둘째 주, 5일째예요
2주 차 마지막 날입니다 많은 일이 벌어지고 있죠
계속 함께해 줘서 정말 고마워요 보람을 느끼게 해 줄게요 오늘은
정말 재미있을 거예요
Get it가 기대되네요
둘째 주의 대망의 결말이죠
전 계속 여러분이 뭘 할 수 있는지 말할 거예요
트랜스포머의 성공을 축하하는 건 정말 중요해요
프론티어 API에 대항해 코드를 작성할 수 있고 인공지능 보조를 만들 수 있고 전문 지식을 줄 도구를
추가할 수 있죠
오늘은 에이전트를 소개하죠
요원이 보다 진보된 순차적 작업을 수행하는 방법을 얘기했죠
그리고 아주 재미있는 걸 할 거예요 에이전트와 도구를 이용해 다중 모듈 인공지능 보조를 만드는 거죠
에이전트가 뭐죠?
요원이라고 해야겠죠
에이전트 I요
에이전트요
다양한 상황에서 사용할 수 있는 우산형 용어 중 하나죠
사람마다 다른 의미를 가질 수 있는 거예요
하지만 일반적으로 사람들은 자율적인 소프트웨어 엔터티라고 하죠
입력 프롬프트와 텍스트 생성에서만이 아니라 다른 작업도 수행할 수 있죠
전형적인 특징이죠
자율적이라 치죠
일종의 기관이 있고 목표 지향적이며 어떤 일을 하려고
설정하고 작업에 구체적이죠
보통 한 가지에 특화된 사람들이에요
에이전트 프레임워크라는 것의 일부로 설계되었는데 인간의
제한적인 개입으로 더 복잡한 문제를 해결하기 위해 에이전트가 상호 작용하는
환경이죠
인간에게 요청하는 요청 대응 상황이 아니에요
하지만 이런 환경을 상상해 보세요 작업을 수행하기 위해 기존 소프트웨어와 상호
작용하기 위해 다중 소프트웨어 에이전트가 llms의 조합이 될 수 있는 환경이요
여러분이 기대할 수 있는 기능은 메모리와 지속성인데 요청 응답을
넘어서 의사 결정과 오케스트레이션을 할 수 있고 무엇을 계획할
수 있는지에 관한 거죠
때로는 환경의 문제일 뿐입니다 그에 대한 어떤 계획으로 코드되어 있는 거죠
계획을 책임지는 LLM이 있을 때도 있어요
복잡한 문제를 작은 문제로 쪼개서 다른 모델이 해결하도록
하는 모델이죠
도구를 사용하는 건 유전적 인공지능의 예죠
이제 익숙해지셨겠지만 모델에 데이터베이스나 인터넷 연결 등
원하는 모든 것에 연결할 수 있는 기능을 제공합니다 기능에 액세스를 제공하고
어떻게 작동하는지도 아니까요
그냥 if문인 걸 알지만 이건 Lms가 이걸 할 수 있다는 효과를
주죠
몇 가지 할 게 있어요
상황을 간단히 설명해 드리죠
먼저 이미지를 생성할 수 있는 함수를 만들겠습니다 좋은 다중 모듈 사용 사례죠
그걸 할 수 있는 LLM 호출을 할 거예요
그걸 하는 함수가 되겠죠
그 자체로 에이전트라고 볼 수 있어요
아주 구체적이고 전문적인 지시를 그대로 실행하는 소프트웨어 같아요
코드로 아티스트 작업을 할 거예요 오픈AI의 이미지 생성 모델인 달리
3의 도움을 받아서요
굳이 트집을 잡자면 이미지 생성은 LM과 무관하다고 주장할
수도 있어요
lm은 언어 모델이지만 요즘엔 일반적으로 더 넓은 세대 인공지능 컨텍스트와
교환적으로 사용되죠
이미지 생성이나 다른 다중 모듈 생성 역시 LM 엔지니어의 도구 키트에
포함된다고 생각하는 경향이 있죠
에이전트를 만드는 걸 살펴볼 겁니다 이런 작업을 할 수 있는 이런
함수요
이미지뿐 아니라 소리도 추가할 거예요 에이전트 프레임워크를 만들어
인공지능 보조를 가르칠 거예요 우리가 말하고 그리는 법을 연구했던
항공사 보조요
그럼 바로 시작하죠 재미있을 것 같아요?
흥미진진하게 들리면 좋겠네요 정말 멋질 테니까요
빨리 하고 싶어요
지금 당장 가죠