Everyone Has the Same AI Models. Here's What Sets Agents Apart - Richmond Alake, Oracle
본 영상은 AI 에이전트의 '지능 평면(intelligence plane)' 개념을 소개하며, 기존의 제어 평면(control plane)을 넘어 지식, 기억, 학습을 통합하는 방법을 설명합니다. 시연에서는 온톨로지 및 시맨틱 계층을 활용하여 토큰 경제성, 정확도, 지연 시간을 개선하는 에이전트 구축 사례를 보여줍니다.
핵심 요약
- 에이전트 메모리는 정보의 검색, 재사용, 기억, 정제를 위한 4가지 R(retain, reuse, recall, refine)로 정의되며, 단기/장기, 의미론적/일화적/절차적/작업 기억 등 다양한 형태로 분류됩니다.
- 기존의 에이전트 스택에서 제어 평면은 도구 접근 및 거버넌스를 관리하지만, 지능 평면은 에이전트가 데이터와 기억으로부터 학습하여 시간이 지남에 따라 더 나아지도록 합니다.
- WWII의 코드 브레이커 사례를 통해 동일한 정보라도 어떻게 해석하고 활용하는지에 따라 지능의 차이가 발생함을 설명하며, 이는 에이전트 설계에서도 중요합니다.
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