모든 AI 시스템이 에이전트일 필요는 없다
2025-06-19
본 글에서는 대규모 언어 모델(LLM)의 최근 발전을 살펴보고, 순수 LLM, 검색 증강 생성(RAG) 기반 시스템, 툴 사용 및 AI 워크플로우, AI 에이전트 등 다양한 AI 시스템 아키텍처를 비교합니다. 이력서 선별 애플리케이션을 예시로 들어 각 아키텍처의 기능과 복잡성을 설명합니다. 저자는 모든 애플리케이션에 AI 에이전트가 필요한 것은 아니며, 필요에 따라 적절한 아키텍처를 선택해야 한다고 주장합니다. 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 구축하는 중요성을 강조하며, 단순하고 구성 가능한 패턴으로 시작하여 단계적으로 복잡성을 높이고, 원시적인 기능보다 신뢰성을 우선시해야 한다고 제안합니다.
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