[NeurIPS 2023] LLM 기반 자율 에이전트 - LG AI Research 블로그

2023년 GPT-4의 등장과 함께 **LLM(Large Language Model)**은 AI를 넘어 다양한 분야에서 성공을 거두고 있다. 이에 따라 NeurIPS 2023에서는 LLM의 방대한 사전 지식과 일반화 능력을 활용한 자율 에이전트(Autonomous Agents) 연구가 핵심 주제로 다뤄졌다.

자율 에이전트는 환경과 상호작용하며 의도한 결과를 얻기 위해 자율적으로 행동하는 컴퓨팅 시스템을 의미한다. 본 연구는 크게 범용 에이전트와 도메인 특화 에이전트로 구분된다.

범용 LLM 에이전트 연구는 복잡한 의사결정 문제를 해결하기 위한 추론 및 계획 수립에 집중한다. 주요 연구 사례는 다음과 같다.

• Tree of Thoughts (ToT): 기존의 선형적인 CoT 방식을 넘어, LLM이 여러 추론 경로를 스스로 탐색하고 평가할 수 있게 하는 프롬프팅 프레임워크다. 'Game of 24' 문제에서 성공률을 4%에서 74%로 끌어올렸다.
• Reflexion: 신경망의 가중치를 업데이트하는 대신, 자연어 피드백을 통해 에이전트의 행동 궤적을 개선하는 프레임워크다.
• AdaPlanner: 환경의 피드백에 따라 생성된 계획을 스스로 개선하는 적응형 계획 수립을 지원한다.
• SwiftSage: 인지 과학의 이중 프로세스 이론에서 영감을 받아, 직관적이고 빠른 사고를 담당하는 Swift 모듈과 심층적 사고를 담당하는 Sage 모듈로 구성된다.

또한, 웹 브라우징을 수행하는 Web Agent, 코드를 작성하는 Coding Agent, 물리적 환경과 상호작용하는 Embodied Agent 등 특정 영역에 특화된 연구들도 활발히 진행되고 있다.