 실행하고, 다른 대형 언어 모델(LLM)들과 협력하는 LLM으로 이해될 수 있습니다.
이러한 에이전트 모델은 단순한 아이디어에서 출발하지만, 복잡한 사용 사례로 확장될 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 애플의 Foundation Models 프레임워크는 이 분야에서 실험하기에 매우 유망한 후보로 평가받고 있습니다. 이 프레임워크는 매우 견고한 도구 호출 기능을 제공하여, LLM을 도구로 노출시킴으로써 다중 에이전트 아키텍처로의 전환을 가능하게 합니다.
이 글은 인디 애플 개발자이자 프리랜서, 그리고 AI 열정가인 타렉 M. 벤 레크합의 게스트 포스트로, AI 에이전트 기술의 발전 가능성과 실질적인 응용에 대해 탐구합니다.
주요 내용 요약
- 에이전트의 정의: LLM을 기반으로 도구를 실행하고 목표를 달성하는 구조.
- Foundation Models의 역할: 견고한 도구 호출 기능을 통해 다중 에이전트 아키텍처 실현.
- 응용 가능성: 간단한 아이디어에서 시작하여 복잡한 사용 사례로 확장 가능.
애플의 Foundation Models
애플의 Foundation Models는 LLM을 도구로 활용함으로써 AI 에이전트의 가능성을 크게 확장합니다. 이 프레임워크는 특히 도구 호출 기능을 통해 AI 에이전트의 구현을 단순화하고, 더 나아가 다양한 응용 사례에 적용할 수 있는 기회를 제공합니다.
#### 참고 자료