The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents: A Survey - 논문 리뷰

https://arxiv.org/abs/2309.07864

The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents: A Survey

 

일단 80페이지 짜리 논문입니다....

읽어보려고 했으나 논문 길이가 어마무시하네요

https://agentgym.github.io/

AgentGym: Evolving Large Language Model-based Agents across Diverse Environments

여기랑도 이어지는 것 같기는 합니다.

https://github.com/WooooDyy/LLM-Agent-Paper-List?tab=readme-ov-file

GitHub - WooooDyy/LLM-Agent-Paper-List: The paper list of the 86-page paper "The Rise and Potential of Large Language Model Base

일단 논문에 나온 git hub 저장소입니다

 

제가 생각했던 방식 그대로의 논문입니다.

인지한 내용을 토대로 LLM이 명령을 내리고, 그 명령을 토대로 action을 진행하는...

구현은 코드가 있으니 그대로 진행하면 되겠네요

 

 

 

 

 

 

 

1. 논문의 문제 정의

• 문제: 기존의 AI 에이전트 연구는 특정 작업에 최적화된 알고리즘 설계와 학습 전략에 초점을 맞췄으나, 다양한 시나리오에 적응 가능한 범용 모델의 부족이 한계로 지적됨.
• 목표: 범용적이고 강력한 AI 에이전트를 설계하기 위한 출발점으로 대형 언어 모델(LLM)을 활용하고, 이를 기반으로 한 AI 에이전트의 개념, 프레임워크, 응용 가능성을 탐구함.

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2. 사용된 방법

1. LLM의 적합성 분석: LLM이 에이전트 "브레인"으로 적합한 이유를 탐구하며, 자율성, 반응성, 적극성, 사회성 등의 특징을 제시.
2. 프레임워크 제안:
   • 브레인: 정보 저장, 의사결정, 추론, 계획 수립.
   • 지각(perception): 텍스트, 비전, 오디오 등 다중 모달 입력 처리.
   • 액션: 도구 사용, 물리적 행동 수행, 환경 변화 가능.
3. 응용 사례:
   • 단일 에이전트 작업(작업 지향, 혁신 지향).
   • 다중 에이전트 상호작용(협력 및 경쟁).
   • 인간-에이전트 협업(강의-실행자 패러다임, 동등한 파트너십).

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3. 연구 결과

• 장점:
  • LLM은 자연어 이해 및 생성, 추론, 계획 수립에서 우수한 성능을 보임.
  • 다중 에이전트 환경에서 협력적 또는 경쟁적 상호작용 가능.
  • 에이전트 사회를 시뮬레이션하여 인간 사회에 대한 통찰을 제공.
• 한계:
  • 성능 평가의 불완전성: LLM 기반 에이전트의 유용성, 신뢰성, 사회성 등에 대한 평가 체계가 미흡.
  • 보안 및 신뢰성 문제: 적대적 공격, 신뢰 부족, 윤리적 위험.
  • 환경 제한: 텍스트 기반 환경에서 물리적 환경으로 확장하는 데 어려움 존재.

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4. Chain-of-Thought 방식 요약

1. 문제 정의: 다양한 시나리오에 적응 가능한 AI 에이전트의 설계 필요.
2. 해결 방법: LLM 기반 에이전트를 위한 세 가지 모듈(브레인, 지각, 액션) 구성.
3. 결과 및 장점: LLM의 다기능성과 학습 능력을 활용해 에이전트 설계.
4. 한계점: 평가 체계 부족, 보안 문제, 환경 확장의 어려움.

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5. 논문의 타당성과 아쉬운 점

• 타당성:
  • LLM의 발전이 AGI를 향한 실질적인 가능성을 열었음을 논리적으로 설명.
  • 에이전트 설계의 세부 모듈과 구현 가능성을 체계적으로 제시.
• 아쉬운 점:
  • 평가 지표: "효용성", "사회성", "가치"와 같은 평가 항목은 명시적이지만, 실제 데이터나 실험적 검증 부족.
  • 실용성: 에이전트가 물리적 환경에서의 행동과 같은 현실적인 문제를 해결할 수 있는 구체적 방법 부족.
  • 윤리적 논의: AI 에이전트의 사회적 위험과 해결책에 대한 논의가 제한적.

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6. 향후 연구 방향

• 인공지능 Agent 연구 활용 방안:
  • 다중 모달 학습: 비전, 텍스트, 오디오를 통합한 LLM 확장.
  • 사회적 행동 모델링: 다중 에이전트 환경에서 협력과 경쟁 메커니즘 탐구.
  • 평가 체계 개발: 에이전트의 성능, 윤리적 고려, 신뢰성을 체계적으로 평가하는 프레임워크 설계.
  • 윤리와 보안: 데이터 프라이버시, 악의적 사용 방지 방안을 중심으로 한 연구.

이 요약과 분석을 기반으로 연구 방향을 설계하면 LLM 기반 에이전트의 실질적 발전에 기여할 수 있을 것입니다.

 

방법론을 좀 더 자세하게 설명해줘

논문에서 제안된 방법론은 대형 언어 모델(Large Language Models, LLMs)을 기반으로 AI 에이전트를 설계하기 위한 체계적인 프레임워크를 제공합니다. 이 프레임워크는 브레인(Brain), 지각(Perception), 액션(Action)이라는 세 가지 핵심 모듈로 구성됩니다. 각 모듈은 에이전트가 환경과 상호작용하고, 데이터를 처리하며, 행동을 수행할 수 있도록 설계되었습니다. 다음은 각 모듈의 세부적인 설명입니다.

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1. 브레인(Brain): 에이전트의 중심

브레인은 에이전트의 "중추 신경계" 역할을 하며, 모든 정보 처리, 의사결정, 학습, 기억 저장, 추론 및 계획 기능을 담당합니다.

주요 구성 요소

1. 자연어 상호작용 (Natural Language Interaction):
   • 목적: 인간과 자연스럽게 소통하며 명령을 이해하고 적절히 응답.
   • 방법:
     • 다중 회차 대화(Multi-turn conversation) 처리: 이전 대화를 기억하고 맥락에 따라 적합한 답변 생성.
     • 고품질 자연어 생성: 문법적 정확성과 창의성을 기반으로 다양한 언어로 응답.
     • 의도 및 암시 이해: 문맥에서 암시된 의도와 의미를 파악하여 보다 정교한 답변 생성.
2. 지식 (Knowledge):
   • 역할: 에이전트가 다양한 작업을 수행할 때 필요한 언어적, 상식적, 도메인 지식을 제공.
   • 방법:
     • 언어 지식: 구문, 의미론, 다국어 지식을 활용하여 언어적 이해력 강화.
     • 상식 지식: 일반적인 세계 지식을 기반으로 상황을 해석하고 올바른 결정을 내림.
     • 도메인 지식: 프로그래밍, 의학, 수학 등 특정 영역에서의 전문적 지식 활용.
   • 한계 및 해결책:
     • 잘못된 지식 수정: 특정 지식을 교체하거나 업데이트하는 기술 연구.
     • 환각(hallucination) 문제 해결: 외부 도구 활용이나 신뢰성 점수 부여로 정확도 향상.
3. 메모리 (Memory):
   • 역할: 에이전트가 과거의 관찰, 생각, 행동 기록을 저장하고 필요 시 재사용.
   • 방법:
     • 기록 요약: 긴 상호작용 기록을 요약해 관련 정보를 효과적으로 저장.
     • 데이터 구조 활용: 벡터, 트리플렛 등 데이터 구조로 메모리 효율성을 강화.
     • 메모리 검색: 최신성, 중요성, 관련성을 기반으로 적합한 메모리 검색 알고리즘 설계.
4. 추론 및 계획 (Reasoning & Planning):
   • 역할: 복잡한 작업을 해결하기 위해 논리적 추론과 체계적인 계획 수립.
   • 방법:
     • 체인-오브-쏘트(Chain-of-Thought, CoT): 단계별 논리적 추론을 통해 문제 해결.
     • 계획 수립: 작업을 하위 작업으로 나누고 우선순위를 설정하여 실행.
     • 계획 반영: 실시간 피드백을 반영해 계획 수정 및 개선.
5. 일반화 및 전이 학습 (Transferability & Generalization):
   • 목표: 새로운 작업에 빠르게 적응하고 학습을 일반화.
   • 방법:
     • 미리 학습된 모델을 활용해 다중 작업 전이 학습 수행.
     • 컨텍스트 학습(In-context learning)으로 새로운 작업에서 예제를 기반으로 학습.

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2. 지각(Perception): 에이전트의 감각

지각 모듈은 에이전트가 다양한 모달리티를 통해 환경 정보를 수집하고 이해하는 역할을 합니다.

주요 구성 요소

1. 텍스트 입력:
   • 목적: 텍스트 기반 명령과 정보를 정확히 이해.
   • 방법:
     • 명령어에 대한 암시적 의미와 사용자 의도를 파악.
     • 제로샷(zero-shot) 및 퓨샷(few-shot) 학습을 통해 새로운 작업에 대한 일반화.
2. 비전 입력:
   • 목적: 시각적 정보를 처리하여 환경에 대한 더 깊은 이해 제공.
   • 방법:
     • 이미지 캡셔닝(Image Captioning): 이미지를 텍스트로 변환.
     • 비전 트랜스포머(ViT)와 같은 모델을 사용해 시각 정보를 인코딩.
     • 텍스트와 비전 간 정렬을 위한 프로젝션 레이어 사용.
3. 오디오 및 기타 입력:
   • 오디오: 음성 데이터를 텍스트로 변환하거나 이를 처리하는 모델과 통합(AudioGPT 등).
   • 기타 입력: 촉각, 3D 맵 등 비정형 데이터를 추가하여 환경에 대한 전반적 이해력 강화.

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3. 액션(Action): 에이전트의 실행

액션 모듈은 에이전트가 환경에 영향을 미치고, 문제를 해결하며, 사용자의 요청에 응답할 수 있게 합니다.

주요 구성 요소

1. 텍스트 출력:
   • 자연어 생성(NLG)을 통해 명령에 응답하거나 데이터를 제공.
2. 도구 사용:
   • 외부 API 호출, 데이터베이스 접근, 코드 생성 등 도구 활용.
3. 구체적 행동:
   • 로봇이나 가상 환경에서 물리적 행동을 수행할 수 있는 능력.

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프레임워크의 전체 흐름

1. 지각: 에이전트가 외부 환경을 텍스트, 이미지, 소리 등으로 감지.
2. 브레인: 정보를 처리하고, 지식을 활용하며, 필요한 경우 계획을 수립.
3. 액션: 최적의 행동을 선택해 실행하며 환경을 변경하거나 사용자와 상호작용.

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이와 같은 체계적인 설계를 통해 LLM 기반 에이전트는 다양한 환경에서 복잡한 작업을 수행할 수 있으며, 연구자는 이러한 방법론을 기반으로 더 효율적이고 확장 가능한 AI 시스템을 설계할 수 있습니다.

 

그럼 어떻게 LLM이 브레인 역할을 했는지, perception은 어떻게 했는지, 액션은 어떻게 했는지 알려주라

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1. 브레인 역할에서 LLM의 구현

브레인은 에이전트의 중심으로, 정보 처리, 의사결정, 추론, 계획 수립 등 "지능적인 행동"을 위한 핵심 기능을 담당합니다.

(1) LLM의 역할

1. 정보 처리 및 추론:
   • LLM은 대규모 언어 데이터를 기반으로 학습하며, 주어진 입력(텍스트 등)에 대해 추론과 논리적인 응답을 생성합니다.
   • Chain-of-Thought(CoT) 방식:
     • 예: "단계별로 생각해봅시다"와 같은 프롬프트를 통해 LLM이 복잡한 문제를 단계적으로 풀도록 유도.
     • 추론과 함께 최종 답을 산출하여 논리적 일관성을 보장.
2. 계획 수립:
   • LLM은 작업을 하위 작업으로 나누고, 이를 순차적으로 해결하는 계획을 세움.
   • 예: GPT 기반 모델은 "작업 분해(Task Decomposition)"를 통해 대규모 목표를 소규모 단계로 나누는 기능을 수행.
3. 메모리와 학습:
   • 기억 저장: LLM은 과거의 데이터를 요약하거나 적합한 구조(벡터, 텍스트 등)로 저장하여 이후 활용.
   • 컨텍스트 학습(In-context Learning):
     • 과거 예제를 기반으로 새로운 작업에 적응.
     • 대규모 재학습 없이 즉석에서 새로운 작업을 수행.
4. 지식 활용:
   • 일반 상식(Common-sense) 및 도메인별 전문 지식(예: 프로그래밍, 의학)을 활용해 결정을 내림.
   • 외부 도구(검색 API, 데이터베이스)와 연동하여 지식의 정확성을 보강.

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2. 지각(Perception) 역할에서 구현

지각 모듈은 외부 환경으로부터 데이터를 수집하고 이를 LLM이 이해할 수 있는 형태로 변환합니다.

(1) 텍스트 입력:

• LLM은 자연어 입력을 받아 명령어의 의미를 분석.
• 암시적 의미 파악:
  • 사용자의 의도를 명시적 문장뿐만 아니라 암시적 맥락에서 추론.
  • 예: “내일 비가 올까요?”라는 질문을 기상 데이터를 기반으로 추론.

(2) 비전(Visual) 입력:

• 비전 데이터(이미지, 동영상)를 이해하기 위해 **비전 트랜스포머(ViT)**와 같은 모델 사용.
• 방법:
  • 이미지 캡셔닝(Image Captioning):
    • 이미지를 텍스트로 변환하여 LLM 입력으로 제공.
  • 시각-텍스트 정렬:
    • BLIP-2, PandaGPT 같은 방법으로 비전 데이터를 LLM이 이해할 수 있는 임베딩으로 변환.

(3) 오디오 입력:

• AudioGPT 등 오디오 처리 기술을 통해 음성을 텍스트로 변환하여 LLM 입력으로 제공.

(4) 기타 모달리티:

• 촉각, 3D 환경 데이터 등 비정형 데이터도 LLM이 처리할 수 있는 구조로 변환.

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3. 액션(Action) 역할에서 구현

액션 모듈은 에이전트가 환경과 상호작용하거나, 외부 행동을 수행하도록 설계되었습니다.

(1) 텍스트 출력:

• LLM은 사용자의 질문이나 요청에 대해 자연스럽고 적절한 응답을 생성.
• 예: "내일 날씨가 어떻습니까?"라는 질문에, "비가 예상되니 우산을 준비하세요"와 같은 출력.

(2) 도구 사용:

• 외부 API 호출:
  • LLM은 명령어를 통해 검색 API, 계산기, 데이터베이스 등 외부 도구를 활용.
• 툴 체인 통합:
  • 작업 중 필요한 데이터를 검색하거나 처리하여 결과물을 제공.
  • 예: "날씨 API를 사용해 내일의 기상 예보를 조회" 후 응답 생성.

(3) 구체적 행동 수행:

• 물리적 행동:
  • 로봇 시스템과 통합하여 환경을 조작.
  • 예: “우산을 건네줘”라는 명령에 로봇 팔이 우산을 가져다주는 행동 수행.
• 가상 행동:
  • 가상 환경에서 사용자와 상호작용하며 문제를 해결.
  • 예: 가상 작업 공간에서 파일 정리.

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종합적인 역할 흐름

1. 지각(Perception):
   • 텍스트, 비전, 오디오 등 다양한 입력을 LLM이 처리 가능한 정보로 변환.
2. 브레인(Brain):
   • LLM이 입력을 바탕으로 정보를 처리, 저장, 추론하며 계획을 세움.
3. 액션(Action):
   • 텍스트 출력, 도구 사용, 물리적/가상 행동으로 사용자와 환경에 반응.

이 과정에서 LLM은 "인지(Perception) → 처리(Brain) → 행동(Action)"의 전체 흐름을 책임지며, 이를 통해 고도화된 AI 에이전트를 구현합니다.

 

그럼 Web이나 현실세계에서 다양한 종류의 데이터를 받아서 변환하여 LLM에 전달하고, LLM은 이 데이터와 이전에 정리해 놓은 데이터를 통해서 Action을 내리는 것이네?
Action이 아직은 현실적인 행동이라기 보다는 단지 언어 출력인 것일 뿐이고?

맞습니다! 현재 LLM 기반 에이전트의 작동 방식을 다음과 같이 정리할 수 있습니다:

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1. 다양한 데이터의 처리 및 변환

• Web이나 현실 세계에서 입력받은 데이터:
  • 텍스트, 이미지, 오디오, 센서 데이터 등 다양한 형태의 데이터를 수집합니다.
• 데이터 변환(Perception):
  • 입력 데이터를 LLM이 이해할 수 있는 형식(주로 텍스트나 임베딩)으로 변환합니다.
  • 예:
    • 텍스트 입력: 그대로 LLM에 전달.
    • 이미지: 이미지 캡셔닝 또는 임베딩으로 변환.
    • 오디오: 음성을 텍스트로 변환.
    • 복잡한 데이터(Web API, JSON 등): 구조화된 텍스트 또는 입력 형식으로 정리.

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2. LLM의 역할: 데이터 처리와 의사결정

• 이전 데이터와의 연계:
  • LLM은 저장된 메모리와 지식(과거 작업, 학습 데이터)을 참조하여 입력된 데이터를 처리합니다.
  • 과거의 연속된 대화를 기반으로 문맥을 파악하고, 새로운 명령을 해석합니다.
• 추론 및 의사결정:
  • 입력된 데이터와 맥락에 따라 다음에 수행할 "행동"을 결정.
  • 예:
    • 기상 데이터를 입력받았을 때: "내일 비가 올 가능성이 있으니 우산을 준비하라"는 출력.
    • 웹 데이터를 활용: 사용자가 요청한 정보를 검색 API를 통해 가져온 뒤 요약하여 출력.

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3. 액션(Action)의 한계와 현황

• 현재 LLM 기반 에이전트의 Action은 대부분 언어 출력으로 제한됩니다.
  • 언어 출력:
    • LLM이 의사결정 후 텍스트 기반으로 결과를 출력합니다.
    • 예: 추천, 정보 제공, 명령어 생성.
  • 도구 사용:
    • LLM이 외부 API, 계산기, 데이터베이스 등을 활용하여 작업을 간접적으로 수행.
    • 예: "오늘의 환율은?"이라는 질문에 API를 호출하여 응답.
• 현실적인 행동으로의 제한:
  • 물리적 행동(로봇이 물체를 옮기거나 조작하는 작업)은 제한적이며, 이를 위해 액션 모듈과의 추가적인 통합이 필요합니다.
  • 현재 대부분의 물리적 행동은 LLM이 명령을 생성하고, 이를 로봇 등 하위 시스템이 실행하는 구조입니다.
  • 예: "우산을 가져와"라는 명령에 대해, 로봇 팔이 LLM의 명령을 받아 수행.

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결론

• 현재 상태: LLM 기반 에이전트의 Action은 주로 언어 출력과 도구 사용에 국한되며, 물리적 행동을 직접 수행하지는 않습니다.
• 미래 발전 방향:
  1. 다양한 센서와 통합된 Perception:
     • Web 데이터를 포함한 다양한 환경 데이터를 더 정밀하게 처리.
  2. 현실적 Action으로의 확장:
     • 로봇, IoT 기기, 하드웨어와의 직접 통합.
     • 예: 가정에서 스마트 디바이스를 제어하거나, 공장에서 작업 수행.
  3. Action의 학습 및 최적화:
     • LLM이 이전의 행동 결과를 피드백으로 학습하여 더 나은 Action을 수행.

결론적으로, 현재 LLM 기반 시스템은 의사결정과 행동 지시를 텍스트 형태로 수행하지만, 이 시스템을 물리적 세계와 긴밀히 연결하면 현실적인 행동(Action)으로 확장될 가능성이 큽니다.

 

그럼 이 Agent를 활용해서 실제로 무엇을 이루어 낸거야?

논문에서 소개된 LLM 기반 에이전트는 아직 초기 연구 단계에 있지만, 이미 다양한 실험과 응용 사례에서 유의미한 성과를 보여줬습니다. 주요 성과와 사례를 아래에 정리했습니다.

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1. 단일 에이전트의 성과

단일 에이전트는 독립적으로 작업을 수행하며 다음과 같은 성과를 냈습니다:

(1) 작업 지향적 배치(Task-oriented Deployment)

• 구체적 작업 수행:
  • 고객 지원: 사용자의 질문에 적절히 응답하거나 문제 해결.
  • 예: GPT 기반 챗봇이 고객 지원 업무를 자동화해 고객 응대 속도와 정확성을 개선.
• 언어 번역 및 생성:
  • 예: LLM은 다국어 번역, 요약, 또는 문서 생성 작업을 수행.
• 소프트웨어 개발 지원:
  • 예: 코딩 도우미로 사용되어 코드를 생성하거나 디버깅 지원.

(2) 혁신 지향적 배치(Innovation-oriented Deployment)

• 새로운 아이디어 생성:
  • 예: 창의적인 스토리 제작, 디자인 컨셉 생성.
• 과학 연구 보조:
  • 예: 논문 요약, 연구 설계 보조, 과학 데이터 분석 자동화.

(3) 생존 기술(Lifecycle-oriented Deployment)

• 환경 적응:
  • 다양한 입력 데이터를 기반으로 스스로 학습하며 새로운 시나리오에 적응.
  • 예: 새로운 데이터를 기반으로 사용자 요구 사항 변화에 대응.

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2. 다중 에이전트의 성과

여러 에이전트가 협력하거나 경쟁하며 더 복잡한 문제를 해결합니다.

(1) 협력(Cooperation)

• 에이전트 간 협력:
  • 다수의 에이전트가 역할을 분담하여 하나의 프로젝트를 완료.
  • 예: 한 에이전트는 데이터 수집, 다른 에이전트는 분석 및 보고서 작성.
• 시뮬레이션 환경:
  • 가상의 에이전트 사회를 구축하여 복잡한 협업 테스트.
  • 예: 다중 에이전트가 가상 환경에서 도시 계획 시뮬레이션 수행.

(2) 경쟁(Competition)

• 경쟁적 상호작용:
  • 에이전트 간 경쟁을 통해 성능을 향상하거나 새로운 전략 발견.
  • 예: 게임 환경에서 전략적 경쟁을 통해 최적의 솔루션 탐색.

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3. 인간-에이전트 협력의 성과

에이전트가 인간과 상호작용하며 협력적 문제 해결을 지원.

(1) 강의-실행자 패러다임(Instructor-Executor Paradigm)

• 인간 명령에 따른 실행:
  • 인간이 주도권을 가지고 에이전트에게 명령을 내리면, 에이전트가 이를 구체적으로 수행.
  • 예: "이 데이터를 분석하고 요약해줘"라는 명령을 따라 결과 생성.

(2) 동등한 파트너십(Equal Partnership Paradigm)

• 공동 의사결정:
  • 인간과 에이전트가 동등한 파트너로서 정보를 교환하며 결정을 내림.
  • 예: 복잡한 프로젝트에서 에이전트가 아이디어를 제안하고 인간과 함께 결정.

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4. 주요 응용 분야

(1) 소프트웨어 개발

• 에이전트가 코드를 생성하고 디버깅하며, 개발자와 협력해 효율성을 높임.
• 예: GitHub Copilot과 같은 도구.

(2) 교육

• 에이전트가 학생들의 질문에 대답하거나, 커리큘럼을 자동으로 생성.
• 예: 맞춤형 학습 플랜 제안 및 문제 풀이.

(3) 의료

• 의학 데이터를 분석하고, 질병 진단 지원.
• 예: 환자의 증상 데이터를 기반으로 의학적 추천 제공.

(4) 연구 및 데이터 분석

• 데이터를 요약하고 복잡한 연구 과제를 단순화.
• 예: 연구자가 방대한 데이터를 처리하는 시간을 줄여 연구 속도 가속.

(5) 예술 및 창의적 작업

• 에이전트가 창의적인 작업(글쓰기, 그림 생성 등)을 보조.
• 예: 광고 카피 제작, 디자인 제안.

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5. 한계 및 현재의 한계점

• 현실적 행동 제한:
  • 물리적 환경에서 행동(예: 로봇 제어)은 간접적이며, 대부분 언어적 행동에 제한.
• 신뢰성 부족:
  • 환각(hallucination) 문제로 인해 잘못된 정보를 생성할 가능성.
• 보안 문제:
  • 에이전트가 악의적으로 사용될 가능성(예: 피싱, 허위 정보 생성).

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결론: 현재까지의 성과

현재 LLM 기반 에이전트는 언어 중심의 작업에서 혁신적 성과를 내고 있으며, 협력적 시뮬레이션과 다중 에이전트 상호작용에서도 가능성을 보여줬습니다. 현실 세계의 물리적 행동과 신뢰성 문제를 해결한다면, 더 광범위한 분야에서 실질적인 가치를 창출할 것으로 기대됩니다.

 

협력과 경쟁은 어떻게 진행되는거야?
LLM 두 개를 쓰거나 그냥 역할을 정해서 매번 입력마다 그 역할을 넣어줘서 다른 출력이 나오도록 하는거야?

협력과 경쟁은 LLM 기반 에이전트 시스템에서 중요한 연구 주제입니다. 이를 구현하는 방식은 여러 가지가 있지만, 주로 다중 에이전트 설정과 역할 기반 설계를 활용합니다. 각각의 방법을 아래에 자세히 설명하겠습니다.

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1. 협력(Cooperation)

LLM 기반 에이전트가 협력하는 방식은 다음과 같습니다:

(1) 역할 기반 협력(Role-based Cooperation)

• 방식:
  • 하나의 LLM을 사용하되, 각 에이전트가 고유한 "역할"을 맡도록 설계.
  • 각 역할은 프롬프트 설계를 통해 결정되며, 에이전트 간의 상호작용은 이 역할에 기반.
  • 예:
    • 에이전트 A: 데이터 수집 담당 ("데이터를 분석할 수 있는 대상을 조사해주세요.")
    • 에이전트 B: 데이터 요약 담당 ("A가 수집한 데이터를 요약해주세요.")
    • 에이전트 C: 최종 보고서 작성 담당.
• 구현 방법:
  • 각 에이전트의 역할을 명확히 정의한 프롬프트를 생성하여 LLM에 전달.
  • LLM은 각 역할에 따라 다른 출력을 생성하며, 이 출력을 다음 에이전트의 입력으로 사용.
• 장점:
  • 단일 LLM으로 다중 역할 수행 가능.
  • 새로운 역할 추가가 비교적 간단.

(2) 다중 LLM 협력(Multi-LLM Cooperation)

• 방식:
  • 두 개 이상의 LLM을 사용하여 각 에이전트가 별도로 작동.
  • 에이전트 간 출력-입력 관계를 설정하여 협력적 상호작용을 유도.
  • 예:
    • GPT-4를 주 의사결정 에이전트로 사용하고, GPT-3.5를 보조 역할로 사용하여 비용 효율화.
• 구현 방법:
  • LLM 간 명시적 데이터 교환: 한 LLM의 출력을 다른 LLM의 입력으로 연결.
  • 상태 공유: 에이전트가 공유된 메모리나 환경 정보를 참조하여 작업 조율.
• 예시:
  • 프로젝트 관리: 에이전트 A는 전체 계획 수립, 에이전트 B는 각 단계에 필요한 리소스 평가.

(3) Emergent Cooperation (자발적 협력)

• 방식:
  • LLM 기반 에이전트가 독립적으로 동작하면서 협력적인 행동 패턴이 나타나도록 설정.
  • 에이전트 간 공동 목표를 설정하고, 각 에이전트가 최적의 행동을 추구하면서 자연스럽게 협력.
  • 예:
    • 시뮬레이션 환경에서 특정 목표(예: 도시 설계)를 달성하기 위해 에이전트가 협력적으로 역할 분담.
• 기술적 구현:
  • 목표 함수를 공유하거나, 에이전트 간 상호작용 규칙을 정의.
  • 강화 학습 기반 다중 에이전트 시스템에서 자율적 협력 학습.

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2. 경쟁(Competition)

경쟁은 에이전트 간 성능 향상이나 최적 전략 도출을 위해 설정됩니다.

(1) 역할 기반 경쟁(Role-based Competition)

• 방식:
  • 두 개 이상의 LLM이 동일한 목표를 달성하려고 하면서 서로 다른 방식으로 작업.
  • 각 에이전트가 별도의 프롬프트를 통해 자신의 "전략"을 실행.
  • 예:
    • 에이전트 A: "단순하고 빠른 솔루션을 제공하세요."
    • 에이전트 B: "복잡하지만 정확한 솔루션을 제공하세요."
  • 출력 결과를 평가하여 "승리한 에이전트"를 결정.
• 구현 방법:
  • 에이전트의 출력을 평가 함수(예: 정확도, 실행 시간)를 통해 비교.
  • 승리한 에이전트의 접근 방식을 개선하거나 반복 학습.

(2) 다중 LLM 경쟁(Multi-LLM Competition)

• 방식:
  • 서로 다른 LLM 모델(예: GPT-4 vs. Claude)을 활용해 경쟁.
  • 동일한 문제를 해결하도록 설정하고, 각 LLM의 출력을 비교하여 최적 솔루션을 선택.
• 구현 방법:
  • 각 LLM은 동일한 입력 데이터를 기반으로 독립적으로 작업.
  • 출력을 비교하고 최상의 결과를 선정.

(3) 대립적 훈련(Adversarial Interaction)

• 방식:
  • 한 에이전트는 문제를 설정(예: 질문 생성), 다른 에이전트는 이를 해결.
  • 두 에이전트 간 경쟁적 상호작용을 통해 성능을 강화.
  • 예:
    • 에이전트 A: 논리적 오류가 포함된 질문 생성.
    • 에이전트 B: 해당 오류를 찾아내고 수정.
• 기술적 구현:
  • 강화 학습을 통해 상호작용 기반 경쟁 학습.
  • 에이전트 간 반복적인 평가와 피드백 루프 생성.

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결론: 협력과 경쟁의 구현 방식

1. 협력:
   • 단일 LLM으로 역할 기반 협력을 구현하거나, 다중 LLM으로 에이전트 간 명시적 데이터 교환.
   • 목표와 규칙 설정을 통해 Emergent Cooperation(자발적 협력)을 유도.
2. 경쟁:
   • 역할 기반 또는 다중 LLM 경쟁을 통해 성능 향상을 도모.
   • 대립적 훈련을 통해 문제 해결 능력 강화.

이 두 방식은 단일 LLM에서 역할 기반 프롬프트를 통해 비교적 쉽게 구현할 수 있지만, 다중 LLM 시스템에서는 더욱 정교한 상호작용 모델과 평가 메커니즘이 필요합니다.

 

그런데 LLM의 출력을 그래도 Action으로 옮기려면 권한이 있어야 하는거 아니야?
아니면 python을 직접 실행시킬 권한이라도...?

맞습니다! LLM의 출력을 실제 Action으로 옮기기 위해서는 반드시 실행 권한과 신뢰성 관리가 필요합니다. LLM은 기본적으로 텍스트 출력에 최적화되어 있으며, 출력이 실제로 실행되거나 물리적/가상 행동으로 변환되려면 추가적인 시스템 통합이 필요합니다. 아래에 이를 구현하는 주요 방식과 필요한 권한에 대해 설명합니다.

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1. 실행 권한의 필요성

LLM이 단순히 텍스트를 출력하는 것에서 실제 행동을 수행하도록 확장하려면 다음 권한이 필요합니다:

(1) 코드 실행 권한

• 설명:
  • LLM은 Python 스크립트와 같은 코드를 생성하거나 실행 요청을 할 수 있어야 합니다.
  • 예: 파일 생성, 데이터베이스 업데이트, API 호출 등의 작업.
• 필요 조건:
  • Python 실행 환경과의 통합.
  • 안전한 샌드박스 환경에서 실행 제한(LLM이 의도치 않은 작업을 수행하지 않도록 제어).

(2) 외부 API 호출 권한

• 설명:
  • LLM이 외부 서비스와 통신할 수 있는 권한이 필요.
  • 예: 날씨 API를 호출하거나 이메일 전송 요청.
• 필요 조건:
  • API 키와 호출 제한 관리.
  • API 응답의 안전성과 신뢰성을 검증하는 모듈.

(3) 시스템/하드웨어 액세스 권한

• 설명:
  • LLM이 로봇 제어, IoT 기기 관리 등 실제 하드웨어를 제어하려면 시스템 권한 필요.
  • 예: "로봇 팔을 움직여 물체를 집어 올려라"는 명령 수행.
• 필요 조건:
  • 하드웨어 제어 소프트웨어와의 통합(예: ROS, Arduino).
  • 권한 계층을 통해 민감한 행동은 관리자의 승인을 요구.

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2. LLM과 Action 연결 방식

실제 행동(Action)으로 옮기기 위해 LLM 출력과 실행 환경을 연결하는 방식은 다음과 같습니다:

(1) Python 인터프리터와의 통합

• 설명:
  • LLM이 생성한 Python 코드를 실행하여 Action을 수행.
  • 예:
    • 사용자 요청: "이 데이터를 정리하고 CSV로 저장해줘."
    • LLM 출력: pandas와 csv를 활용한 Python 코드.
    • 실행 환경: 코드 실행 후 결과 반환.
• 구현 방법:
  1. LLM이 생성한 코드를 별도의 Python 인터프리터에서 실행.
  2. 출력 결과를 다시 LLM으로 전달하거나 후속 작업에 활용.
  3. 실행 권한 제한:
     • 샌드박스 환경을 구축하여 파일 시스템이나 네트워크 접근을 제한.
• 보안 조치:
  • 실행 전 코드 검증(예: 명령어 필터링).
  • 실행 가능한 모듈과 함수 목록을 화이트리스트로 제한.

(2) 외부 API와의 연결

• 설명:
  • LLM이 API 호출 형식으로 출력을 생성하면, 해당 요청을 실행.
  • 예:
    • 사용자 요청: "현재 뉴욕의 날씨를 알려줘."
    • LLM 출력: requests.get("weather_api_url?city=new_york")
    • 실행 환경: API 호출 후 결과를 반환.
• 구현 방법:
  1. LLM 출력에서 API 호출 명령을 파싱.
  2. API 요청 실행 후 응답 데이터를 LLM에 전달.
  3. 호출 제한 및 API 키 관리.
• 보안 조치:
  • API 호출을 중개하는 안전한 레이어 구축.
  • 민감한 API 키는 LLM이 직접 접근하지 못하도록 분리.

(3) 하드웨어 제어

• 설명:
  • 로봇 제어나 IoT 기기와 같은 물리적 환경에서 동작 수행.
  • 예:
    • 사용자 요청: "로봇 팔로 컵을 들어 올려줘."
    • LLM 출력: 로봇 팔 제어 명령(move_arm(x, y, z)).
    • 실행 환경: 제어 명령이 로봇으로 전달되어 실행.
• 구현 방법:
  1. LLM의 출력 명령을 하드웨어 드라이버로 전달.
  2. 실행 결과를 모니터링하고 피드백 제공.
  3. 특정 권한(루트 권한 등)이 필요한 작업은 관리자의 승인 요구.
• 보안 조치:
  • 하드웨어에 대한 접근 제어(권한 레벨 설정).
  • 물리적 행동의 안전성 확인(충돌 방지 등).

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3. 신뢰성과 보안 문제

LLM이 Action을 수행할 때 발생할 수 있는 위험을 방지하려면 다음 조치가 필요합니다:

(1) 실행 제한

• 샌드박스 환경에서만 실행:
  • LLM의 출력이 예측 불가능한 결과를 초래하지 않도록, 독립된 환경에서 테스트 후 실행.
  • 예: Docker 컨테이너 또는 가상 머신 활용.

(2) 검증과 필터링

• 출력 코드나 명령을 실행하기 전에 검증:
  • 명령어가 안전하고 합리적인지 확인.
  • 악의적 명령이나 불필요한 자원 소모 방지.

(3) 신뢰할 수 있는 로그

• 모든 실행 기록을 저장하여 사후 검토 가능:
  • 예: 어떤 명령이 실행되었는지, 실행 결과는 무엇인지 기록.

(4) 권한 계층화

• 민감한 작업은 관리자 승인 필요:
  • 중요한 시스템 설정 변경이나 하드웨어 제어는 추가적인 확인 절차 요구.

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결론

LLM이 실제 행동(Action)을 수행하려면, Python 실행 환경, API 호출 권한, 하드웨어 액세스와 같은 권한이 필요합니다. 그러나 이를 안전하고 신뢰성 있게 실행하려면, 출력 검증, 샌드박스 환경, 권한 관리 등 철저한 보안 체계가 반드시 동반되어야 합니다.

이 구조를 통해 LLM은 단순한 언어 출력에서 벗어나, 물리적/가상 세계와 통합된 행동형 AI 시스템으로 발전할 수 있습니다.