Agents Don't Start with Prompts. They Start with Events.

개요

AI Agent는 LLM과 도구의 결합으로만 정의되는 것이 아니라, 외부 이벤트 발생 시점에 시작되어 일련의 사실을 관찰하고 평가하며 새로운 사실을 생성하여 다음 단계를 진행시키는 사건 기반 의사 결정 시스템으로 이해해야 한다.

주요 내용

* 현재 AI Agent에 대한 일반적인 이해는 LLM에 도구를 연결한 형태의 구현 패턴에 국한되어 있으나, 이는 Agent의 완전한 정의가 아니다.
* 사람의 채용 과정처럼, Agent는 특정 이벤트(예: 지원서 제출)가 발생했을 때 시작되며, 이후 일련의 사실(서류 분석, 면접 일정 확정 등)을 통해 진행된다.
* Agent는 프롬프트에 의해 시작되기보다, 현실 세계에서 발생하는 다양한 이벤트(고객 이메일, 결제 승인, 문서 업로드 등)에 반응하여 행동한다.
* AI 모델(LLM 포함)은 Agent 시스템의 일부로서 특정 시점에 의사 결정에 참여할 수 있지만, 모델 자체만으로 Agent를 정의할 수는 없다.
* Agent의 본질은 프롬프트 기반의 도구 연동이 아니라, 발생하는 사건을 관찰하고, 정보를 평가하며, 프로세스를 진행시키는 새로운 사실을 생성하는 사건 기반 의사 결정 시스템에 있다.
* Agent의 행동을 촉발하는 근본적인 질문에 대한 답은 대부분 프롬프트가 아니라 이벤트이며, Agent는 기술이 아닌 무엇이 발생하는지에 반응하는 능력으로 정의된다.

시사점

Agent는 LLM과 도구의 연동을 넘어, 실제 세계의 이벤트에 반응하고 일련의 의사 결정을 통해 상태를 진화시키는 사건 기반 시스템으로 재정의되어야 하며, 이는 Agent 설계 및 구현 방식에 근본적인 변화를 가져올 수 있다.