AI 에이전트의 유형과 분류

AI 에이전트의 기본 개념:

AI 에이전트는 특정 환경에서 주어진 목표를 달성하기 위해 자율적으로 행동할 수 있는 소프트웨어(혹은 하드웨어) 시스템입니다. 에이전트는 센서를 통해 환경으로부터 정보를 수집하고(perceive), 작동기(actuator)를 통해 환경에 영향을 미치는 행동(act)을 수행합니다. 에이전트는 환경을 인지하고 그에 따라 행동을 결정하는 '에이전트 함수(agent function)'를 구현하며, 이 함수가 어떻게 구현되느냐에 따라 다양한 유형으로 분류됩니다.

AI 에이전트는 다양한 기준에 따라 분류할 수 있으며, 이러한 분류는 에이전트의 설계, 능력, 적용 분야를 이해하는 데 도움이 됩니다. 가장 기본적인 분류는 지능 수준과 의사결정 방식에 따른 것이지만, 이외에도 기능과 역할, 환경 인식 방식, 자율성 수준, 구현 기술 등 다양한 관점에서 에이전트를 분류할 수 있습니다.

지능 수준에 따른 기본 분류:

1. 단순 반응형 에이전트(Simple Reflex Agents):

가장 기본적인 형태의 에이전트로, 현재 환경 상태(Percept)에만 반응하여 미리 정의된 규칙(조건-행동 규칙)에 따라 행동을 결정합니다. 내부적으로 환경의 과거 정보를 저장하지 않으며, 기억이 없습니다.

• 작동 원리: 현재 인지된 정보만을 사용하여 '만약 X 상황이면 Y 행동을 취한다'와 같은 단순한 규칙에 따라 결정
• 예시: 룰 기반 온도 조절기(센서가 감지한 온도에 따라 히터를 켜거나 끄는 시스템), 로봇 청소기가 장애물을 만나면 방향을 바꾸는 단순 반응
• 특징: 빠르고 간단하지만, 복잡한 문제나 예외 상황에 잘 대처하지 못함

2. 모델 기반 반응형 에이전트(Model-based Reflex Agents):

이 에이전트는 환경에 대한 내부 모델을 가지고 있습니다. 즉, 과거의 상태나 입력을 일부 기억하여 더 정교하게 행동할 수 있습니다. 이를 통해 단순한 반응형 에이전트보다 복잡한 환경에서도 적절한 결정을 내릴 수 있습니다.

• 작동 원리: 현재 인지 정보와 내부 상태(internal state)를 결합하여 환경의 현재 상태를 더 정확하게 파악하고, 이를 기반으로 행동 결정
• 예시: 로봇 청소기(이전에 청소한 구역을 기억하고, 아직 청소하지 않은 곳을 찾아가는 경우), 부분적으로만 관찰 가능한 환경에서 작동하는 자율주행차
• 특징: 상태 추정 및 예측이 가능하며, 더 복잡한 환경에 대응할 수 있음

3. 목표 기반 에이전트(Goal-based Agents):

이 유형의 에이전트는 단순히 입력에 반응하는 것이 아니라, 명시적인 목표(Goal)를 가지고 다양한 행동을 계획합니다. 현재 상태와 목표 상태 사이의 차이를 줄이기 위한 행동을 선택하며, 목표 달성을 위해 여러 대안 중 최적의 행동을 선택할 수 있습니다.

• 작동 원리: 현재 상태에서 목표 상태까지 도달하기 위한 일련의 행동 계획을 수립하거나, 목표 달성에 가장 도움이 되는 행동을 선택
• 예시: 내비게이션 시스템(최단 경로를 찾아 목적지에 도달하는 경로를 계획), 특정 목적지까지 이동하는 자율주행 로봇