https://www.youtube.com/watch?v=EDlYGOIhumc

ChatGPT는 처음에 질의응답만 가능했습니다. 그러다 MS 365 Copilot, Plugin, Function, LangChain, AutoGPT 같은 개념들이 계속 등장했습니다. LLM을 외부 세계와 연결시켜 기능을 확장하는 역할을 합니다. 그중 생성 에이전트가 가장 혁신적입니다.

생성 에이전트는 자신과 주변 환경, 대화기록을 메모리 스트림에 저장합니다. 그리고 일정 시간마다(논문에서는 10초) 각 캐릭터가 어떤 행동을 해야할지 ChatGPT가 결정합니다. 과거의 모든 사실들이 ChatGPT의 프롬프트로 들어갑니다. 프롬프트는 최대 길이에 제한이 있습니다. 그래서 중요한 사항들은 메모리 스트림에서 검색하고 이 결과를 프롬프트에 같이 넣습니다.

이제 LLM은 단순히 질문에 대답만 하는 수동적인 존재가 아닙니다. 웹을 검색하고, 파일을 읽고 쓰고, API를 호출하여 특정한 작업을 수행합니다. 또한 주변 환경을 인지하고 추론을 통해 어떤 행동을 할지 결정합니다. 이 모든 것이 언어와 텍스트라는 수단으로 이루어집니다. 각각의 행동을 명령어로 정의하고, LLM은 이 명령어를 생성해내면 되니까요. 우리는 명령어를 실제 기능에 연결해주기만 하면 됩니다.

미래의 인공지능은 생성 에이전트처럼 자율성이 가장 중요하질 것입니다. 가상비서를 예로 들어보겠습니다. 사용자와 대답을 주고 받으면서 그 사실을 모두 기억에 저장합니다. 일정 시간마다 과거 기록과 기억을 참조하여 지금 할 일을 선택합니다. 이메일을 요약하여 미리 알려주고, 오늘이 친구의 생일이라는 것을 알고 적당한 선물을 추천하거나, 사용자가 기분이 우울해보이면 먼저 다정하게 말을 건네기도 합니다.

아직 생성 에이전트를 구현하기엔 부하가 너무 높습니다. 매초 또는 수십분의 1초마다 LLM 연산을 해야하니까요. 하지만 모델은 점점 경량화되고 하드웨어는 발전하고 있습니다. 가까운 미래에는 스스로 생각하고 행동하는 AI가 일반화될 것입니다. 이런 자율성이야말로 AGI를 만드는 가장 핵심 요소라고 생각합니다.