LLM(대규모 언어 모델)을 활용한 자율 AI 에이전트 10선

Top 10 LLM-powered Autonomous AI Agents

요약:

LLM(대규모 언어 모델)은 OpenAI의 GPT-4, Google의 PaLM, Meta의 LLaMa와 같은 모델을 기반으로 합니다. 이러한 에이전트들은 환경을 인식하고 목표를 달성하기 위해 행동하며, 인간이나 다른 에이전트와 의사소통할 수 있습니다. 주목할 만한 LLM 기반 자율 AI 에이전트는 다음과 같습니다:

1. Auto-GPT: 인터넷과 다른 도구를 사용하여 다양한 작업을 자동으로 수행합니다. OpenAI의 GPT-4를 기반으로 합니다.
2. GPT-Engineer: GPT-4를 사용하여 소프트웨어 엔지니어링 과정을 자동화합니다.
3. AgentGPT: 이름과 목표를 지정하면 에이전트가 그 목표를 달성하기 위해 자동으로 작업을 수행합니다.
4. MetaGPT: 한 줄의 요구사항을 입력하면 다양한 결과물을 출력합니다.
5. BabyAGI: 특정 목표를 달성하기 위해 창의적인 아이디어를 생성하고 작업을 조직합니다.
6. JARVIS: 다양한 기계 학습 모델과 LLM을 연결하여 복잡한 AI 작업을 해결합니다.
7. SuperAGI: 여러 에이전트를 동시에 실행할 수 있으며, 다양한 작업을 효율적으로 수행합니다.
8. GPT Researcher: 상세하고 사실적이며 편향되지 않은 연구 보고서를 생성합니다.
9. ShortGPT: 짧고 창의적인 콘텐츠를 생성합니다.
10. MiniAGI: 주식 가격 분석, 네트워크 보안 테스트 등을 수행할 수 있는 일반 목적의 에이전트입니다.

공통 특징:

• 자연어 처리와 텍스트 생성을 위해 LLM을 사용합니다.
• 텍스트 생성 외에도 추론, 작업 완료 등을 수행할 수 있습니다.
• 계산기, API 등 다양한 도구를 사용하여 정보를 수집할 수 있습니다.

도전 과제:

• 데이터 개인정보와 보안 문제
• 훈련에 사용되는 데이터 세트의 신뢰성
• 알고리즘의 편향성

Auto-GPT

Auto-GPT는 2023년 3월 30일에 Toran Bruce Richards에 의해 출시되었습니다. 이 모델은 자연어로 주어진 목표를 달성하기 위해 하위 작업으로 나누고, 인터넷과 다른 도구를 자동으로 사용하는 “AI 에이전트”입니다. OpenAI의 GPT-4 또는 GPT-3.5 API를 사용하며, GPT-4를 사용하여 자율적인 작업을 수행하는 첫 번째 예시 중 하나입니다.

주요 특징

• 자율성: ChatGPT와 달리, Auto-GPT는 모든 작업에 대한 수동 명령이 필요하지 않습니다. 자신이 새로운 목표를 설정하고, 그 목표를 달성하기 위해 자동으로 작동합니다.
• 메모리 관리: 단기 및 장기 메모리를 데이터베이스와 파일에서 읽고 쓰며, LLM 입력 길이 제한을 요약을 사용하여 관리합니다.
• 인터넷 기반 작업: 웹 검색, 웹 양식, API 상호 작용을 자동으로 수행할 수 있습니다.
• 코드 작성 및 디버깅: 코드를 작성, 디버그, 테스트, 편집할 수 있는 능력이 있으며, 이는 Auto-GPT 자체의 소스 코드를 개선하는 데까지 확장될 수 있습니다.

한계

• 기본적으로 사용하는 GPT 모델이 독점 소유이므로, Auto-GPT는 그것을 수정할 수 없습니다.
• 작업을 성공적으로 완료한 후에는 일반적으로 나중에 그것을 수행하는 방법을 기억하지 못합니다.

추가 정보

• GitHub Repository
• Official Website

관련 문서

• TechCrunch의 Auto-GPT What is Auto-GPT and why does it matter?
• ListenData의 Auto-GPT AUTOGPT : EVERYTHING YOU NEED TO KNOW
• ZDNET의 Auto-GPT 설명

GPT-Engineer

GPT-Engineer는 오픈 소스 프로젝트로, GPT-4와 GPT-3 언어 모델의 능력을 활용하여 완전한 애플리케이션을 단 하나의 프롬프트로 생성할 수 있습니다. 이 도구는 앱을 생성하는 데 중점을 둡니다. 사용자는 빌드하려는 것을 지정하고, AI는 앱을 생성합니다. 예를 들어, GitHub 리포지토리의 예제를 따르면 뱀 게임 앱을 얻을 수 있습니다.

기술 요구사항

• Python (≥ 3.0) 및 Git이 설치되어 있어야 함
• conda와 pip이 설치되어 있어야 함
• bash에 접근 가능해야 함 (macOS, Linux 또는 Windows)
• 코드 에디터 선택 (VSCode 사용 예시)

작동 방식

1. 프롬프트 정의: 프로젝트 요구사항을 정의합니다.
2. 코드 생성: AI가 프롬프트를 바탕으로 앱을 생성합니다.

추가 정보

• Medium Article by Tinz Twins

관련 문서

• YouTube 설명 영상
• Medium의 GPT-Engineer에 대한 또 다른 글
• Artificial Intelligence Learning의 GPT-Engineer 설명

AgentGPT

AgentGPT는 OpenAI에 의해 개발된 오픈 소스 플랫폼으로, GPT-3.5 아키텍처를 사용합니다. 이 기술은 자연어 처리(NLP)를 기반으로 하며, 정확하고 유창한 인간과 같은 텍스트를 생성할 수 있습니다. AgentGPT는 대화, 질문과 답변, 콘텐츠 생성, 문제 해결 지원 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

주요 특징

• 자동화된 답변 생성: AgentGPT는 단체의 데이터에 교육되어, 특정 비즈니스에 대한 고객의 질문에 정확한 답변을 자동으로 생성할 수 있습니다.
• 웹 기반 플랫폼: AgentGPT는 웹 브라우저에서 직접 AI 에이전트를 생성하고 배포할 수 있는 웹 기반 플랫폼입니다.
• 다목적 에이전트: 사용자는 에이전트의 이름을 입력하고, 다양한 작업을 수행하도록 지시할 수 있습니다.

추가 정보

• Packt의 AgentGPT 설명 Everything You Need to Know about AgentGPT
• Inc42의 AgentGPT 설명 AgentGPT Explained: The Newest Autonomous AI Agent In The Market
• KDnuggets의 AgentGPT 설명 AgentGPT: Autonomous AI Agents in your Browser

MetaGPT

MetaGPT는 ChatGPT를 기반으로 한 AI 어시스턴트로, 텍스트를 웹 애플리케이션으로 변환할 수 있는 혁신적인 AI 도구입니다. 이 도구는 코드 없이 웹 애플리케이션을 몇 초 만에 생성할 수 있게 해줍니다.

주요 특징

• 프로그래밍 프레임워크: MetaGPT는 중국과 미국의 대학 연구팀에 의해 개발되었으며, LLM(대형 언어 모델)을 기반으로 한 메타 프로그래밍 프레임워크입니다.
• 복잡한 코딩 작업: MetaGPT는 AutoGPT, BabyAgi 등 다른 AI 에이전트보다 복잡한 코딩 작업에서 더 뛰어난 성능을 보입니다.
• 소프트웨어 개발 자동화: 이 도구는 AI의 능력을 활용하여 소프트웨어 개발 과정을 간소화하고 자동화합니다.
• 다중 에이전트 프레임워크: MetaGPT는 여러 다른 프로그램을 연결하고 더 잘 작동하게 하려고 노력하는 다중 에이전트 프레임워크입니다.

추가 정보

• KDnuggets의 MetaGPT The ChatGPT-Powered AI Assistant That Turns Text Into Web Apps
• Unite.AI의 MetaGPT 가이드 MetaGPT: Complete Guide to the Best AI Agent Available Right Now