AI 에이전트의 종류 !!
"AI 에이전트"는 환경을 인식(perception)하고, 목표(goal)를 달성하기 위해 행동(action)을 수행하는 지능형 시스템 을 의미합니다. AI 연구와 실제 서비스에서 다양한 종류의 에이전트가 활용되고 있는데, 보통 기능·지능 수준·학습 여부·협력 방식 에 따라 구분할 수 있습니다. 아래에서 대표적인 AI 에이전트의 종류 를 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 결과 를 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: ...