검색만 하는 RAG는 끝? Agentic RAG가 주목받는 이유
AI에게 궁금한 것을 물어보면 대부분 바로 답변을 만들어 줍니다. 하지만 AI가 세상의 모든 정보를 알고 있는 것은 아닙니다.특히 최근에 생긴 정보나 계속 바뀌는 정보는 AI가 정확하게 알기 어려울 수 있습니다. 예를 들어 AI에게 이렇게 질문했다고 생각해 보겠습니다. “이번 주말에 서울에서 비가 와도 가기 좋은 데이트 장소를 추천해 줘.” 이 질문에 제대로 답하려면 생각보다 여러 가지 정보가 필요합니다. 이번 주말에 정말 비가 오는지 확인해야 합니다.비가 온다면 실내에서 즐길 수 있는 장소를 찾아야 합니다.찾은 장소가 주말에도 운영하는지도 확인해야 합니다.예약이 필요한 장소인지도 알아봐야 할 수 있습니다. AI가 이러한 정보를 확인하지 않고 자신이 알고 있는 장소를 바로 추천한다면 어떨까요? 추천받은 ..
Multi-Agent System이란? 여러 AI가 하나의 팀처럼 일하는 방법
우리가 회사에서 하나의 프로젝트를 진행한다고 생각해 보겠습니다.새로운 서비스를 만들기 위해서는 생각보다 많은 사람이 필요합니다. 누군가는 시장을 조사하고, 누군가는 서비스의 방향을 기획하며, 개발자는 실제 기능을 구현합니다.디자이너는 화면을 만들고, 마지막에는 다른 사람이 결과물을 검토할 수도 있습니다.각자 맡은 역할은 다르지만 모두 하나의 목표를 위해 협력합니다. 그렇다면 AI도 이렇게 일할 수 있을까요? 하나의 AI에게 모든 일을 맡기는 것이 아니라, 여러 AI가 서로 다른 역할을 맡아 하나의 팀처럼 협력하도록 만드는 것입니다.바로 여기에서 Multi-Agent System(멀티 에이전트 시스템)이라는 개념이 등장합니다. 멀티 에이전트 시스템을 쉽게 이해하기 위해 하나의 서비스를 만드는 상황을 생각해..
AI Orchestration : 여러 AI와 도구를 지휘하는 기술
생성형 AI를 사용하다 보면 한 가지 AI만으로 모든 일을 처리하기 어려운 순간이 있습니다. 예를 들어 새로운 서비스를 하나 기획한다고 생각해 보겠습니다.먼저 시장에 비슷한 서비스가 있는지 조사해야 합니다. 조사한 자료를 분석해서 사용자가 어떤 문제를 겪고 있는지 찾아야 하고, 이를 바탕으로 서비스의 기능을 기획해야 합니다. 기획이 끝나면 개발에 필요한 코드를 작성해야 하며, 서비스에 사용할 이미지가 필요할 수도 있습니다.서비스가 완성된 뒤에는 발표 자료와 홍보 콘텐츠도 만들어야 합니다. 그런데 이 모든 일을 반드시 하나의 AI에게 맡겨야 할까요? 꼭 그렇지는 않습니다. 인터넷에서 최신 정보를 찾는 데 적합한 도구가 있을 수 있고, 코드를 작성하는 데 강한 AI가 있을 수 있습니다.이미지를 만드는 데 특..
AI는 우리가 할 수 있는 일의 범위를 넓히고 있습니다
생성형 AI를 사용하다 보면 가끔 이런 순간이 있습니다.분명 내가 잘 모르는 분야인데도 AI의 도움을 받으니 생각보다 많은 일을 직접 해낼 수 있다는 것입니다.예를 들어 개발자가 새로운 서비스를 만들고 있다고 생각해 보겠습니다.원래 자신의 전문 분야는 개발이지만, 서비스를 만들다 보면 개발만 필요한 것은 아닙니다.비슷한 서비스가 있는지 조사해야 할 수도 있고, 사용자에게 어떤 기능이 필요한지 정리해야 할 수도 있습니다. 서비스를 소개하기 위한 발표 자료가 필요할 수도 있고, 출시 이후에는 사람들에게 알리기 위한 홍보 문구도 만들어야 합니다.예전 같았다면 이런 일을 하다가 “이건 내가 잘 모르는 분야인데.”라고 생각하며 다른 사람의 도움을 먼저 떠올렸을지도 모릅니다.하지만 생성형 AI가 등장하면서 상황이 ..
외부에서 들어온 문장은 명령이 아닙니다 : AI Agent를 안전하게 만드는 방법
생성형 AI는 이제 단순히 사용자가 입력한 질문에 답변하는 챗봇을 넘어가고 있습니다. 최근의 AI Agent는 웹페이지를 검색하고, PDF와 문서를 읽고, 이메일을 확인하고, 데이터베이스를 조회하고, API를 호출하거나 개발 프로젝트의 코드를 분석하는 등 다양한 외부 정보와 연결되기 시작했습니다. 예를 들어 개발 업무를 수행하는 AI Agent가 있다고 생각해 보겠습니다. 사용자가 Agent에게 다음과 같이 요청합니다. “GitHub Issue를 확인하고 버그의 원인을 분석해 줘.” AI Agent는 GitHub에 접근하여 Issue의 제목과 내용을 읽고, 관련 코드를 찾아 문제의 원인을 분석할 수 있습니다.여기까지만 보면 매우 편리한 기능입니다. 하지만 한 가지 중요한 문제가 있습니다. 만약 GitHu..
AI 시대에 특별한 인재가 되려면, 문제해결능력을 키워야 합니다
AI 시대에 가장 중요한 능력은 결국 문제해결능력이라고 생각합니다AI를 잘 다루는 사람이 앞으로 무조건 경쟁력 있는 인재가 될까요? 저는 꼭 그렇지는 않다고 생각합니다. 물론 AI를 활용하는 능력은 앞으로 점점 더 중요해질 것입니다. ChatGPT와 같은 생성형 AI를 이용하면 몇 분 만에 자료를 조사하고, 보고서를 작성하고, 데이터를 분석하고, 코드를 만들고, 이미지와 영상을 제작할 수도 있습니다. 과거에는 전문적인 지식이나 많은 시간이 필요했던 작업의 진입장벽이 AI를 통해 빠르게 낮아지고 있습니다.그런데 저는 바로 이 지점에서 한 가지 의문이 생겼습니다. 모두가 AI를 사용할 수 있게 된다면, 단순히 AI를 사용할 줄 안다는 것이 과연 나만의 특별한 경쟁력이 될 수 있을까요? AI 도구 자체는 특정..