METAVERSE TIMES: AI 에이전트의 종류 !!

"AI 에이전트"는 환경을 인식(perception)하고, 목표(goal)를 달성하기 위해 행동(action)을 수행하는 지능형 시스템을 의미합니다.
AI 연구와 실제 서비스에서 다양한 종류의 에이전트가 활용되고 있는데, 보통 기능·지능 수준·학습 여부·협력 방식에 따라 구분할 수 있습니다.

아래에서 대표적인 AI 에이전트의 종류를 정리해드릴게요.

1. 지능 수준에 따른 분류

(1) 단순 반사 에이전트 (Simple Reflex Agent)

현재 상태만 보고 즉각적으로 반응하는 형태
조건(action rule)에 따라 움직이는 if-then 규칙 기반
메모리(과거 경험)가 없음
예: 에어컨 자동 온도 조절, 자율주행차의 긴급 제동 시스템

(2) 모델 기반 반사 에이전트 (Model-Based Reflex Agent)

현재 환경 + 내부 모델을 고려해 행동
환경의 변화를 기억하고 추론 가능
예: 스마트 청소 로봇(맵 기반 주행), 음성 비서의 대화 맥락 유지

(3) 목표 기반 에이전트 (Goal-Based Agent)

단순 반응이 아니라 목표 달성을 위해 계획
탐색(search)과 추론(reasoning)을 사용
예: 자율주행차(목적지까지 최적 경로 탐색), 물류 배송 최적화

(4) 효용 기반 에이전트 (Utility-Based Agent)

여러 목표 중 가장 효율적이고 만족도 높은 결과를 선택
‘효용 함수(utility function)’로 우선순위 평가
예: 추천 시스템(사용자 만족 극대화), 투자 알고리즘

(5) 학습 에이전트 (Learning Agent)

경험을 통해 스스로 성능 향상
강화학습, 머신러닝 기반 동작
예: 알파고(바둑 학습), AI 챗봇(대화 품질 개선)

2. 협력 방식에 따른 분류

(1) 단일 에이전트 (Single-Agent System)

하나의 에이전트가 독립적으로 동작
예: 스마트 스피커, 자동 번역기

(2) 다중 에이전트 (Multi-Agent System, MAS)

여러 에이전트가 협력·경쟁하며 문제 해결
분산 지능(distributed AI) 활용
예: 드론 군집 비행, 주식 시장 AI 트레이딩 네트워크, 온라인 게임 NPC 협력

3. 학습 및 실행 환경에 따른 분류

(1) 규칙 기반 에이전트

전문가 시스템처럼 규칙 집합으로 동작
예: 의료 진단 시스템(전문가 지식 룰 기반)

(2) 강화학습 기반 에이전트

시도와 보상을 통해 행동 학습
예: 게임 AI, 로봇 제어

(3) 하이브리드 에이전트

규칙 + 학습 + 목표 기반을 혼합
예: ChatGPT 같은 대규모 언어 모델 기반 AI 어시스턴트

4. 실제 적용 분야별 예시

비서형 에이전트: Siri, Alexa, 네이버 클로바
자율주행 에이전트: 테슬라 FSD, 구글 Waymo
산업 자동화 에이전트: 스마트 팩토리 로봇, 물류 드론
금융 에이전트: 주식 자동 매매 AI, 리스크 분석 시스템
헬스케어 에이전트: 환자 모니터링 AI, 진단 보조 시스템

👉 정리하면, AI 에이전트는 단순 규칙형 → 학습형 → 협력형 → 자율형으로 발전하고 있으며, 현재는 대화형 AI와 자율주행, 산업 자동화 등에서 가장 활발히 활용되고 있습니다.

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