용어

AGI (Artificial General Intelligence)

• 인공 일반 지능
• 인간이 수행할 수 있는 모든 지적 작업을 이해하고 학습할 수 있는 능력을 가진 인공지능
• 현재의 인공지능(AI)이 특정 작업에 특화된 것과 달리, 인간과 유사한 수준의 비판적 사고, 추론, 문제 해결, 창의적 사고 등 폭넓은 인지 능력을 갖추는 것을 목표로 하는 인공지능의 한 종류

AI 에이전트

• LLM(ChatGPT 같은 모델)을 "엔진"으로 활용하면서, 외부 도구(검색, DB 질의, 코드 실행, 메일 발송 등)에 연결되어 목표를 달성할 수 있도록 설계된 시스템
• LLM + 도구 사용 능력 + 목표 기반 행동 로직이 합쳐진 개념
• 인간의 개입 없이 복잡한 목표를 달성하기 위해 스스로 계획을 세우고 실행하는 자율적인 소프트웨어 시스템
• 환경을 인식하고 정보를 분석하여 의사결정을 내리며, 필요에 따라 외부 도구(API, 데이터베이스 등)를 활용하고 작업 수행 과정에서 얻은 경험을 통해 계속해서 발전하는 능력을 가짐
• LLM(대규모 언어 모델)을 핵심으로 하여 추론하고, 여러 단계를 거쳐 작업을 완수하며 자율적으로 목표를 향해 나아가는 것이 특징

대화형 AI 모델(LLM, Large Language Model)

• 주어진 입력 텍스트를 바탕으로 적절한 답변을 생성하는 모델
• e.g. Chat GPT

MCP (Model Context Protocol)

• AI가 외부 도구와 데이터에 접근할 수 있게 해주는 표준 프로토콜
• AI 모델이 데이터, 도구 및 서비스와 상호 작용하는 방식을 단순화 함
• 참고
  • https://norahsakal.com/blog/mcp-vs-api-model-context-protocol-explained/
• Ark UI

프롬프트

• 프롬프트 엔지니어링 = 원하는 답변을 얻기 위해 명령을 어떻게 설계할지에 대한 기법
• 영어로 작성 추천
• 예시를 전달하면 더 잘 대답 함
• 중요한 내용은 대문자로 강조하면 더 잘 반영 됨 (e.g. do not 대신 DO NOT)
• 프롬프트 작성 시에도 사용할 모델의 LLM 활용 (LLM은 프롬프트를 어떻게 작성해야 좋은지 스스로 알고 있음)

참고

요즘 당근 AI 개발

• LLM을 서비스에 적용할 때 생각해 볼 질문
  • 이 서비스 혹은 문제에서 우리가 얻고자 하는 정보는 무엇인가?
  • 그 정보를 어떤 기준으로 판단하는가?
  • 그 기준을 모델이 이해할 수 있도록 구조화하여 설명했는가?
• LLM을 잘 쓴다는 것은 지금 필요한 정보를 정확히 알고, 그걸 얻기 위해 질문을 구조화하고, 프롬프트를 잘 설계하는 일
• 프롬프트는 문제를 풀어내는 사고의 방식