LLM의 한계를 넘어, 도구, 메모리, 추론의 세 기둥과 지식 그래프를 통해 자율 에이전트를 설계·구현하는 방법을 다룹니다.
대규모 언어 모델(LLM)의 초창기는 낙관의 물결로 시작되었습니다 — 올바른 프롬프트만 있으면 어떤 과제든 수행할 수 있다는 믿음이었죠. 많은 스타트업 창업자들은 여전히 이 꿈을 좇으며, 아이디어를 수백만 달러 규모의 사업으로 바꿔줄 “마법의 프롬프트”를 찾고 있습니다. 그들의 야망이 전적으로 틀린 것은 아니지만, 현실은 더 미묘합니다. LLM만으로는 충분하지 않습니다.
이 깨달음은 우리가 인공지능 시스템에 접근하는 방식에 깊은 함의를 던집니다. 우리가 LLM에 기대했던 것과 실제로 할 수 있는 것 사이의 간극은 점점 더 분명해졌습니다. 우리는 훌륭한 전략, 매력적인 내러티브, 상세한 계획을 생성할 수 있지만, 실행하고, 모니터링하고, 적응할 수 없다면 그것들은 말에 그칠 뿐입니다. 문제를 해결하는 방법을 설명할 수는 있지만 실제로 해결하지는 못하는 시스템에 대한 좌절감은 더 능력 있는 아키텍처로의 진화를 촉발했습니다.
이 근본적 한계를 해결하는 것이 바로 AI 에이전트의 등장입니다. 에이전트는 언어 모델만에 의존하는 대신, LLM을 추가 도구와 능력으로 감싸고 확장하여 실제 세계와 상호작용하고 영향력을 행사할 수 있는 시스템을 만듭니다. 수동적 질의응답에서 능동적 문제 해결로의 이 진화는 인공지능에 접근하는 방식의 중대한 전환을 의미합니다. 단지 LLM에 기능을 덧붙이는 문제가 아니라, 복잡하고 동적인 환경에서 자율적으로 작동하는 데 필요한 지능형 시스템의 본질을 근본적으로 재구성하는 문제입니다.
실용적 함의를 떠올려 보세요. 고객 서비스 LLM은 완벽한 응답을 생성할 수 있지만, 에이전트는 실제로 환불을 처리하고, 기록을 업데이트하며, 후속 조치를 예약할 수 있습니다. 코딩 LLM은 해결책을 제안할 수 있지만, 에이전트는 실제로 그것을 구현하고, 테스트를 실행하며, 변경 사항을 배포할 수 있습니다. 설명에서 실행으로의 이 전환은 도구로서의 인공지능과 동료로서의 인공지능 사이의 차이를 보여줍니다.
에이전트 자율성에 이르는 여정은 또한 인공적 맥락에서 지능이 무엇을 의미하는지 재고하게 만듭니다. 인간 지능은 단지 정보를 처리하거나 응답을 생성하는 데 그치지 않습니다 — 경험에서 학습하고, 새로운 상황에 적응하며, 목적 있는 행동을 취하는 것입니다. 우리가 에이전트를 만들면서 하는 일은 단순한 소프트웨어 공학이 아니라, 인지의 이러한 근본 요소를 닮은 시스템을 설계하는 일입니다.
모든 자율 AI 에이전트는 복잡한 환경에서 효과적으로 기능하도록 하는 세 가지 근본적 기둥 위에 서 있습니다. 이는 단지 이론적 개념이 아니라, 독립적으로 운영하고 의미 있는 결과를 달성해야 하는 모든 에이전트에 필수적인 실천적 요소입니다. 이 기둥들의 상호의존성은 각 요소가 다른 요소의 능력을 증폭시키는 시너지를 만듭니다.
이 세 기둥 아키텍처의 아름다움은 생물학적 영감에 있습니다. 인간이 감각 입력(메모리), 의사결정(추론), 운동 기능(행동)을 결합해 세상을 탐색하듯, AI 에이전트도 진정한 자율성을 위해 유사한 능력이 필요합니다. 이것은 단순한 의인화가 아니라, 복잡한 환경에서 독립적으로 작동해야 하는 시스템을 만들 때 자연스럽게 등장하는 특정 아키텍처 패턴에 대한 인정입니다.
이 기둥들을 이해하면 왜 특정 AI 시스템이 실패하는지 진단하는 데도 도움이 됩니다. 에이전트가 작업을 완료하지 못할 때, 필요한 도구가 부족했는지(행동 실패), 관련 정보를 접근하지 못했는지(메모리 실패), 적절한 행동 방침을 결정하지 못했는지(추론 실패)를 체계적으로 점검할 수 있습니다. 이 진단 프레임워크는 기존 시스템 디버깅과 신규 시스템 설계 모두에 매우 가치가 있습니다.
전통적 LLM의 첫 번째 큰 문제는 행동을 취할 수 없다는 점입니다. ChatGPT에 완벽한 이메일을 작성해 달라고 할 수는 있지만, 실제로 그 이메일을 보내지는 못합니다. 생성과 실행 사이의 이 간극은 에이전트가 극복해야 하는 근본적 한계를 나타냅니다. 앎과 행함, 이론과 실천의 차이입니다.
도구 통합의 도전
행동은 도구를 필요로 하며, 도구는 에이전트를 수동적 응답자에서 능동적 참여자로 바꿉니다. 그러나 도구 통합은 단순한 API 호출을 훨씬 넘어서는 고유한 도전 과제를 제시합니다. 각 도구는 에이전트의 디지털 추론과 현실 세계의 물리적/디지털 행동 사이를 잇는 다리입니다. 이 다리 역할은 여러 층위에서 복잡성을 야기합니다.
우선, 도구 발견과 이해의 문제가 있습니다. 에이전트는 어떤 도구가 존재하는지만이 아니라, 그 능력, 한계, 적절한 사용 사례를 이해해야 합니다. 이것은 생각만큼 간단하지 않습니다. 이메일을 보내는 도구는 속도 제한, 포맷 요구사항, 인증 필요, 다양한 실패 모드가 있을 수 있습니다. 에이전트는 이 모든 요소를 이해해야 도구를 효과적으로 사용할 수 있습니다.
다음은 도구 합성의 문제입니다. 현실 세계의 과제는 종종 여러 도구가 협력해야 합니다. 회의 예약은 캘린더 확인, 초대장 발송, 회의실 예약, 아젠다 문서 생성 등을 포함할 수 있습니다. 에이전트는 이러한 도구들을 올바른 순서로 오케스트레이션하고 의존성과 잠재적 충돌을 처리해야 합니다. 사용 가능한 도구의 수가 증가할수록 이 오케스트레이션은 기하급수적으로 복잡해집니다.
에이전트와 도구 사이의 인터페이스 역시 큰 도전입니다. 기발한 인터페이스에도 적응하고 제한을 우회할 수 있는 인간과 달리, 에이전트는 정밀한 프로그래매틱 인터페이스를 필요로 합니다. 이는 표준화된 도구 기술 언어와 프로토콜의 발전으로 이어졌지만, 이러한 표준조차도 도구 능력과 요구의 방대함을 감안해야 합니다.
재목적화(Repurposing) 문제
망치로 55가지 일을 해내는 인간과 달리, LLM은 도구 설명에 제약됩니다. LLM은 설명에 못만 박는 도구라고 쓰여 있으면 망치를 못 박는 데만 씁니다. 이런 경직된 해석은 창의적 문제 해결과 적응성을 제한합니다. 문제는 단순한 창의성을 넘어, 인간과 현재의 AI 시스템이 도구를 이해하는 방식의 근본적 차이를 반영합니다.
인간은 어포던스(affordance) — 사물이 제공하는 행위 가능성 — 를 통해 도구를 이해합니다. 우리는 망치를 보고 의도된 사용뿐 아니라 무게, 형태, 재질 같은 특성을 인지하고 이를 다른 작업에도 쓸 수 있음을 알아챕니다. 반면 현재의 AI 시스템은 도구를 설명 — 입력, 출력, 의도된 기능의 형식적 명세 — 을 통해 이해합니다. 이러한 서술적 이해는 정밀하지만, 물리적·기능적 특성에 대한 진정한 파악에서 나오는 유연성이 부족합니다.
이 한계는 실질적 결과를 낳습니다. 새로운 상황에 직면했을 때, 인간 작업자는 동전으로 나사를 돌리고, 책으로 문을 받치고, 클립으로 리셋 버튼을 누르는 등 창의적 도구 사용에 뛰어납니다. 형식적 설명에 묶인 AI 에이전트는 이러한 도약을 할 수 없습니다. 한 용도로 설계된 도구가 다른 용도로도 잘 쓰일 수 있다는 점을 알아채지 못합니다.
도구 관리를 위한 지식 그래프 해법
지식 그래프는 도구의 관계, 능력, 맥락을 구조적으로 표현함으로써 이러한 도전들에 우아한 해법을 제공합니다. 도구를 고립된 함수로 취급하는 대신, 지식 그래프는 도구가 과제, 목표, 다른 도구와 어떻게 연결되는지까지 포괄하는 풍부한 의미망에 도구를 내장합니다.
지식 그래프의 도구 관리 파워는 먼저 계층적 도구 조직화에서 드러납니다. 도구를 계층적 그래프로 구조화하면 에이전트가 일반 범주에서 구체적 도구로 효율적으로 탐색할 수 있습니다. 예를 들어 “커뮤니케이션 도구” → “이메일 도구” → “Gmail API” 같은 논리적 경로는 도구 발견을 돕습니다. 이 계층은 단지 정리 차원이 아니라, 지능적인 검색과 선택을 가능케 합니다. 사용자의 커뮤니케이션이 필요할 때, 에이전트는 가용성, 사용자 선호, 과제 요구사항 같은 요인을 고려하며 계층을 따라 적절한 도구를 찾을 수 있습니다.
단순 계층을 넘어, 지식 그래프는 능력 기반 도구 모델링을 가능하게 합니다. 그래프의 각 도구 노드는 능력, 요구사항, 관계를 나타내는 엣지를 가질 수 있습니다. “send_email” 도구는 “인증 필요”, “첨부파일 지원”, “속도 제한 존재” 같은 엣지를 가질 수 있습니다. 이러한 의미적 관계는 단순 패턴 매칭보다 훨씬 지능적인 도구 선택을 가능하게 합니다.
그래프 구조는 또한 맥락적 도구 필터링을 촉진합니다. 그래프 관계는 언제, 왜 특정 도구가 적합한지 인코딩할 수 있어, 현재 과제 맥락에 따른 동적 필터링을 가능케 합니다. 예컨대 “격식 있는 커뮤니케이션” 맥락에서는 이메일 도구를, “긴급 알림” 맥락에서는 SMS나 푸시 알림을 우선할 수 있습니다. 그래프는 이런 맥락적 선호를 가중 엣지나 조건부 관계로 인코딩할 수 있습니다.
더 나아가 지식 그래프는 도구 대체 및 폴백 전략을 가능케 합니다. 도구 간 유사성을 인코딩함으로써, 주 도구가 실패했을 때 대안을 식별할 수 있습니다. 기본 이메일 서비스가 불가하면, 그래프는 기능적으로 동등한 대체 수단으로 에이전트를 이끕니다. 이러한 중복성은 견고한, 프로덕션급 시스템에 필수입니다.
그래프 접근은 또한 워크플로 템플릿과 패턴으로 도구 합성 문제를 해결합니다. 흔한 도구 조합을 서브그래프로 인코딩해 복잡 작업을 위한 재사용 가능한 패턴으로 만드는 것입니다. 이 패턴은 매개변수화되어 특정 상황에 맞게 조정될 수 있으며, 완전히 자유로운 도구 선택과 경직된 스크립팅 사이의 중간 지대를 제공합니다.
메모리는 에이전트를 상태 없는 응답자에서 맥락을 인지하는 사유자로 바꿉니다. 메모리가 없으면 매 상호작용은 0에서 시작해 복잡한 다단계 작업이 불가능해집니다. 에이전트 시스템에서 메모리의 중요성은 과소평가할 수 없습니다 — 계산기와 컴퓨터, 반사와 사고의 차이입니다.
에이전트 메모리의 유형
에이전트 메모리 아키텍처는 상호 보완적 기능을 수행하는 다수의 특화 시스템으로 인간 인지를 닮습니다. 이러한 다층 접근은 생물학적 영감일 뿐 아니라, 에이전트 시스템에서 정보의 다양한 시간 규모와 접근 패턴을 관리하기 위한 실질적 필요입니다.
**운영 메모리(Operational Memory)**는 즉시 수행 중인 작업을 위한 작업 공간입니다. 현재 목표, 최근 상호작용, 임시 상태 정보 등을 포함합니다. 인간의 작업(워킹) 메모리처럼, 운영 메모리는 빠르고 유연하며 범위가 제한되어야 합니다. 현재 대화의 맥락, 진행 중인 작업에서 완료된 단계, 에이전트가 추구 중인 즉각적 목표를 담습니다. 운영 메모리의 도전은 완전성과 효율성의 균형입니다 — 정보가 너무 많으면 처리가 과부하되고, 너무 적으면 필수 맥락을 잃습니다.
운영 메모리에는 우리가 “주의 메모리”라 부를 수 있는 요소 — 에이전트가 적극적으로 고려 중인 정보의 부분집합 — 도 포함됩니다. 이는 적합도 점수와 동적 업데이트를 위한 정교한 메커니즘을 필요로 합니다. 새로운 정보가 들어오면, 에이전트는 무엇을 적극적으로 유지하고 무엇을 보관 또는 폐기할지 결정해야 합니다.
**장기 메모리(Long-term Memory)**는 축적된 지식, 패턴, 경험을 위한 지속적 저장소입니다. 단순한 데이터 저장소가 아니라, 효율적 검색과 패턴 인식을 지원하는 구조화된 저장소입니다. 장기 메모리는 여러 유형의 정보를 처리해야 합니다. 세계에 대한 사실 지식, 과제를 수행하는 절차 지식, 특정 상호작용의 일화적 기억, 학습된 패턴과 선호 등이 그것입니다.
장기 메모리의 도전은 조직화와 검색입니다. 전수 검색이 가능한 운영 메모리와 달리, 장기 메모리는 잠재적으로 수백만 개 항목에 대한 효율적 질의를 지원해야 합니다. 여기서 전통적 데이터베이스 접근은 종종 의미적 풍부함이 부족해 지능적 검색에 미치지 못합니다.
**감각 처리 메모리(Sensory Processing Memory)**는 다양한 소스에서 들어오는 연속적 입력 스트림을 처리합니다. 직접 사용자 입력뿐 아니라, 시스템 상태, 외부 API 응답, 센서 데이터, 환경 관측 등을 포함합니다. 이 메모리는 고속 데이터 스트림을 처리하면서 다른 메모리 시스템을 위해 관련 정보를 추출·보존해야 합니다.
여기에서 처리가 핵심입니다. 원시 감각 데이터는 직접 저장하기엔 방대하고 비구조적입니다. 에이전트는 특징을 추출하고 패턴을 감지하며 중요한 사건을 식별해야 합니다. 이렇게 처리된 정보는 운영·장기 메모리로 공급됩니다.
메모리 아키텍처로서의 지식 그래프
지식 그래프는 전통적 저장 접근의 한계를 해소하는 에이전트 메모리의 자연스러운 구조를 제공합니다. 그래프 구조는 연상적 기억을 반영하면서도 계산 처리에 필요한 형식을 제공합니다.
의미적 조직화는 그래프 기반 메모리의 핵심 장점입니다. 정보가 고립된 사실이 아니라 명시적 관계를 가진 상호 연결된 개념으로 저장됩니다. 이는 인간 기억의 연합 방식을 닮아 직관적 검색을 가능케 합니다. 에이전트가 “회의”에 대한 정보를 떠올릴 때 자동으로 “참석자”, “의제 항목”, “액션 아이템”, “후속 조치” 같은 관련 개념에도 접근할 수 있습니다. 이러한 연합은 단지 도움이 되는 수준을 넘어, 맥락적 이해에 필수입니다.
이 의미 구조는 확산 활성화(Spreading Activation) 검색 메커니즘도 가능케 합니다. 한 개념에 접근하면 활성화가 관련 개념으로 퍼져, 자연스럽게 관련 정보를 고려에 끌어옵니다. 생물학에서 영감을 얻은 이 메커니즘은 맥락 유지와 눈에 띄지 않는 관련성 발견에 놀라울 정도로 효과적입니다.
그래프 메모리의 시간적 관계는 무엇이 일어났는지뿐 아니라, 언제 어떤 순서로 일어났는지를 포착합니다. 그래프의 엣지는 “이전 발생(happened_before)”, “원인(caused)”, “동시(concurrent_with)” 같은 시간 관계를 표현할 수 있습니다. 이런 시간 구조는 에이전트가 인과를 추론하고, 사건의 가능 연쇄를 예측하며, 상황의 시간적 전개를 이해하도록 돕습니다.
그래프 구조는 또한 다중 해상도 메모리를 자연스럽게 지원합니다. 상세한 기억은 점진적으로 상위 수준 요약으로 추상화될 수 있으며, 그래프는 서로 다른 추상화 수준 간 연결을 유지합니다. 에이전트는 최근 상호작용의 세부를 기억하면서 오래된 것에 대해선 요약만 유지하다가 필요 시 그래프를 따라 내려가 상세를 복구할 수 있습니다.
또 하나의 핵심 장점은 확장 가능한 저장입니다. 차원 저주의 영향을 받는 벡터 데이터베이스와 달리, 그래프 구조는 수백만 노드까지 효율적으로 확장하면서도 질의 성능을 유지할 수 있습니다. 현대 그래프 DB는 분산 저장과 처리를 지원해, 반응성 있는 접근 시간을 유지하며 무한히 성장할 수 있는 에이전트 메모리를 가능케 합니다.
그래프 접근은 메모리 공고화 과정도 촉진합니다. 자주 접근되는 경로는 강화되고, 사용되지 않는 연결은 가지치기됩니다. 중요한 패턴은 추출되어 새로운 노드나 서브그래프로 인코딩되어 더 빠른 추론을 돕는 추상 표현을 만듭니다.
그래프 구조를 통한 맥락 보존은 검색된 정보가 관련 연합과 함께 돌아오도록 보장합니다. 에이전트가 정보를 회상할 때, 고립된 사실이 아니라 관련 엔티티, 시간 관계, 인과 연결을 포함한 풍부한 맥락을 함께 얻습니다. 이러한 맥락적 검색은 장기 상호작용에서 일관된 행동을 유지하는 데 필수입니다.
마지막 기둥은 지능적 의사결정을 통해 행동과 메모리를 결합합니다. LLM이 일정 수준의 추론 능력을 제공하긴 하지만, 진정한 논리적 추론은 종종 더 구조화된 접근을 필요로 합니다. 이 기둥은 에이전트의 집행 기능 — 정보와 도구를 목적 있는 행동으로 전환하는 능력 — 을 대표합니다.
LLM 추론의 한계
최근 모델의 발전에도 불구하고, 현행 추론 모델은 자율 에이전트 시스템에서 효과를 제한하는 몇 가지 근본적 과제에 여전히 고전합니다. 이러한 한계를 이해하는 것은 LLM의 유연성과 형식적 추론의 엄격함을 모두 활용하는 하이브리드 시스템 설계에 중요합니다.
**형식 논리 추론(Formal Logical Inference)**은 LLM에 여전히 큰 도전입니다. 종종 올바른 결론에 도달하더라도, 형식적 증명을 제시하거나 논리적 일관성을 보장하는 데 어려움을 겪습니다. 금융 계산, 법률 추론, 안전 필수 시스템처럼 정확성이 중요한 영역에서 특히 문제입니다. LLM은 그럴듯한 추론을 만들어낼 수 있지만 미묘한 논리 결함을 내포할 수 있고, 형식 검증 메커니즘이 없으면 이런 결함이 에이전트의 의사결정 과정 전반에 전파될 수 있습니다.
다단계 연역 추론도 또 다른 과제입니다. LLM은 단순한 논리 단계는 처리할 수 있지만, 다수의 제약과 의존성을 유지해야 하는 복잡한 추론 연쇄에는 약합니다. 각 단계는 오류를 도입할 수 있고, 연쇄가 길어질수록 오류는 누적됩니다. 이는 특히 에이전트가 다수의 미래 상태와 그 결과를 추론해야 하는 계획 과제에서 두드러집니다.
복잡한 추론 연쇄 전반의 일관성은 가장 눈에 띄는 한계 중 하나입니다. 동일한 문제를 다른 각도에서 접근할 때 상충되는 결론에 도달하거나, 추론 과정에서 앞서 설정한 제약을 위반할 수 있습니다. 이런 비일관성은 신뢰를 약화시키며, 안정적인 에이전트 시스템 구축을 어렵게 만듭니다.
불확실성의 명시적 표현 역시 부족합니다. LLM은 언어적으로(“아마”, “그럴 수도”, “가능하다면”) 불확실성을 표현할 수 있지만, 추론 연쇄 전반에 불확실성을 전파하거나 불확실성하에서 의사결정하는 형식적 메커니즘이 없습니다. 이로 인해 에이전트가 적절히 위험과 보상을 균형 잡거나 추가 정보 탐색 시점을 아는 데 어려움을 겪습니다.
1차 논리와 지식 그래프
지식 그래프는 LLM의 패턴 매칭 능력을 보완하는 구조적 표현을 통해 추론을 가능케 합니다. 이는 LLM 추론을 대체하려는 것이 아니라, 그것을 검증·유도·확장하는 형식적 프레임워크를 제공하는 것입니다.
지식 그래프 위의 규칙 기반 추론은 형식 검증 가능한 결정론적 추론을 제공합니다. 1차 논리 규칙을 그래프 구조에 직접 적용해, 논리적으로 건전함이 보장되는 특정 유형의 추론을 수행할 수 있습니다. 예컨대 그래프에 “모든 회의에는 장소가 필요하다”와 “팀 싱크는 회의다”가 인코딩되어 있다면, “팀 싱크에는 장소가 필요하다”는 결론을 확정적으로 도출할 수 있습니다. 이런 단순한 추론이라도 순수 통계적 방법이 제공하지 못하는 확실성의 토대를 마련합니다.
규칙 기반 추론의 힘은 단순 삼단논법을 넘어섭니다. 복잡한 비즈니스 규칙, 규제 요건, 도메인별 제약을 모두 그래프 위의 논리 규칙으로 인코딩할 수 있습니다. 규칙들은 합성되어, 전체 과정에서 논리 일관성을 유지하는 정교한 추론 연쇄를 구성합니다. 예를 들어 복잡한 규정을 준수해야 할 때, 지식 그래프 위의 규칙 기반 추론이 필요한 보장을 제공합니다.
경로 기반 추론은 그래프 구조 자체를 추론 메커니즘으로 활용합니다. 그래프에서 개념 간 경로를 찾는 것은 자연스럽게 추론 연쇄를 나타내며, 논리를 투명하고 검증 가능하게 만듭니다. 에이전트가 두 개념의 관계를 이해해야 할 때, 그래프에서 그들을 잇는 경로를 탐색할 수 있습니다. 각 경로는 서로 다른 추론 경로이며, 최단 경로(가장 직접적 추론), 신뢰된 노드를 경유하는 경로(높은 신뢰), 특정 제약을 만족하는 경로 등 다양한 기준으로 평가할 수 있습니다.
경로 기반 추론은 유비(아날로지) 추론도 가능케 합니다 — 그래프의 다른 부분에서 유사한 패턴을 찾는 것입니다. 에이전트가 한 상황을 처리하는 방법을 안다면, 그래프에서 구조적으로 유사한 상황을 찾아 유사한 해법을 적용할 수 있습니다. 이는 인간이 뛰어난 패턴 기반 추론을 위한 형식적 메커니즘을 제공합니다.
그래프 구조를 통한 제약 충족은 추론이 논리적 경계와 현실 세계의 한계를 존중하도록 보장합니다. 그래프는 상호 배타성, 자원 제한, 시간 의존성 등 다양한 제약을 인코딩할 수 있고, 추론 과정은 이러한 제약을 결코 위반하지 않도록 합니다. 이는 제약 위반이 불가능하거나 유해한 결과를 낳을 수 있는 계획·스케줄링 과제에서 중요합니다.
**구성적 추론(Compositional Reasoning)**은 복잡한 추론 과제를 더 단순한 그래프 연산으로 분해할 수 있게 합니다. 복잡 문제를 한 번에 풀려 하기보다, 하위 문제로 쪼개고 각 부분을 적절한 그래프 질의나 순회로 해결한 뒤 결과를 합성합니다. 이 분할 정복 접근은 복잡한 추론을 더 다루기 쉽게 만들고, 서로 다른 부분에 서로 다른 추론 전략을 적용할 수 있게 합니다.
그래프 구조는 **반사실적 추론(Counterfactual Reasoning)**도 가능케 합니다 — 다른 가정하에서 무슨 일이 일어날지 탐색하는 것입니다. 그래프를 일시적으로 수정하거나 대체 경로를 탐색함으로써, 에이전트는 가정적 시나리오를 추론할 수 있습니다. 다양한 행동과 그 결과를 평가해야 하는 계획에서 필수입니다.
확률적 추론은 확률적 엣지와 그래프 구조에 인코딩된 베이지안 네트워크를 통해 지식 그래프 위에서 구현할 수 있습니다. 이를 통해 에이전트는 논리 규칙의 확실성과 확률적 추론의 유연성을 결합해, 불확실한 정보와 엄격한 논리 제약을 하나의 프레임워크 내에서 다룰 수 있습니다.
세 기둥이 하나의 조율된 시스템으로 함께 작동할 때 지식 그래프의 진정한 힘이 발휘됩니다. 이 시너지는 개별 구성 요소의 합을 넘어서는 능력을 창출하여, 에이전트가 이전에는 불가능했던 수준의 자율성으로 복잡하고 현실적인 문제를 다루게 합니다.
에이전트의 의사결정 루프는 지각, 추론, 행동의 연속적 순환으로, 지식 그래프가 모든 구성 요소를 연결하는 중심 조직 구조로 기능합니다. 이는 단순한 선형 과정이 아니라, 병렬 프로세스, 피드백 루프, 적응 메커니즘이 얽힌 복합 상호작용입니다.
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1. 지각 단계(Perception Phase): 사용자 입력, API 응답, 시스템 상태, 환경 센서 등 여러 소스에서 감각 데이터가 시스템으로 들어옵니다. 이 원시 데이터는 특징 추출과 유의미한 사건 탐지를 위한 초기 처리를 거칩니다. 지식 그래프는 감각 데이터를 해석하는 의미적 프레임워크를 제공하여 여기서 중요한 역할을 합니다. 에이전트가 “분기별 리뷰”에 대한 메시지를 받으면, 그래프는 즉시 “성과 지표”, “팀 구성원”, “이전 리뷰” 같은 관련 개념을 활성화하여 풍부한 해석 맥락을 제공합니다.
지각 단계에는 그래프 기반 패턴을 통한 **이상 탐지(Anomaly Detection)**도 포함됩니다. 들어오는 데이터를 그래프에 축적된 패턴과 비교하여, 특별한 주의가 필요한 비정상적 상황을 식별할 수 있습니다. 일반 범주에 속하지 않는 고객 불만, 기대 관계를 위반하는 시스템 지표, 확립된 제약과 충돌하는 요청 등이 그 예입니다.
2. 통합 및 메모리 업데이트: 처리된 감각 정보는 지식 그래프 메모리에 통합되어 운영 및 장기 저장소를 모두 업데이트합니다. 이는 단순히 새로운 노드와 엣지를 추가하는 일이 아니라, 일관성 유지, 충돌 해결, 새로운 증거에 기반한 신념 업데이트를 포함합니다. 그래프 구조는 신념 수정(belief revision) 같은 정교한 업데이트 메커니즘을 가능케 하여, 새로운 정보가 관련 개념 전반에 연쇄적인 업데이트를 촉발할 수 있게 합니다.
통합 단계에는 패턴 마이닝과 개념 형성도 포함됩니다. 새로운 정보가 그래프에 추가되면, 에이전트는 반복되는 패턴을 감지하고 새로운 추상 개념을 형성할 수 있습니다. 이러한 발현 구조는 향후 상황을 이해하고 대응하는 에이전트의 능력을 향상시킵니다.
3. 추론 단계: 업데이트된 메모리를 바탕으로 에이전트는 그래프 기반 추론을 활용해 적절한 행동을 결정합니다. 이는 보장된 논리 일관성을 위한 규칙 기반 추론, 관계 탐색을 위한 경로 기반 추론, 불확실성 처리를 위한 확률적 추론이 협력하는 복합 과정입니다. 그래프 구조는 서로 다른 추론 모드가 정보와 제약을 공유하도록 하여, 어느 한 접근보다 강력한 하이브리드 추론 시스템을 만듭니다.
추론 단계는 종종 그래프 구조를 통한 **목표 분해(Goal Decomposition)**를 수반합니다. 상위 목표를 하위 목표로 쪼개고, 다시 실행 가능한 과제 수준까지 분해합니다. 그래프는 서로 다른 수준의 목표 간 관계를 유지해, 국소적 행동이 전역 목표와 정렬되도록 보장합니다.
4. 도구 선택 단계: 추론 결과에 따라 계층적 그래프 탐색으로 최적의 도구를 식별합니다. 이는 요구된 행동을 수행할 수 있는 도구를 찾는 것에 그치지 않고, 서로 잘 협력하고 현재 제약을 존중하며 사용자 선호와 정렬되는 도구를 고르는 과정입니다. 그래프 구조는 능력 커버리지를 최대화하면서 위험을 최소화하도록 도구 집합을 선택하는 포트폴리오 최적화 같은 정교한 도구 선택 전략을 가능케 합니다.
5. 행동 실행: 선택된 도구가 현실 세계에서 과제를 실행하며, 그래프는 실행 맥락과 모니터링 기준을 제공합니다. 에이전트는 발사 후 방치하지 않고, 그래프 구조를 통해 행동 진행 상황을 지속적으로 인지합니다. 기대 결과가 그래프에 인코딩되어 있어, 행동이 예상과 다른 결과를 낼 때 이를 감지할 수 있습니다.
6. 피드백 통합: 행동 결과는 지식 그래프를 업데이트하여, 연속적 학습 루프를 만듭니다. 성공과 실패 패턴이 그래프에 인코딩되어, 향후 의사결정을 개선합니다. 이 피드백은 단순히 결과를 기록하는 수준을 넘어, 인과를 이해하고 도구 효과성에 대한 신념을 업데이트하며 추론 패턴을 정제하는 것입니다.
그래프 강화 에이전트 자율성을 구현하려면 아키텍처적 결정, 데이터 구조, 운영 관행을 신중히 고려해야 합니다. 이러한 전략은 프로덕션 에이전트 시스템을 구축하며 축적된 실무 경험을 통해 다듬어졌습니다.
지식 그래프 코어 구축
그래프 강화 에이전트의 토대는 핵심 지식 구조입니다. 이는 에이전트의 운영 도메인과 관련된 핵심 개념과 관계를 포착하는 도메인별 온톨로지에서 시작합니다. 모든 지식을 모델링하려고 하기보다, 성공적인 구현은 필요한 에이전트 행동을 뒷받침하는 최소 실행 가능 온톨로지에 집중합니다. 이후 새로운 능력이 추가될 때 점진적으로 확장할 수 있습니다.
에이전트 지식 그래프의 스키마 설계는 표현력과 계산 효율성의 균형을 요구합니다. 관계 유형이 많은 풍부한 스키마는 미묘한 표현을 제공하지만, 추론을 복잡하게 하고 질의 성능을 떨어뜨릴 수 있습니다. 성공적인 설계는 종종 계층화 방식을 취합니다. 핵심 운영을 위한 단순 코어 스키마와, 고급 능력을 위한 선택적 확장 스키마로 구성하는 방식입니다.
점진적 학습 메커니즘은 경험에 따라 그래프가 진화하도록 합니다. 이는 구조 학습(새로운 개념과 관계 추가)과 파라미터 학습(가중치와 확률 업데이트)을 모두 포함합니다. 도전은 유연성을 허용하면서 일관성을 유지하는 것입니다. 코드에 Git이 있듯, 그래프 진화를 관리하기 위한 버전 관리 시스템이 필수 도구로 부상하고 있습니다.
그래프 데이터베이스 선택은 시스템 능력에 큰 영향을 줍니다. Neo4j 같은 네이티브 그래프 DB는 강력한 질의 언어와 최적화된 순회 알고리즘을 제공하지만, 확장성에 제한이 있을 수 있습니다. Apache Giraph나 Amazon Neptune 같은 분산 그래프 처리 프레임워크는 더 나은 확장성을 제공하나 질의 유연성을 일부 희생할 수 있습니다. 선택은 규모, 성능, 질의 복잡성에 대한 요구사항에 달려 있습니다.
도구 통합 프레임워크
견고한 도구 통합 프레임워크를 만들려면 표준화, 추상화, 정교한 오류 처리가 필요합니다. 그래프 노드에 매핑되는 표준화된 도구 설명은 기능 인터페이스뿐 아니라 성능 특성, 신뢰성 지표, 사용 비용 같은 비기능 속성도 포착해야 합니다. OpenAPI 같은 표준이 출발점이 되지만, 에이전트 특화 확장이 종종 필요합니다.
능력 기반 매칭 알고리즘은 단순 이름·키워드 매칭을 넘어 도구가 실제로 무엇을 할 수 있는지 이해합니다. 이는 형식적 능력 모델, 의미 유사도 측정, 도구 행동을 포착하는 학습 임베딩 등을 포함할 수 있습니다. 핵심은 에이전트가 추상 수준에서 도구를 추론할 수 있게 하면서, 실제 선택에서는 정밀함을 유지하는 것입니다.
폴백 메커니즘은 주 도구가 실패할 때 견고함을 보장합니다. 그래프 구조는 기본 도구 선택뿐 아니라, 목표 달성을 위한 대체 경로도 인코딩해야 합니다. 다른 도구, 다른 작업 순서, 심지어 다른 목표 분해가 포함될 수 있습니다. 성공적인 시스템은 간단한 재시도에서 복잡한 재계획에 이르는 다층 폴백을 구현합니다.
도구 모니터링과 적응은 시간에 따른 도구 성능을 추적해, 성공률, 응답 시간, 오류 패턴을 그래프에 업데이트합니다. 이 정보는 도구 선택에 되먹임되어, 변화하는 도구 특성에 에이전트가 적응하도록 합니다. 지속적으로 실패하는 도구는 우선순위가 낮아지고, 새로운 도구는 점진적으로 도입되어 테스트될 수 있습니다.
메모리 관리 시스템
효과적인 메모리 관리는 완전성과 효율성의 균형을 잡아, 관련 정보는 유지하고 정보 과부하는 피합니다. **보존 정책(Retention Policies)**은 어떤 정보를 얼마나 오래 어느 수준의 상세도로 유지할지 결정합니다. 최신성, 접근 빈도, 정보 가치, 저장 비용에 기반할 수 있습니다. 그래프 구조는 개별 노드뿐 아니라 전체 구조에서의 연결성과 중요도까지 고려하는 정교한 보존 정책을 가능케 합니다.
어텐션 메커니즘은 활성 처리 대상으로 관련 서브그래프의 우선순위를 정합니다. 매 결정마다 전체 그래프를 고려하기보다, 현재 맥락에 기반해 가장 관련 있는 부분을 식별합니다. 확산 활성화, 학습된 어텐션 가중치, 질의별 적합도 점수 등이 쓰일 수 있습니다. 그래프 신경망은 복잡한 관련성 패턴을 학습하는 정교한 어텐션 메커니즘 구현에 점점 더 활용되고 있습니다.
추상화 계층은 상세한 기억을 상위 개념으로 요약해 표현의 계층 구조를 만듭니다. 상세 로그는 패턴으로, 다시 행동 모델로 추상화될 수 있습니다. 그래프는 서로 다른 추상화 수준 간 연결을 유지해, 평소에는 상위 수준에서 작동하다가 필요 시 하위로 내려가 세부를 확인할 수 있게 합니다.
메모리 공고화 프로세스는 주기적으로 실행되어 그래프 구조를 조직하고 최적화합니다. 중복 노드 병합, 자주 쓰이는 경로 강화, 오래된 정보 가지치기, 반복 패턴의 재사용 템플릿 추출 등이 포함됩니다. 이는 생물학적 수면과 유사한 역할을 하며, 메모리 시스템을 효율적이고 효과적으로 유지하는 필수 정비입니다.
분야가 성숙해지면서 그래프 강화 에이전트의 가능성을 확장하는 고급 기법이 등장하고 있습니다. 이들 기법은 정교한 수학, 머신러닝, 분산 시스템을 활용해 점점 더 유능한 자율 시스템을 만듭니다.
현대 에이전트 시스템은 지식 그래프를 통합 플랫폼으로 삼아 여러 추론 접근을 결합하는 경향이 커지고 있습니다. 뉴로심볼릭 추론은 신경망의 유연성과 상징적 추론의 엄격함을 결합합니다. 그래프 신경망은 암묵적 패턴을 포착하는 임베딩을 학습하고, 상징적 추론기는 명시적 그래프 구조 위에서 작동합니다. 지식 그래프가 다리 역할을 하여, 학습된 표현이 상징적 추론을 보조하고, 상징적 제약이 학습을 안내합니다.
그래프 위의 확률적 프로그래밍은 불확실성을 정교하게 다룹니다. 불확실성을 부가 요소로 취급하는 대신, Pyro나 Stan 같은 확률적 프로그래밍 언어로 그래프 구조에 직접 확률 모델을 정의합니다. 이를 통해 사실부터 전체 추론 연쇄에 이르기까지 모든 수준에서 불확실성을 추론할 수 있습니다.
인과 추론은 유향 그래프를 통해 상관이 아닌 실제 인과 관계를 이해하도록 합니다. 더 넓은 지식 그래프 안에 인코딩된 인과 그래프는 개입의 효과를 예측하고, 교란 요인을 이해하며, 단순 상관이 아닌 인과적 증거에 기반해 결정을 내리게 합니다.
에이전트 시스템이 확장됨에 따라 분산 그래프 처리가 필수적이 됩니다. 그래프 파티셔닝 전략은 대규모 그래프를 여러 머신에 어떻게 분할할지 결정하며, 통신 오버헤드를 최소화합니다. 관련 노드를 함께 유지하는 스마트 파티셔닝은 성능을 극적으로 향상시킬 수 있습니다. 접근 패턴에 적응하는 동적 파티셔닝은 시스템 동작을 한층 더 최적화할 수 있습니다.
분산 그래프에서의 **연합 학습(Federated Learning)**은 중앙집중화할 수 없는 데이터로부터 학습을 가능케 합니다. 개인정보, 규제, 기술적 제약으로 인해 그래프의 서로 다른 부분이 다른 위치에 있을 수 있습니다. 연합 학습 기법은 모든 데이터를 직접 접근하지 않고도 모델을 개선해, 프라이버시를 보존하면서 학습을 가능케 합니다.
합의 메커니즘은 분산 그래프 복제본 간 일관성을 보장합니다. 여러 에이전트나 시스템 구성요소가 동시에 그래프를 수정할 때, 합의 메커니즘은 모든 복제본이 결국 일관된 상태로 수렴하도록 합니다. 이는 Raft 같은 전통적 합의 알고리즘이나, 그래프 구조에 맞게 적응된 CRDT(Conflict-free Replicated Data Types) 같은 더 정교한 접근을 사용할 수 있습니다.
장기 실행되는 에이전트 시스템은 지속적 개선과 적응 메커니즘이 필요합니다. 진화적 그래프 최적화는 유전 알고리즘을 사용해 시간에 따라 그래프 구조를 진화시킵니다. 서로 다른 그래프 구성을 개체로 취급하고, 에이전트 성능으로 적합도를 측정합니다. 성공적인 구성을 교배·변이시켜 점진적으로 그래프 구조를 개선합니다.
그래프 위의 메타러닝은 더 효과적으로 학습하는 방법을 학습하게 합니다. 여러 학습 에피소드 전반의 패턴을 분석해, 성공적 학습 전략을 식별하고 새로운 상황에 적용합니다. 그래프 구조는 무엇을 배웠는지뿐 아니라 어떻게 배웠는지도 포착해, 메타 수준 최적화를 가능케 합니다.
자기 조직화 메커니즘은 사용 패턴에 따라 그래프가 스스로 재구조화되게 합니다. 자주 순회되는 경로는 직결을 만들고, 관련 노드 군집은 지역성을 개선하도록 재조직되며, 사용되지 않는 구조는 위축될 수 있습니다. 신경 가소성에서 영감을 얻은 이러한 메커니즘은 수작업 개입 없이 효율적 그래프 구조를 유지하는 데 도움을 줍니다.
그래프 강화 에이전트로 나아가면서, 이 분야의 진화를 좌우할 여러 도전과 기회가 떠오르고 있습니다. 기술적, 실천적, 철학적 차원을 아우르며, 효과적 대응을 위해 학제 간 협력이 요구됩니다.
그래프 강화 에이전트의 약속은 광범위한 채택을 위해 반드시 해결해야 할 중대한 확장성 도전에 직면합니다. 실시간으로 거대 지식 그래프 관리는 그래프가 수십억 노드·엣지로 커질수록 점점 어려워집니다. 현재 그래프 DB는 특정 규모를 넘는 그래프에서 어려움을 겪고, 질의 성능이 급격히 저하될 수 있습니다. 필요한 순간에만 관련 그래프 부분을 구체화하는 그래프 스트리밍 같은 새로운 접근이 떠오르지만, 그래프 알고리즘의 근본적 재고가 필요합니다.
멀티 에이전트 시스템을 위한 분산 그래프 처리는 조정 문제를 야기합니다. 여러 에이전트가 지식 그래프를 공유할 때, 일관성을 보장하면서 성능을 유지하는 일이 복잡해집니다. 다중 버전 동시성 제어 같은 분산 DB 기법을 그래프 구조에 맞게 적응해야 합니다. 에이전트마다 그래프에 대한 시각이나 접근 권한이 다를 때 이 도전은 더욱 복잡해집니다.
일관성을 해치지 않는 효율적 그래프 업데이트는 지속적 과제입니다. 실시간 시스템은 업데이트를 빠르게 처리해야 하지만, 그래프 무결성 유지에는 면밀한 조정이 필요합니다. 최종 일관성 같은 기법은 일부 애플리케이션에 적합하지만 모두에 적합하지는 않습니다. 일관성과 성능 사이의 적절한 균형점을 찾는 일은 여전히 활발한 연구 영역입니다.
메모리-연산 트레이드오프는 규모가 커질수록 결정적입니다. 전체 그래프를 메모리에 두면 빠른 순회가 가능하지만 규모가 제한됩니다. 디스크 기반 접근은 더 잘 확장되지만 성능 페널티가 있습니다. 핫한 그래프 부분은 영리하게 캐싱하고 콜드 데이터는 디스크에 두는 하이브리드 접근이 유망하지만, 접근 패턴을 정교하게 예측해야 합니다.
그래프 구조는 에이전트 결정에 자연스러운 설명을 제공하지만, 이러한 해석 가능성의 이점을 실현하려면 세심한 설계가 필요합니다. 그래프 구조는 자연스러운 설명을 제공합니다. 그래프의 경로가 사람이 따라갈 수 있는 추론 연쇄를 나타내기 때문입니다. 블랙박스 신경망과 달리, 그래프 기반 추론은 점검·이해할 수 있습니다. 그러나 그래프가 크고 복잡해질수록, 관련 설명 경로를 찾고 제시하는 일이 어려워집니다.
추론 경로는 시각화·감사될 수 있어 에이전트 의사결정의 투명성을 제공합니다. 이는 특히 고위험 응용에서 신뢰 구축에 중요합니다. 복잡한 그래프 구조와 추론 경로를 효과적으로 시각화하는 도구가 필수지만, 아직 충분히 성숙하지 않았습니다. 핵심은 의미 있는 감사를 위해 충분한 세부를 제공하면서도 사용자를 복잡성으로 압도하지 않는 균형입니다.
도구 선택 로직은 그래프 표현을 통해 투명·디버깅 가능해집니다. 에이전트가 특정 도구를 선택했을 때, 그 선택으로 이어지는 그래프 경로를 검토할 수 있습니다. 이는 잘못된 도구 선택을 디버깅하고 선택 로직을 정제하게 합니다. 다만 다기준·트레이드오프를 수반하는 정교한 도구 선택일수록 이를 명료하게 제시하는 일이 어려워집니다.
규정 준수 및 규제 이점은 해석 가능한 그래프 기반 추론에서 비롯됩니다. 규제 산업에서는 의사결정이 어떻게 내려졌는지 입증하는 일이 법적으로 요구되는 경우가 많습니다. 그래프 기반 시스템은 어떤 결정을 내렸는지가 아니라, 왜 그런 결정을 내렸는지 — 어떤 정보와 규칙에 근거했는지 — 를 보여주는 감사 추적을 제공합니다. AI 규제가 발전할수록 이 능력은 더욱 가치가 커집니다.
표준의 부재는 그래프 강화 에이전트의 상호운용성과 채택을 크게 저해합니다. 에이전트 간 공통 온톨로지는 서로 다른 벤더의 에이전트가 지식을 공유하고 행동을 조정하게 합니다. Schema.org 같은 기존 노력이 출발점이 되지만, 에이전트 특화 확장이 필요합니다. 도전은 보편성과 도메인 특수성 간 균형입니다.
표준화된 도구 설명 포맷은 도구 통합을 단순화하고 도구 마켓플레이스를 가능케 합니다. REST API를 위한 OpenAPI 같은 표준이 존재하지만, 에이전트 특화 도구 설명은 능력, 제약, 합성에 대한 추가 정보가 필요합니다. W3C Web of Things 같은 새로운 표준이 영감을 주지만, 에이전트 시스템에 맞춘 적응이 필요합니다.
상호운용 가능한 메모리 표현은 에이전트가 경험과 학습된 지식을 공유하도록 합니다. 이는 공통 포맷뿐 아니라 의미적 정렬 — 서로 다른 에이전트 간 개념의 의미 일치 — 도 요구합니다. 도메인이나 문화가 다르면 개념의 해석이 다를 수 있어 특히 어렵습니다.
벤치마킹과 평가 표준은 서로 다른 접근을 객관적으로 비교하는 데 필요합니다. 현재 벤치마크는 종종 좁은 과제에 초점을 맞추며, 총체적 에이전트 성능을 포착하지 못합니다. 도구 사용, 메모리 관리, 추론을 포함한 자율 에이전트의 전체 복잡성을 반영하는 벤치마크 개발은 여전히 열린 과제입니다.
에이전트가 더 자율적이 될수록 윤리와 안전 고려가 최우선이 됩니다. **그래프 구조에서의 가치 정렬(Value Alignment)**은 에이전트 행동이 인간 가치와 정렬되도록 합니다. 이는 그래프에 윤리 규칙을 인코딩하는 일을 수반할 수 있지만, 어떤 규칙을 채택할지와 충돌을 어떻게 처리할지는 여전히 어렵습니다. 문화권마다 가치가 다르다는 점도 복잡성을 더합니다.
안전 제약과 보장은 그래프 기반 추론에 내장되어야 합니다. 유해 행동을 방지하는 것과 필요한 핵심 행동이 반드시 수행되도록 하는 것을 모두 포함합니다. 형식 검증 기법은 일부 속성에 대해 보장을 제공할 수 있지만, 형식적으로 명세된 속성에 한합니다. 형식 명세와 현실 세계 요구 사이의 간극을 다루는 일은 여전히 어렵습니다.
공유 그래프에서의 프라이버시와 보안은 그래프에 민감 정보가 포함될 때 필수입니다. 접근 제어 메커니즘은 복잡한 공유 시나리오를 처리할 만큼 정교하면서도 효율적이어야 합니다. 차등 프라이버시와 동형암호 같은 기법은 유망하지만 계산 오버헤드를 유발합니다.
책임성과 책임 주체에 대한 명확한 프레임워크도 필요합니다. 분산된 지식에 대한 복잡한 추론을 바탕으로 그래프 강화 에이전트가 결정을 내릴 때, 책임을 규정하는 일이 어렵습니다. 법적·규제 프레임워크는 아직 이러한 기술 능력을 따라잡는 중입니다.
LLM에서 자율 에이전트로의 진화는 AI 능력의 근본적 전환을 나타냅니다. 도구, 메모리, 추론을 지식 그래프로 강화함으로써, 우리는 텍스트를 이해·생성하는 것을 넘어 실제로 세계와 상호작용하고 변화를 만들어내는 시스템을 구축합니다. 이 변화는 기존 시스템에 기능을 덧붙이는 문제가 아니라, 올바른 아키텍처적 토대를 갖추었을 때 인공지능이 무엇이 될 수 있는지 재상상하는 일입니다.
지식 그래프는 LLM이 제공하는 유연성을 구조로 엮어주는 결합 조직으로 기능합니다. 언어 모델의 창의적 잠재력과 그래프 기반 시스템의 논리적 엄격함의 결합은, 해석 가능성과 통제력을 유지하면서도 진정으로 자율적으로 작동하는 AI 에이전트의 미래를 가리킵니다. 그래프 구조는 복잡한 행동을 구축·유지·이해할 수 있는 비계를 제공합니다.
나이브한 프롬프트 엔지니어링에서 정교한 에이전트 아키텍처로의 여정은, 지능이 실제로 무엇을 요구하는지에 대한 우리의 이해가 성숙해졌음을 반영합니다. 올바른 말을 찾는 것만이 아니라, 지각하고 기억하고 추론하며 행동할 수 있는 시스템을 구축하는 일입니다. 지식 그래프는 이 비전을 지지하는 것에 그치지 않고, 고립된 능력을 통합된 지능적 행동으로 변환하는 조직 프레임워크를 제공함으로써 이를 가능하게 만듭니다.
에이전트 자율성의 세 기둥 — 도구를 통한 행동, 지속적인 메모리, 구조화된 추론 — 은 우리가 이를 계속 개발하는 동안에도 여전히 근본적일 것입니다.
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