AI 에이전트 경진대회 FAQ: 개발 팁 대방출!
by DD
7개월 전
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AI 에이전트의 개념, 아키텍처, 개발 프레임워크 사용 관련 질문과 답변 제공
Kanana 1.5 모델 활용, playMCP 플랫폼 연동 시 가산점 부여
신뢰성, 안전성 등 에이전트의 거버넌스 및 성능 평가 기준 안내
AI 에이전트 핵심 아키텍처
LLM은 에이전트의 '두뇌' 역할을 하며, Planning, Memory, Tool Use 등의 구성 요소와 함께 작동한다. 구체적으로 ReAct, CoT와 같은 기법을 활용하여 복잡한 목표를 하위 작업으로 분해한다. 따라서 오케스트레이션 설계가 에이전트 성능에 큰 영향을 미친다.
에이전틱 RAG의 중요성
단순 RAG는 정보 검색에 한정되지만, 에이전틱 RAG는 스스로 정보를 '계획'하고, 검색 결과를 '종합'하여 행동을 수행한다. 따라서 Kanana 1.5와 같은 LLM을 활용하여 정보 검색 정확도를 높이는 것이 중요하다. 결과적으로 환각(Hallucination) 문제를 해결할 수 있다.
카카오 기술 활용 전략
Kanana 1.5를 핵심 두뇌로 사용하거나, playMCP에 API를 등록하여 가산점을 획득할 수 있다. 구체적으로 MCP 등록은 높은 가산점을 받을 수 있는 방법이다. 반면, 다중 에이전트 시스템을 활용하여 복잡한 문제를 해결하는 것도 좋은 전략이다.
