에이전트 AI 혁명: 여러 LLM을 조합한 스마트 솔루션 개발의 비밀

2025년 AI 기술의 핵심 키워드로 떠오를 '에이전트 AI'는 기업과 개인 모두에게 새로운 가능성을 열어주고 있습니다. 단순한 자연어 처리를 넘어, 복잡한 문제를 해결하고 인간과 유사한 반영 및 개선 과정을 통해 더 스마트한 솔루션을 제공하는 이 기술은 어떻게 작동하는 걸까요? 오늘은 에이전트 AI의 개념부터 실제 활용 방법까지 깊이 있게 살펴보겠습니다.

 

 

Using Agentic AI to create smarter solutions with multiple LLMs (step-by-step process)

 

에이전트 AI의 개념과 중요성

에이전트 AI(Agentic AI)는 단순히 언어를 이해하고 생성하는 것을 넘어, 자율적으로 환경을 인식하고 의사결정을 내리며 행동할 수 있는 지능형 시스템입니다. 전통적인 AI와 달리, 에이전트 AI는 높은 자율성을 가지고 작업을 독립적으로 수행할 수 있습니다1.

LLM(대형 언어 모델)은 기본적으로 입력된 여러 문장을 기반으로 다음 단어를 예측하는 방식으로 작동합니다. 예를 들어, 신제품 출시를 위한 마케팅 계획 작성을 요청하면, 모델은 순차적으로 한 단어씩 예측하여 계획의 초안을 생성합니다79.

LLM의 자동회귀적 작동 원리

LLM은 자동회귀적 디코딩(autoregressive decoding)을 통해 토큰(단어나 부분 단어)을 순차적으로 생성합니다. 이 과정에서 모델은 이전 토큰들에 기반하여 다음 토큰의 확률 분포를 계산합니다:

p(sn+1...sn+k|s1...sn) = p(sn+1|s1...sn) p(sn+2|s1...sn+1) ... p(sn+k|s1...sn+k-1)9

이런 순차적 작업 방식은 효율적이지만, 한 번에 최종 결과물을 생성하는 한계가 있습니다.

LLM의 한계와 개선 방법

기존 LLM은 편집, 반영, 정제 없이 한 번에 작업을 수행하기 때문에 완성도 높은 결과를 얻기 어렵습니다. 인간의 작업 과정을 생각해보면, 우리는 보통 초안을 작성하고, 검토하고, 수정하는 여러 단계를 거쳐 최종 결과물을 만들어냅니다.

단계적 추론의 놀라운 효과

구글의 연구에 따르면, LLM에 "Let's think step by step(단계별로 생각해봅시다)"라는 간단한 지시만 추가해도 추론 성능이 극적으로 향상됩니다. 예를 들어, MultiArith 벤치마크에서 정확도가 17.7%에서 무려 78.7%로 증가했습니다1221. 이는 LLM에게 생각하고 반성할 시간을 주는 것만으로도 더 나은 결과를 얻을 수 있음을 보여줍니다.

복합 LLM 스타일과 에이전트 AI의 새로운 패러다임

여기서 중요한 개념적 전환이 이루어집니다. 단일 LLM이 아닌, 여러 LLM을 '에이전트'로 간주하고 이들을 조합하여 사용하는 것입니다. 각 에이전트는 특정 작업(초안 작성, 비평, 수정 등)에 특화되어 있으며, 이들이 협업하여 더 나은 결과물을 만들어냅니다6.

초안-비평-수정 워크플로우의 위력

이러한 접근법의 좋은 예로 MultiCritique 시스템이 있습니다. 이 시스템은 여러 LLM에서 비평을 수집하고, 메타-비평 분류를 통해 품질 문제를 식별한 다음, 결함이 있는 요소를 제거하는 요약 과정을 거칩니다1516. 결과적으로 단일 LLM보다 훨씬 더 질 높은 피드백을 생성할 수 있습니다.

또 다른 예인 AutoFeedback 시스템은 두 개의 에이전트를 활용합니다. Agent 1이 초기 피드백을 생성하고, Agent 2가 이를 검증 및 개선하는 방식으로, 과찬이나 과도한 추론과 같은 문제를 크게 줄일 수 있었습니다17.

에이전트 기반 AI의 실용적 활용

에이전트 AI의 강점은 모든 에이전트가 LLM일 필요가 없다는 점입니다. 다양한 도구(검색 엔진, API, 계산기 등)를 에이전트로 통합할 수 있습니다1819.

도구 통합의 실제 사례

IoT-ASE(IoT Agentic Search Engine)는 여러 에이전트를 통합한 좋은 예입니다. 이 시스템에는 사용자 쿼리를 분류하는 가상 비서 에이전트와 Google Maps API, 웹 스크래핑 등 다양한 도구를 활용하는 검색 에이전트가 포함되어 있습니다19.

발표 준비를 위한 워크플로우를 생각해봅시다:

1. 초안 작성 에이전트: 발표의 기본 구조 생성
2. 데이터 요청 에이전트: 필요한 통계 자료 목록 작성
3. 검색 에이전트: Google 검색을 통해 필요한 데이터 수집
4. 비평 에이전트: 초안의 약점 식별
5. 수정 에이전트: 피드백을 반영한 개선된 버전 작성

오케스트레이터 에이전트의 역할

이 모든 에이전트를 조율하는 것이 '오케스트레이터 에이전트'입니다. 이 에이전트는 워크플로우를 동적으로 조정하며, 어떤 에이전트를 언제 호출할지, 결과물을 어떻게 통합할지 결정합니다627.

MAP(Multi-user Personalization) 시스템은 오케스트레이션의 좋은 예시입니다. 이 시스템은 사용자 정보를 수집하고 분석하는 '반영' 단계, 다양한 사용자의 요구를 종합하여 계획을 생성하는 '분석' 단계, 그리고 사용자 피드백을 수집하여 반영하는 '피드백' 단계로 구성된 워크플로우를 통해 여러 전문 에이전트를 조율합니다27.

다양한 LLM을 활용한 스마트 솔루션의 미래

에이전트 AI는 단순한 기술적 발전을 넘어 경제적으로도 큰 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. 연구에 따르면, AI 기반 예측 유지보수 시스템은 제조업 가동 중단 시간을 30% 감소시킬 수 있으며7, 고객 서비스 분야에서는 생산성을 15% 향상시킬 수 있습니다25.

특히 주목할 점은 미국 GDP의 약 50%가 여전히 수동 프로세스에 의존하고 있으며, 이러한 프로세스의 90%까지 AI로 자동화할 수 있는 잠재력이 있다는 것입니다6. 이는 에이전트 AI가 가져올 경제적 혁신의 규모를 암시합니다.

기업의 에이전트 AI 도입 사례

실제로 많은 기업들이 이미 에이전트 AI를 도입하고 있습니다. Microsoft의 AutoGen, OpenAI의 Assistants API, Google의 Vertex AI Agent Builder, AWS의 산업별 도구 등이 대표적입니다. 금융 분야에서는 FinAgent와 FinMem이 실시간 시장 데이터를 활용한 거래 전략을 제공하며, Vodafone은 에이전트 기반 고객 지원 시스템으로 문의의 70%를 처리하고 있습니다.

결론: 에이전트 AI 시대의 준비

에이전트 AI는 단순히 더 똑똑한 AI를 만드는 것이 아니라, 인간의 작업 방식을 모방하고 개선하는 새로운 패러다임입니다. 여러 LLM과 도구를 조합하여 초안 작성, 비평, 수정의 과정을 거치게 함으로써 더 나은 결과물을 얻을 수 있습니다.

기업과 개인 모두 이러한 변화에 적응하고 활용하는 방법을 배워야 합니다. 에이전트 AI는 단순 작업 자동화를 넘어, 복잡한 의사결정과 창의적 작업까지 지원할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

여러분은 어떤 업무 프로세스에 에이전트 AI를 적용해볼 수 있을까요? 초안 작성과 검토가 필요한 영역, 데이터 수집과 분석이 필요한 영역, 또는 다양한 이해관계자의 요구를 조율해야 하는 영역을 생각해보세요. 에이전트 AI의 진정한 가치는 이러한 복잡한 워크플로우를 더 효율적이고 효과적으로 만드는 데 있습니다.

 

#에이전트AI #LLM #인공지능 #AI혁신 #업무자동화 #AI에이전트 #스마트솔루션 #기술혁신 #디지털트랜스포메이션 #미래기술 #AIworkflow #비즈니스AI #오케스트레이터에이전트 #MultiLLM

 

 

 

The Agentic AI Revolution: The Secret to Developing Smart Solutions by Combining Multiple LLMs

Agentic AI, expected to be a key keyword in AI technology for 2025, is opening new possibilities for both businesses and individuals. Beyond simple natural language processing, how does this technology work to solve complex problems and provide smarter solutions through human-like reflection and improvement processes? Today, we'll take an in-depth look at everything from the concept of Agentic AI to its practical applications.

The Concept and Importance of Agentic AI

Agentic AI is an intelligent system that goes beyond understanding and generating language to autonomously perceive the environment, make decisions, and take actions. Unlike traditional AI, Agentic AI has a high degree of autonomy and can perform tasks independently1.

LLMs (Large Language Models) basically work by predicting the next word based on multiple input sentences. For example, when asked to create a marketing plan for a new product launch, the model generates a draft plan by predicting one word at a time in sequence79.

How LLMs Work Autoregressively

LLMs generate tokens (words or parts of words) sequentially through autoregressive decoding. In this process, the model calculates the probability distribution of the next token based on previous tokens:

p(sn+1...sn+k|s1...sn) = p(sn+1|s1...sn) p(sn+2|s1...sn+1) ... p(sn+k|s1...sn+k-1)9

This sequential working method is efficient but has the limitation of generating the final result in one go.

Limitations of LLMs and Methods for Improvement

Traditional LLMs perform tasks without editing, reflection, or refinement, making it difficult to achieve high-quality results. Considering the human work process, we typically go through several stages of drafting, reviewing, and revising to create the final product.

The Amazing Effect of Step-by-Step Reasoning

According to Google's research, simply adding the instruction "Let's think step by step" to an LLM dramatically improves reasoning performance. For example, accuracy increased from 17.7% to an impressive 78.7% on the MultiArith benchmark1221. This shows that just giving LLMs time to think and reflect can produce better results.

The New Paradigm of Composite LLM Style and Agentic AI

Here comes an important conceptual shift. Instead of using a single LLM, we consider multiple LLMs as 'agents' and combine them. Each agent specializes in a specific task (drafting, critiquing, revising, etc.), and they collaborate to produce better results6.

The Power of the Draft-Critique-Revise Workflow

A good example of this approach is the MultiCritique system. This system collects critiques from multiple LLMs, identifies quality issues through meta-critique classification, and then goes through a summarization process that removes flawed elements1516. As a result, it can generate much higher quality feedback than a single LLM.

Another example, the AutoFeedback system, utilizes two agents. Agent 1 generates initial feedback, and Agent 2 validates and improves it, significantly reducing problems such as excessive praise or over-inference17.

Practical Applications of Agent-Based AI

The strength of Agentic AI is that not all agents need to be LLMs. Various tools (search engines, APIs, calculators, etc.) can be integrated as agents1819.

Real-World Examples of Tool Integration

IoT-ASE (IoT Agentic Search Engine) is a good example of integrating multiple agents. The system includes a virtual assistant agent that classifies user queries and search agents that utilize various tools such as Google Maps API and web scraping19.

Consider a workflow for preparing a presentation:

1. Draft Agent: Creates the basic structure of the presentation
2. Data Request Agent: Compiles a list of needed statistical data
3. Search Agent: Collects necessary data through Google search
4. Critique Agent: Identifies weaknesses in the draft
5. Revision Agent: Creates an improved version reflecting feedback

The Role of the Orchestrator Agent

The 'orchestrator agent' coordinates all these agents. This agent dynamically adjusts the workflow, deciding which agent to call when and how to integrate the results627.

The MAP (Multi-user Personalization) system is a good example of orchestration. This system coordinates multiple specialized agents through a workflow consisting of a 'reflection' phase that collects and analyzes user information, an 'analysis' phase that synthesizes the needs of various users to generate a plan, and a 'feedback' phase that collects and reflects user feedback27.

The Future of Smart Solutions Using Various LLMs

Agentic AI is expected to have a significant economic impact beyond just technological advancement. Research shows that AI-based predictive maintenance systems can reduce manufacturing downtime by 30%7, and in the customer service field, productivity can be improved by 15%25.

Particularly noteworthy is that about 50% of US GDP still relies on manual processes, and there is potential to automate up to 90% of these processes with AI6. This implies the scale of economic innovation that Agentic AI will bring.

Examples of Companies Adopting Agentic AI

Many companies are already adopting Agentic AI. Microsoft's AutoGen, OpenAI's Assistants API, Google's Vertex AI Agent Builder, and AWS's industry-specific tools are representative examples. In the financial sector, FinAgent and FinMem provide trading strategies using real-time market data, and Vodafone handles 70% of inquiries with an agent-based customer support system.

Conclusion: Preparing for the Age of Agentic AI

Agentic AI is not simply about creating smarter AI, but a new paradigm that mimics and improves human work processes. By combining multiple LLMs and tools and having them go through the process of drafting, critiquing, and revising, better results can be achieved.

Both businesses and individuals need to learn how to adapt to and utilize these changes. Agentic AI has the potential to support not just simple task automation, but complex decision-making and creative work as well.

What business processes could you apply Agentic AI to? Think about areas that need drafting and review, data collection and analysis, or coordination of the needs of various stakeholders. The true value of Agentic AI lies in making such complex workflows more efficient and effective.

#AgenticAI #LLM #ArtificialIntelligence #AIInnovation #WorkAutomation #AIAgents #SmartSolutions #TechInnovation #DigitalTransformation #FutureTech #AIworkflow #BusinessAI #OrchestratorAgent #MultiLLM

Citations:

1. https://arxiv.org/html/2503.08979v1
2. https://arxiv.org/html/2503.12687v1
3. https://ar5iv.labs.arxiv.org/html/2401.03568
4. https://arxiv.org/pdf/2501.00881.pdf
5. https://arxiv.org/pdf/2503.00164.pdf
6. https://arxiv.org/html/2503.13754v1
7. https://arxiv.org/html/2408.00655v5
8. https://arxiv.org/pdf/2410.18160.pdf
9. https://arxiv.org/pdf/2410.03170.pdf
10. https://arxiv.org/html/2407.14790v2