안녕하세요! 오늘은 AI 기술의 새로운 혁신, Agent AI에 대해 알아볼게요.
우리가 이제는 정말 잘 아는 ChatGPT같은 LLM과는 완전히 다른 차원의 AI라고 난리인데 어떤건지 일단 알아볼까요?
젠슨황 형도 강조했었던 영역이고, NVIDIA에도 벌써 agent AI관련 글도 올라와있어서.. 이거 적어도 2025년 먹거리는 확실합니다!!
🔍 LLM과 Agent AI: 무엇이 다른가?
ChatGPT같은 LLM은 여러분의 질문에 답변만 할 수 있어요. "오늘 날씨 어때?"라고 물으면 "맑음"이라고 대답하는 정도죠.
하지만 Agent AI는 날씨가 좋다는 걸 인식하고, 여러분의 캘린더를 확인해 야외 활동 일정을 제안하고, 필요하다면 직접 예약까지 진행할 수 있는 시스템이 될 거라고 합니다.
💡 투자 관리 Agent AI의 모습
주식 투자를 예로 들어볼게요:
일반 AI (ChatGPT)의 경우:
"삼성전자 주가가 얼마예요?"
→ "현재 7만원입니다"
Agent AI의 경우:
"삼성전자 7만원 아래로 떨어지면 알려줘"
→ 실시간으로 주가를 모니터링하다가
→ 조건 충족 시 알림을 보내고
→ 과거 패턴을 분석해서 매수 타이밍도 추천해주고
→ 필요하다면 직접 매매 주문까지 실행
이처럼 Agent AI는 단순 응답을 넘어 실제 행동을 하고 지속적으로 일을 처리할 수 있다는데
솔직히 저는 이거 어떻게 구현되는건지 감도 안잡히거든요.. 근데 젠슨황 형이 멘션했다니까
이제 좀 제대로 공부해보려 합니다
🌐 쉽게 이해하는 Agent AI의 4단계 작동 방식
실제 주식 투자 상황으로 설명해드릴게요:
1. 인식(Perceive) - "상황 파악하기"
- 삼성전자 주가가 5% 급락
- 관련 뉴스 50건 발생
- 투자자 SNS 반응 부정적
- 반도체 업종 전반적 하락
2. 추론(Reason) - "분석하고 판단하기"
- 급락 원인: 반도체 시장 악재
- 과거 유사 상황 데이터 분석
- 기술적 지표 검토
- 매수 타이밍 판단
3. 행동(Act) - "실제 행동 취하기"
- 매수 주문 실행
- 투자자에게 알림 발송
- 포트폴리오 조정
- 리스크 관리 전략 실행
4. 학습(Learn) - "경험 쌓기"
- 매매 결과 데이터 축적
- 성공/실패 원인 분석
- 투자 전략 개선점 도출
- 다음 판단에 반영
이런 과정이 실시간으로, 그것도 수많은 종목에 대해 동시에 이뤄지는 거예요. 사람이라면 불가능한 수준의 데이터 처리와 실행이 가능할 것 같습니다
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다음 편에서는 실제 Agent AI에 어떤 기술이 필요한지 그리고 그럼 어떤 회사들이 엮여있을지 좀 알아볼게요
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