목차
- 서론
- 에이전트(Agent)
2.1 에이전트란?
2.2 에이전트의 특성
2.3 에이전트의 작동 원리와 프로세스- 멀티에이전트 시스템(Multi-Agent System)
3.1 멀티에이전트란?
3.2 멀티에이전트 시스템의 유형
3.3 멀티에이전트 시스템의 작동 원리와 프로세스
3.4 멀티에이전트 시스템의 예시 사례- 결론
- 참고
들어가며,
인공지능(AI) 기술이 발전하면서, 에이전트(Agent)라는 개념은 AI의 핵심 요소 중 하나로 떠오르게 되었다. 자율적으로 문제를 해결하는 시스템에 대한 필요성에서 등장한 에이전트는 스스로 환경을 인식하고 행동하며 문제를 해결하는 새로운 방식으로 주목받기 시작했다. 특히 여러 에이전트가 팀을 이뤄 복잡한 문제를 해결하는 멀티에이전트 시스템(MAS)은 다양한 산업에서 효율성을 극대화하며 주목받고 있다.
그렇다면 에이전트란?
사용자의 눈과 귀가 되어 정보를 수집하고, 알아서 필요한 일을 처리하는 개인 AI 비서와 같은 존재이다. 즉, 환경을 감지하고, 그에 맞게 자율적으로 행동하는 소프트웨어 또는 시스템을 말한다.
에이전트가 똑똑한 이유 4가지
에이전트 특성
자율성: 외부 개입 없이 스스로 결정을 내리고 행동한다.
사회성: 다른 에이전트나 시스템과 상호작용하며 협력한다.
반응성: 환경의 변화를 즉각적으로 인식하고 그에 맞춰 대응한다.
목표 지향성: 명확한 목표를 세우고 이를 달성하기 위한 계획을 실행한다.
에이전트가 문제를 해결하는 비법
에이전트의 4단계 프로세스
1. 감지 (Sensing): 환경에서 정보를 수집하는 단계
- 주변 환경의 상태를 파악하기 위해 센서나 데이터 소스를 통해 정보를 수집
- 감지된 정보는 에이전트가 상황을 이해하고 그에 맞게 행동하기 위한 기초 데이터로 사용됨
2. 판단 (Decision Making): 수집된 정보를 바탕으로 최선의 행동을 결정하는 단계
- 목표 달성을 위한 최적의 결정을 내리는 과정
- 판단은 에이전트의 두뇌 역할을 하며, 입력된 정보를 해석하고 적절한 행동을 선택함
- 판단 과정에서 미리 정의된 규칙, 알고리즘 또는 머신러닝 모델을 사용하여 데이터를 처리
3. 행동 (Acting): 결정된 행동을 실제로 실행하는 단계
- 판단 단계에서 결정된 행동을 물리적으로 또는 디지털 방식으로 실행하는 단계
- 해당 단계에서 외부 환경에 실질적인 변화를 일으킴
- 해당 행동은 다시 감지 단계에서 새로운 정보로 피드백되어 반복적인 프로세스로 이어짐
4. 학습 (Learning): 경험을 통해 성능을 개선하고, 이후의 결정을 더욱 정교하게 만드는 단계
- 이전 경험을 바탕으로 학습하고, 향후 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 스스로를 개선
- 학습은 머신러닝이나 강화학습 알고리즘을 통해 에이전트의 성능을 지속적으로 향상시킴
- 에이전트는 과거의 행동 결과를 분석하고, 성공과 실패를 평가하여 성능을 개선함
멀티에이전트란?: 에이전트도 팀플이 필요하다!
멀티에이전트 시스템(Multi-Agent System, MAS)은 여러 에이전트가 협력 또는 경쟁하면서 복잡한 문제를 해결하는 시스템이다. 각 에이전트는 독립적으로 동작하지만, 상호작용을 통해 더 큰 목표를 달성한다.
멀티에이전트 시스템의 유형: 협력 vs 경쟁: 에이전트들의 팀워크 전쟁
[세 가지 유형]
-
협력형 멀티에이전트 시스템: 여러 에이전트가 하나의 목표를 위해 협력.
EX) 드론 군집이 재난 지역을 수색하는 작업 -
경쟁형 멀티에이전트 시스템: 에이전트들이 서로 경쟁하면서 자신의 목표를 달성
EX) 금융 트레이딩 봇들이 각기 다른 전략으로 시장에서 경쟁하는 상황 -
혼합형 멀티에이전트 시스템: 협력과 경쟁이 혼합된 형태
EX) 자율주행차들이 교통 충돌을 피해야 한다는 공통의 이해관계가 있는 동시에 각자의 목표인 목적지까지 빠르게 도착하기 위해 협력과 경쟁을 병행
멀티에이전트 시스템의 작동 원리와 프로세스: AI 팀플레이, 어떻게 돌아가는가?
1. 통신(Communication):
- 여러 에이전트들이 정보를 실시간으로 주고받으며, 협력을 위해 데이터를 공유한다.
EX) [물류 관리 시스템에서의 정보교환]
물류 관리 시스템에서 각 에이전트가 물품의 이동 상황과 재고 데이터를 교환하여 최적의 배송 경로를 결정한다.- 각 에이전트가 공동의 목표(예: 재고 관리, 배송 최적화)를 위해 데이터를 공유하고 협력
2. 조정(Coordination):
- 에이전트들이 각각의 역할을 분담하고, 자원을 효율적으로 활용할 수 있도록 조정한다.
EX) [공급망 관리 시스템에서 물류 창고와 상점 간의 조정]
공급망 관리 시스템에서 에이전트가 각기 다른 물류 창고와 상점을 관리하며, 재고 할당을 최적화한다.- 각 에이전트는 자율적으로 개별 목표를 달성하면서도, 전체 시스템의 효율성을 높이기 위해 협력과 경쟁을 혼합하여 자원을 조정
3. 협상(Negotiation):
- 에이전트들 간의 목표나 자원 충돌을 해결하기 위한 협상 과정을 통해 최적의 결과를 도출한다.
EX) [마케팅 캠페인 관리에서의 협상]
마케팅 캠페인 관리에서 여러 에이전트가 각기 다른 전략을 기반으로 협상하여 최적의 광고 타겟팅 및 시간대를 결정한다.- 각 에이전트는 개별 목표(예: 각기 다른 광고 전략) 달성을 위해 경쟁하며, 자원과 시간대를 최적화하기 위해 협상을 진행한다.
멀티에이전트 시스템의 활용 사례
금융 산업에서의 사례
JP모건의 COiN 플랫폼
JP모건은 자율적인 에이전트 기술을 활용해 COiN(Contract Intelligence)이라는 플랫폼을 개발했다. 복잡한 금융 계약서를 분석함으로써 대량의 데이터를 자동으로 처리하고 학습해 계약 관련 리스크를 줄이고 효율성을 높인다.
물류 산업에서의 사례
Amazon의 물류 자동화 시스템
Amazon의 물류 센터에서는 Kiva 로봇이 자율적인 에이전트로서 창고 내에서 상품을 운반하고 정리한다. 각 로봇은 독립적으로 상품을 찾아내고 최적의 경로를 계획하며, 서로 협력하여 물류 과정을 효율적으로 운영한다.
헬스케어 산업에서의 사례
IBM Watson Health
IBM Watson Health는 헬스케어 분야에서 멀티에이전트 시스템을 활용하여 방대한 의료 데이터를 분석하고, 환자 맞춤형 치료 방법을 추천한다. Watson의 각 에이전트는 특정 데이터를 분석하는 역할을 담당하며, 최종적으로 의료 전문가들에게 통합된 분석 결과를 제공한다.
에이전트와 멀티에이전트의 미래
에이전트와 멀티에이전트 시스템은 이제 단순한 개념이 아닌, 실제 문제 해결을 위한 핵심 도구로 자리 잡았다. 각 에이전트가 자율적으로 움직이면서도 협력하거나 경쟁하는 이 시스템은 점점 더 복잡한 문제를 해결하는 데 사용되고 있다.
참고
https://wikidocs.net/209115
https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=161866
https://www.ibm.com/kr-ko/industries/healthcare
http://m.irobotnews.com/news/articleView.html?idxno=34627
https://steemit.com/gateio/@gateioexchange/jp-jpm-ripple
