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LLM 대 AI 에이전트: AI의 패러다임 전환

2025-09-07

이 글은 AI 분야의 중대한 오해, 즉 ChatGPT와 대규모 언어 모델(LLM)을 혼동하는 것을 밝힙니다. ChatGPT는 단순한 LLM 인터페이스에서 메모리, 툴 통합, 다단계 추론 기능을 갖춘 정교한 AI 에이전트로 진화했습니다. 이는 컴퓨팅 아키텍처의 큰 변화를 보여줍니다. LLM은 강력한 패턴 매칭 시스템이지만 학습과 적응 능력이 부족합니다. 반면 AI 에이전트는 인지 아키텍처의 일부로 LLM을 활용하여 외부 시스템과 상호 작용하고 경험을 통해 학습하고 적응합니다. 이러한 차이는 개발자, 제품 관리자, 비즈니스 전략, 사용자에게 큰 의미를 갖습니다. 이러한 차이를 이해함으로써 AI의 잠재력을 최대한 활용하고 시대에 뒤떨어진 솔루션을 구축하는 것을 피할 수 있습니다.

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AI

AI: 컴퓨팅 진화의 다음 논리적 단계

2025-08-31

펀치 카드에서 GUI를 거쳐 AI에 이르기까지 컴퓨팅의 역사는 더욱 직관적인 인간-컴퓨터 상호 작용을 향한 꾸준한 발전이었습니다. AI는 이러한 궤적에서 급진적인 탈피가 아니라 컴퓨터를 인류에게 더욱 접근 가능하고 유용하게 만드는 자연스러운 다음 단계입니다. AI를 통해 컴퓨터는 명시적인 지시가 아니라 인간의 목표를 이해하고 그에 따라 행동할 수 있습니다. 이를 통해 인지 부담이 인간에서 기계로 전환되어 사용자는 달성하고자 하는 것에 집중할 수 있으며 기계에 대한 지시 방법에 집중할 필요가 없습니다. 미래에는 인간과 컴퓨터의 상호 작용이 협력 관계가 되어 지시와 목표 설정의 경계가 모호해지고 인간의 지능을 확장하는 것이지 대체하는 것이 아닐 것입니다.

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AI

AGI 병목 현상: 엔지니어링, 모델이 아니다

2025-08-24

대규모 언어 모델의 급속한 발전은 병목 현상에 도달한 것으로 보인다. 모델의 규모를 확장하는 것만으로는 더 이상 큰 개선을 얻을 수 없다. 인공 일반 지능(AGI)으로 가는 길은 더 큰 언어 모델을 훈련하는 것이 아니라 모델, 메모리, 컨텍스트, 결정론적 워크플로우를 통합한 엔지니어링 시스템을 구축하는 것이다. 저자는 AGI는 모델 훈련 문제가 아니라 엔지니어링 문제이며, 컨텍스트 관리, 메모리 서비스, 결정론적 워크플로우, 그리고 전문적인 모델을 모듈식 구성 요소로 구축해야 한다고 주장한다. 최종 목표는 이러한 구성 요소의 시너지 효과를 통해 진정한 AGI를 달성하는 것이다.

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AI