인간은 복잡하고 혼란스러운 패턴을 인식하는 데 뛰어납니다. 그러나 결론에 도달하기 전에 책, 구글 검색, 계산기와 같은 도구를 사용하여 기존 지식을 보완하는 경우가 많습니다. 인간과 마찬가지로, 생성형 AI 모델도 도구를 활용하도록 훈련되어 실시간 정보에 접근하거나 실 제 세계에서 할 행동을 제안할 수 있습니다.

예를 들어, 모델이 데이터베이스 검색 도구를 활 용하여 고객의 구매 이력과 같은 특정 정보를 조회함으로써 맞춤형 쇼핑 추천을 생성할 수 있습니다. 또한, 사용자의 요청에 따라 다양한 API 호출하여 동료에게 이메일을 보내거나 금융 거래를 완료할 수 있습니다.

이를 위해서는 모델이 외부 도구에 접근할 수 있어야 하며, 스스로 계획을 세우고 작업을 실행할 수 있는 능력도 필요합니다. 이러한 추론, 논리적 사고, 외부 정보 접근 기능이 생성형 AI 모델과 결합 것을 ‘에이전트’라는 개념, 또는 단순한 생성형 AI 모델 기능을 뛰어넘는 확장된 프로그램이라고 부르게 됩니다.

본 백서는 이러한 개념과 관련 된 다양한 측면을 보다 자세히 탐구합니다.