AI Agent 등급 프레임워크
기능성과 자율성 관점에서 AI Agent의 다양한 수준과 능력 탐색
Level 1: 단순 반사 에이전트 (Simple Reflex Agent)
설명：
복잡한 추론 없이 미리 정의된 규칙이나 조건에 기반하여 환경에 직접 반응합니다.
특징：
- 환경을 인식하고 즉시 행동합니다.
- 기억이 없고 계획이 없으며 단일 행동만 수행합니다.
예시：
- 자동 이메일 회신 규칙 (예: '수신 시 감사 인사로 답장').
- 스마트 홈 온도 조절기 (온도가 X 아래로 떨어지면 난방).
자율주행 비교：
L1과 유사 (적응형 크루즈 컨트롤처럼 단일 기능만 자동화).
Level 2: 모델 기반 반사 에이전트 (Model-Based Reflex Agent)
설명：
환경의 간단한 모델을 가지고 있어 상황에 따라 행동을 조정할 수 있지만 여전히 주로 반응적입니다.
특징：
- 단기 메모리나 상태 인식이 있습니다.
- 결정은 규칙이나 간단한 모델에 기반하며 장기 계획은 없습니다.
예시：
- 스마트 고객 서비스 봇 (대화 이력에 기반한 응답 선택).
- 로봇 청소기 (장애물 만났을 때 경로 조정).
자율주행 비교：
L2와 유사 (부분 자동화, a인간의 감독 필요).
Level 3: 목표 기반 에이전트 (Goal-Based Agent)
설명：
목표를 이해하고 행동을 계획할 수 있으며, 일정 수준의 자율성을 갖추지만 명확한 지시에 의존합니다.
특징：
- 작업을 분해하고 여러 단계의 작업을 수행할 수 있습니다.
- 결정은 목표에 기반하지만 적응성은 제한적입니다.
- 보통 인간이 구체적인 목표나 경계 조건을 제공해야 합니다.
예시：
- AutoGPT (작업을 받으면 자율적으로 도구를 호출하여 완료).
- 내비게이션 소프트웨어 (최적 경로 계획 및 실시간 조정).
자율주행 비교：
L3와 유사 (조건부 자동화, 특정 상황에서 제어 가능하지만 인간의 개입이 필요).
Level 4: 효용 기반 에이전트 (Utility-Based Agent)
설명：
복잡한 환경에서 다중 목표 의사 결정을 최적화하며, 높은 적응성과 자율성을 갖추고 있습니다.
특징：
- 다양한 옵션을 평가하여 최적의 솔루션을 선택할 수 있습니다.
- 모호한 지시나 다변수 작업을 처리할 수 있습니다.
- 특정 영역에서 인간 수준에 근접합니다.
예시：
- Manus (이력서 선별 및 보고서 생성과 같은 복잡한 작업을 자율적으로 완료).
- 고급 추천 시스템 (사용자 선호도, 시간, 재고 등 다양한 요소를 종합적으로 고려).
자율주행 비교：
L4와 유사 (고도의 자동화, 극단적인 상황에서만 인간의 개입 필요).
Level 5: 완전 자율 에이전트 (Fully Autonomous Agent)
설명：
개방된 환경에서 완전히 자율적으로 작동하며, 인간의 개입 없이도 인간 지능에 근접하거나 초월합니다.
특징：
- 스스로 목표를 정의하고 장기적으로 최적화합니다.
- 여러 영역에 걸쳐 범용적이며 낯선 환경에 적응합니다.
- 학습, 추론 및 창조 능력을 갖추고 있습니다.