Agent32 AI 에이전트(특히 소프트웨어 에이전트)에서의 액추에이터와 tool의 차이 • 액추에이터(Actuator): 에이전트가 의사결정 결과를 바탕으로 실제 행동을 실행하는 ‘출력 수단’입니다. 소프트웨어 에이전트의 경우, 액추에이터는 환경(시스템)에 변화를 일으키는 명령 실행이나 외부 서비스 호출 등의 형태로 나타납니다. 즉, 액추에이터는 “에이전트가 행동을 취하기 위해 사용하는 내부적인 실행 기능”이라 할 수 있습니다.• 툴(Tool): 에이전트가 활용할 수 있는 외부 자원, 서비스, 또는 API입니다. 툴은 에이전트가 필요한 정보를 얻거나 특정 기능(검색, 계산, 번역 등)을 수행할 때 외부에 존재하는 도구입니다. 에이전트는 툴을 직접 내부에 내장하지 않고, 필요할 때 외부 툴을 호출(요청)하여 그 결과를 활용합니다. 즉, 툴은 “에이전트가 이용하는 외부 기능 또는 서비스”라고 .. 2025. 4. 17. 인간의 몸과 ai agent의 tool, actuator를 비교 인간의 신체에 비유해보면, AI 에이전트의 툴(Tool)과 액추에이터(Actuator)를 좀 더 직관적으로 이해할 수 있습니다.1. AI 에이전트의 '두뇌'와 인간의 '뇌':인간의 뇌는 상황을 판단하고 계획을 세우며, 어떤 행동을 할지 결정합니다. 마찬가지로 AI 에이전트의 중심 모델(LLM 등)은 환경에서 얻은 정보(입력)를 바탕으로 "어떤 행동을 취할 것인지" 결정을 내립니다.2. AI 에이전트의 액추에이터(Actuator)와 인간의 근육·팔다리:인간은 뇌가 "손을 뻗어 문을 열어라"라고 판단하면, 실제 행동을 위해 근육이 수축하고 팔다리가 움직여 문손잡이를 잡고 돌립니다.이처럼 액추에이터는 뇌(에이전트의 결정 로직)에서 내려진 "행동 명령"을 실행하는 장치입니다. AI 에이전트 환경에서는 물리적 팔.. 2025. 4. 11. LLM 기반 AI 에이전트 (LLM Powered AI Agents) 참조: https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/에이전트 시스템에서 "두뇌" 역할이 중요해지면서, 대규모 언어 모델(LLM)을 핵심 컨트롤러로 활용하는 전략이 각광받고 있습니다. 이 같은 접근은 AI 에이전트를 단순히 특정 기능만 수행하는 도구가 아닌, 다양한 문제 상황에 유연하고 창의적으로 대처할 수 있는 존재로 발전시킵니다. 최근 AutoGPT, GPT-Engineer, BabyAGI 등의 실험적 데모들은 이러한 가능성을 구체적으로 시연하며, LLM 중심 에이전트의 현실성을 입증하고 있습니다.LLM을 핵심 컨트롤러로 삼는 이유는 다음과 같은 합리적인 근거를 바탕으로 합니다.첫째, LLM은 광범위한 데이터로 사전 학습되어 있어, 특정 분야에 한정되지 .. 2025. 4. 8. 4.4 AI Agent, PhysicalAI, Humanoid, 자율주행 주요 뉴스 1. 2025 Could Be the Year Humanoid Robots Enter Your Homehttps://analyticsindiamag.com/deep-tech/2025-could-be-the-year-humanoid-robots-enter-your-home/AI는 이미 우리의 디지털 세계를 변화시켰습니다. 그러나 이제, AI는 물리적 세계로도 광범위하게 진출하고 있습니다. 다음 AI의 큰 파도는 단순히 소프트웨어에 관한 것이 아니라, 물리적 AI - 생각하고, 추론하며, 사람들과 상호작용하는 지능형 기계와 시스템에 관한 것입니다... 2. Agility Robotics’ humanoid robot reportedly raising $400Mhttps://finance.yahoo.com/ne.. 2025. 4. 4. 4.3 AI Agent, Humanoid, 자율주행, Physical AI 주요 뉴스 1. Agility Robotics’ humanoid robot reportedly raising $400Mhttps://finance.yahoo.com/news/agility-robotics-humanoid-robot-reportedly-183833656.html시카고의 ProMat에서의 Digit. (사진: Agility Robotics)인간형 로봇 Digit의 제작사인 Agility Robotics는 새로운 투자금 4억 달러를 확보하려는 계획에 있다는 보고가 있습니다. 이 회사는 12월에 1억 5천만 달러를 모집하여 공식적으로 총...2. 2025 Could Be the Year Humanoid Robots Enter Your Homehttps://analyticsindiamag.com/deep-t.. 2025. 4. 3. 1.9. AI 에이전트 유형과 활용 사례 조직은 다양한 유형의 AI 에이전트를 활용하여 비즈니스 문제를 해결하고 프로세스를 개선할 수 있습니다. 각 에이전트 유형은 고유한 의사결정 메커니즘과 적용 범위를 갖추고 있으며, 아래는 각 유형에 알맞은 예시를 제시합니다. 단순 반응 에이전트단순 반응 에이전트는 외부 환경에서 얻은 즉각적인 정보와 사전에 정의된 규칙에 따라 작동합니다. 이들은 과거 이력이나 미래 예측 없이 단순히 현재 상태에 대한 반응을 수행하므로, 최소한의 학습 자원으로도 간단한 문제 해결에 적합합니다.예시:공장 생산 라인에서 센서 데이터를 바탕으로 일정 온도 이상이 되면 냉각 장치를 작동시키는 에이전트는 단순 반응 에이전트의典型적인 사례입니다. 모델 기반 반응 에이전트모델 기반 에이전트는 내부 세계 모델을 유지하며, 이를 통해 다양한.. 2025. 4. 2. 이전 1 2 3 4 ··· 6 다음 반응형
