[LLM] 에이전트 리즈닝(Agent Reasoning)

LLM에서의 에이전트 리즈닝(Agent Reasoning)

LLM(Large Language Model) 기술이 발전하면서, 단순히 텍스트를 생성하는 것을 넘어 스스로 생각하고, 계획하며, 도구를 사용하여 복잡한 문제를 해결하는 '에이전트(Agent)'로서의 가능성이 주목받고 있다. 이러한 LLM 에이전트의 핵심 능력 중 하나가 바로 '리즈닝(Reasoning)'이다.

1. LLM 에이전트와 리즈닝이란 무엇인가?

• LLM 에이전트: 목표를 달성하기 위해 환경과 상호작용하고, 도구를 사용하며, 스스로 판단하여 행동하는 LLM 기반 시스템이다. 주어진 작업을 완료하기 위해 단순히 정보를 생성하는 것을 넘어, 능동적으로 계획을 세우고 실행하는 주체이다.
• 에이전트 리즈닝: LLM 에이전트가 목표를 달성하기 위해 수행하는 일련의 추론 과정을 의미한다. 이는 복잡한 문제를 작은 단계로 나누고(분해), 각 단계별 해결 계획을 세우고(계획), 필요한 정보를 얻거나 작업을 수행하기 위해 적절한 도구를 선택 및 사용하며(도구 사용), 그 결과를 바탕으로 현재 상태를 평가하고 다음 행동을 결정하는(반성 및 조정) 과정을 포함한다.

2. LLM 에이전트의 주요 리즈닝 방식

LLM 에이전트는 다양한 리즈닝 기법을 활용하여 문제 해결 능력을 향상시킨다. 대표적인 방식들은 다음과 같다.

• 생각의 사슬 (Chain-of-Thought, CoT): 복잡한 질문이나 문제에 대해 최종 답변만 내놓는 것이 아니라, 정답에 도달하기까지의 중간 단계별 추론 과정을 명시적으로 생성하도록 유도하는 방식이다. 이를 통해 LLM은 보다 논리적이고 체계적인 사고 과정을 학습하고 보여줄 수 있다.
• ReAct (Reason + Act): LLM이 '생각(Reason)'과 '행동(Act)'을 번갈아 수행하며 문제를 해결하는 프레임워크이다. 먼저 현재 상황과 목표를 바탕으로 다음 행동 계획을 세우고(Reason), 계획에 따라 외부 도구를 사용하거나 환경과 상호작용하는 '행동(Act)'을 수행한다. 행동 결과(관찰)를 바탕으로 다시 상황을 파악하고 다음 계획을 세우는 과정을 반복한다.
• 계획 수립 (Planning): 최종 목표를 달성하기 위해 필요한 하위 작업들을 식별하고, 이들의 실행 순서와 방식을 결정하는 과정이다. 복잡한 작업을 효율적으로 수행하기 위해 필수적이며, LLM은 사용자의 요구사항을 분석하여 단계별 계획을 생성할 수 있다.
• 도구 사용 (Tool Use): LLM 자체의 지식만으로는 해결할 수 없는 문제(예: 최신 정보 검색, 복잡한 계산, 외부 서비스 연동)를 해결하기 위해 외부 도구(검색 엔진, 계산기, API 등)를 활용하는 능력이다. 에이전트는 리즈닝을 통해 어떤 도구를 언제, 어떻게 사용해야 할지 판단한다.
• 반성 및 자기 수정 (Reflection and Self-Correction): 에이전트가 자신의 이전 행동과 그 결과를 평가하고, 목표 달성에 더 효과적인 방향으로 계획을 수정하거나 오류를 바로잡는 과정이다. 이를 통해 에이전트는 경험으로부터 학습하고 성능을 개선할 수 있다.

이러한 리즈닝 능력 덕분에 LLM 에이전트는 단순한 질의응답을 넘어 복잡한 실제 세계의 문제를 해결하는 데 기여할 잠재력을 가지고 있으며, 개인 비서, 자동화된 워크플로우, 과학 연구 보조 등 다양한 분야에서 활용될 것으로 기대된다.