Agentic AI의 기술적 해부 (RAG, A2A, MCP, MAS,...)

이번 영상에서는 단순히 질문에 답하는 것을 넘어, 스스로 목표를 세우고 행동하는 'Agentic AI'의 핵심 원리를 깊이 파헤쳐 봅니다. 기존 LLM이 가진 수동적 한계를 어떻게 극복하는지, 그리고 LLM에 '도구', '메모리', '계획' 능력이 더해졌을 때 어떤 일이 가능해지는지 구체적으로 살펴보죠. AI 에이전트 하나가 ReAct나 Plan-and-Act 같은 프레임워크를 통해 추론하고, RAG 기술로 외부 지식을 기억하며, 함수 호출로 실제 행동에 나서는 정교한 과정을 해부합니다. 나아가 여러 전문 AI가 팀을 이루어 협력하는 다중 에이전트 시스템(MAS)의 협업 방식과 이들 사이의 소통 규칙인 프로토콜까지 다루었는데요. 물론, 이렇게 강력한 AI의 자율성이 가져올 수 있는 기술적, 보안적 과제와 해결 전략도 함께 짚어봤습니다. '자율성'과 '통제'라는 아슬아슬한 줄다리기 속에서 미래 AI가 어떤 모습으로 발전해 나갈지 궁금하시다면, 이번 영상을 끝까지 시청해 주세요. #인공지능 #AI #AgenticAI Written by Error Edited by 이진이 [email protected]