Chapter 00. AI Agent란 무엇인가?

Copilot Studio로 Agent를 직접 만들어보기 전에,
Agent · LLM · Hallucination · RAG의 핵심 개념을 먼저 이해합니다.

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🤖 Agent란?

Agent란, 특정 Task(업무) 를 수행하도록 설계된 인공지능입니다.

단순히 질문에 답하는 AI를 넘어,
다음과 같은 일을 수행할 수 있습니다.

• 필요한 정보를 검색하고
• 상황을 판단하며
• 실제 행동(Action) 까지 수행

✅ 즉, Agent는
"잘 대답하는 AI"가 아니라 "업무를 대신 처리하는 AI" 입니다.

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🧠 LLM (Large Language Model)

LLM은 Agent의 두뇌 역할을 합니다.

• 방대한 텍스트 데이터로 학습된 신경망 모델
• 사람의 언어를 이해하고, 다음 행동을 결정
• 질문 답변, 문장 생성, 요약, 의사결정 가능

하지만 LLM에는 한계가 있습니다.

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⚠️ Hallucination (환각 현상)

Hallucination이란, AI가 그럴듯하지만 사실이 아닌 정보를 생성하는 현상입니다.

이런 문제가 발생하는 이유는:

• 모델의 학습 데이터는 정적인 과거 데이터
• 최신 정보, 회사 내부 정책, 실무 문서와 불일치 가능

특히 업무용 Agent에서는 치명적인 문제입니다.

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📚 RAG (Retrieval-Augmented Generation)

RAG는 Hallucination을 해결하기 위한 대표적인 방법입니다.

💡 개념적으로는 "오픈북 시험" 과 같습니다.

RAG 동작 흐름

1. 사용자가 질문을 입력
2. Agent가 내부 지식(문서, SharePoint, DB 등)을 조회
3. 조회된 정보를 LLM에게 함께 전달
4. 근거 있는 답변을 생성

이를 통해 Agent는:

• 모델의 학습 데이터에만 의존하지 않고
• 조직의 실제 데이터에 grounded된 답변을 제공합니다.

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🧩 Agent 구조 한눈에 보기

Agent는 보통 다음 요소들로 구성됩니다.

• LLM: 언어 이해 및 생성
• Instructions: 역할, 톤, 행동 규칙
• Knowledge: 문서, SharePoint, 웹 등 참조 데이터
• Tools (Actions): 이메일 발송, 일정 생성, 시스템 호출

이 요소들이 결합되어
Agent는 대화 → 판단 → 실행까지 수행합니다.

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✅ 정리 한 줄 요약

Agent는 LLM에 지식과 행동을 결합해
실제 업무를 끝까지 처리하는 AI입니다.