AI 머니랩

Photo by Alex Knight on Pexels AI 에이전트라는 말이 자주 들리는 이유 최근 AI 관련 소식에서 '에이전트'라는 표현이 부쩍 자주 등장하고 있습니다. 예전에는 질문을 입력하면 답을 돌려주는 대화형 AI가 화제의 중심이었다면, 요즘은 사람이 시킨 목표를 받아 스스로 여러 단계를 계획하고 실행하는 방향으로 관심이 옮겨가고 있습니다. 이 글에서는 AI 에이전트가 정확히 무엇을 가리키는 개념인지, 일반적인 챗봇과 어떻게 다른지, 어디에 쓰이고 어떤 한계가 있는지를 정보 위주로 정리합니다. 특정 제품을 홍보하려는 목적이 아니며, 개념을 이해하는 데 필요한 기준을 제시하는 데 초점을 맞추었습니다. AI 에이전트의 기본 개념 AI 에이전트는 사람이 제시한 목표를 달성하기 위해 스스로 할 일을 여러 단계로 나누고, 필요한 도구를 호출하며, 중간 결과를 확인해 다음 행동을 결정하는 소프트웨어를 가리킵니다. 핵심은 '한 번의 질문과 한 번의 답변'으로 끝나지 않고, 목표가 달성될 때까지 여러 차례 판단과 행동을 반복한다는 점입니다. 예를 들어 '이번 주 회의 자료를 정리해 달라'는 요청을 받으면, 자료를 찾고, 요약하고, 문서 형태로 묶는 과정을 순서대로 수행하도록 설계할 수 있습니다. 이때 각 단계에서 어떤 도구를 쓸지, 어떤 순서로 진행할지를 스스로 정하는 부분이 에이전트의 특징입니다. Photo by Alex Knight on Pexels 일반 챗봇과 무엇이 다른가 대화형 챗봇과 에이전트는 겉으로는 비슷해 보이지만 작동 방식에서 차이가 있습니다. 챗봇은 입력에 대해 즉시 하나의 응답을 만들어 내는 데 집중합니다. 반면 에이전트는 목표를 받은 뒤 스스로 계획을 세우고, 외부 도구나 데이터에 접근하며, 결과를 점검해 필요하면 다시 시도합니다. 즉 챗봇이 '대답하는 역할'에 가깝다면, 에이전트는 '일을 진행하는 역할'에 가깝다고 이해할 ...

Photo by Alex Knight on Pexels 온디바이스 AI, 로컬 LLM이란 무엇인가 온디바이스 AI는 인공지능 모델을 원격 서버가 아니라 이용자의 기기 안에서 직접 구동하는 방식을 뜻합니다. 특히 문장을 이해하고 생성하는 거대 언어 모델을 노트북이나 데스크톱, 최근에는 스마트폰에서 실행하는 것을 흔히 로컬 LLM이라고 부릅니다. 우리가 익숙하게 사용하는 대화형 AI 서비스 대부분은 입력한 내용을 인터넷을 통해 사업자의 서버로 보내고, 서버가 계산한 결과를 다시 받아 화면에 보여 주는 구조입니다. 반면 로컬 LLM은 계산 자체가 내 기기에서 이루어지므로, 인터넷 연결 없이도 작동할 수 있고 입력한 내용이 외부로 전송되지 않는다는 점에서 성격이 크게 다릅니다. 이 개념이 최근 주목받는 이유는 모델을 작게 압축하는 기술과 개인용 하드웨어 성능이 함께 발전했기 때문입니다. 과거에는 대형 서버에서만 돌아가던 모델이 이제는 일반 PC에서도 어느 정도 실행 가능한 크기로 배포되고 있어, 관심 있는 이용자가 직접 설치해 보는 사례가 늘고 있습니다. 클라우드 방식과 무엇이 다른가 가장 큰 차이는 연산이 일어나는 위치입니다. 클라우드 방식은 사업자가 관리하는 고성능 서버에서 모델을 실행하므로, 이용자의 기기 성능과 관계없이 비교적 크고 정교한 모델을 사용할 수 있습니다. 대신 인터넷 연결이 필요하고, 입력한 내용이 서버로 전송되며, 서비스 이용 조건이나 요금 정책이 사업자에 의해 정해집니다. 로컬 방식은 이 관계가 뒤집힙니다. 모델의 크기와 응답 속도는 내 기기의 성능에 좌우되지만, 연결이 끊긴 환경에서도 사용할 수 있고 데이터가 기기 밖으로 나가지 않습니다. 어느 쪽이 더 낫다고 단정하기보다는, 다루는 자료의 민감도와 사용 환경, 감당할 수 있는 하드웨어 조건에 따라 선택이 달라진다고 이해하는 편이 정확합니다. Photo by Ahmed Lishane on Pexels 로컬 LLM의 대표적인 장점 첫째는 프라이...