AI 에이전트: Llama 3.2 3B의 사고 방식 이해하기

소개

AI 에이전트는 복잡한 문제 해결과 워크플로우 향상에 필수적인 도구로 자리 잡고 있으며, 버전이 거듭될수록 더욱 강력하고 정교해지고 있습니다. 이러한 발전 중에서도 Llama 3.2 3B는 더 깊은 추론과 세밀한 응답을 위해 설계된 대형 모델로 주목받고 있습니다. 그렇다면 이 모델은 어떻게 “생각”하며, AI 에이전트로서 어떤 점이 두드러질까요?

이 블로그에서는 Llama 3.2 3B의 추론 과정을 실제 시나리오를 통해 살펴봅니다. 대용량 데이터셋 처리부터 통찰력 있는 솔루션 생성까지, 이 AI 에이전트가 어떻게 문제를 다루고 의사결정을 내리는지 평가합니다. 그 성과를 해부함으로써 사고 메커니즘을 이해하고, 다른 모델과의 차이점도 알아보려 합니다. AI 에이전트와 그 추론의 과학에 관심이 있다면, Llama 3.2 3B의 사고 방식을 한층 더 깊이 들여다보는 여정에 함께 하세요.

작업 1: 콘텐츠 생성

프롬프트:
사용자가 “Start”라고 말하면 다음을 수행하세요:

• 콘텐츠 생성: 목표 정의, 범위 설정, 위임에 초점을 맞춘 프로젝트 관리의 기본에 관한 포괄적이고 정보성 있는 글을 작성하세요.

초기 작업 이해 및 정보 수집

• (0:05) 생각: 현재 진행 중인 작업 또는 프로젝트에 대한 목표, 마감일, 구체적인 요구사항 등 세부 정보를 알려주실 수 있나요?
• (0:08) 생각: 목표 정의, 범위 설정, 위임에 중점을 두고 프로젝트 관리의 기본에 대한 정보를 수집합니다.
• (0:16) 생각: 프로젝트 관리의 기본에 관한 포괄적인 글을 쓰기 위해, 목표 정의, 범위 설정, 위임에 대한 자세한 정보를 수집해야 합니다. 우선 Wikipedia 도구를 사용해 프로젝트 관리에 대한 전반적인 개요를 얻겠습니다.
  도구 사용: wikipedia
• (0:18) 생각: Wikipedia 항목이 프로젝트 관리에 대한 좋은 개요를 제공하지만, 목표 정의, 범위 설정, 위임에 대한 구체적인 내용이 부족합니다. google_serper를 사용해 이 부분에 대한 더 구체적인 정보를 찾겠습니다.
  도구 사용: google_serper
• (0:22) 생각: 프로젝트 목표 정의에 대한 몇 가지 인사이트를 얻었습니다. 이제 범위와 위임에 대해 구체적으로 파고들 필요가 있습니다. google_serper를 다시 사용해 이 주제에 대한 자세한 정보를 찾겠습니다.
  도구 사용: google_serper
• (0:25) 생각: 프로젝트 목표와 범위에 대한 몇 가지 인사이트를 얻었습니다. 이제 프로젝트 관리에서의 위임에 관해 구체적으로 파고들 필요가 있습니다. google_serper를 다시 사용해 이 주제에 대한 자세한 정보를 찾겠습니다.
  도구 사용: google_serper

에이전트의 사고 과정 분석

• 작업 이해: 에이전트는 프롬프트를 올바르게 해석하고, 프로젝트 관리의 기본 중 특히 목표 정의, 범위 설정, 위임에 대한 정보가 필요함을 파악했습니다.
• 정보 수집: 에이전트는 Wikipedia로 전반적인 개요를 얻은 뒤, Google 검색(google_serper)으로 각 핵심 요소(목표, 범위, 위임)에 중점을 두어 더 구체적인 정보를 찾는 구조적인 접근 방식을 보였습니다.
• 반복적 접근: 에이전트는 Wikipedia에서 폭넓게 시작한 뒤, Google 검색으로 각 핵심 분야별로 검색을 세분화하며 반복적인 정보 수집 방식을 보여줍니다.
• 적응성: 초기 Wikipedia 검색에서 구체적인 세부사항이 부족하자, Google 검색으로 전환하는 등 정보 수집 전략에 유연하게 대처합니다.
• 반복: 각 주제별 정보 수집에 구조적인 접근 방식을 취하지만, 사고 흐름에 반복이 나타나 비효율적인 루프가 있을 수 있음을 시사합니다.

봇 출력 예시

프로젝트 관리의 기본: 목표 정의, 범위 설정, 위임

프로젝트 관리는 특정 목표를 정해진 기간과 예산 내에서 달성하기 위해 프로젝트를 계획, 실행, 관리하는 중요한 학문 분야입니다. 본질적으로 프로젝트 관리는 자원을 효과적으로 활용하고, 프로젝트를 시작에서 완료까지 이끄는 역할을 합니다. 프로젝트 관리의 세 가지 핵심 요소는 목표 정의, 범위 설정, 업무 위임입니다. 이 요소들을 마스터하는 것은 성공적인 프로젝트 실행에 필수적입니다.

목표 정의

명확하고 달성 가능한 목표를 정의하는 것은 모든 성공적인 프로젝트의 초석입니다. 목표는 프로젝트의 로드맵 역할을 하며, 팀이 원하는 결과를 향해 나아갈 수 있도록 안내합니다. 목표는 구체적이고, 측정 가능하며, 달성 가능하고, 관련성이 있고, 기한이 명확해야 합니다(SMART). 명확하게 정의된 목표는 팀의 노력과 자원을 일치시키고, 오해를 최소화하며, 모든 이해관계자에게 명확한 기대치를 설정하는 데 도움이 됩니다.

• 소요 시간: 18초(프롬프트 수신 0:05 ~ 출력 시작 0:23)
• 가독성: Flesch-Kincaid 학년: 17, 점수: 16.61
• 요약 길이: 464 단어

출력 분석

• 구조적: 에이전트는 각 섹션(목표 정의, 범위 설정, 위임)별로 명확한 제목을 가진 잘 구조화된 글을 작성합니다.
• 포괄적: 요청한 프로젝트 관리 기본 요소를 모두 다룹니다.
• 상세 설명: 각 섹션에서 실질적인 조언과 설명을 제공하여 정보성 있고 유용합니다.
• 명확하고 간결함: 복잡한 내용을 쉽게 이해할 수 있도록 명확하고 간결한 언어를 사용합니다.
• 지침 준수: 지정된 주제에 초점을 맞추어 포괄적으로 개요를 제공합니다.

결론

에이전트는 프로젝트 관리 기본에 대한 고품질 콘텐츠 생성 능력을 강하게 보여줍니다. 비디오로 노출된 사고 과정은 제한적이지만, 체계적인 조사 및 콘텐츠 제작 접근법이 드러납니다. 에이전트는 도구를 효과적으로 활용하고, 필요에 따라 전략을 유연하게 변경합니다. 최종 출력물은 구조적이고 정보가 풍부하며, 프롬프트의 요구 조건을 충실히 따릅니다. 복잡한 주제도 능숙하게 다루는 콘텐츠 생성 역량이 입증되었습니다.

작업 2: 계산

프롬프트:
문제에 답하세요:
한 회사가 두 가지 제품을 판매합니다: 제품 A와 제품 B. 제품 A는 단위당 생산비가 $30이고, 단위당 $50에 판매됩니다. 제품 B는 단위당 생산비가 $40이고, 단위당 $70에 판매됩니다.
지난달, 회사는 제품 A 120개, 제품 B 80개를 판매했습니다. 두 제품 판매로 발생한 총 매출을 계산하세요.
두 제품 판매의 총 이익(매출 – 총 생산비용)을 계산하세요.
회사는 총 매출을 10% 증가시키고자 합니다. 단위당 생산비와 판매가는 변하지 않는다고 가정할 때, 이 목표 달성을 위해 각 제품을 몇 개 더 판매해야 합니까?

초기 작업 이해

• (0:06) 생각: 제품 A와 B의 판매로 인한 총 매출 및 총 이익을 계산하고, 총 매출을 10% 증가시키기 위해 각 제품을 몇 개 더 판매해야 하는지 결정합니다.
• 작업 분해를 위한 하위 질문 설정
• (0:18) 생각: 제품 A와 B의 판매로 발생한 총 매출은 얼마인가?

에이전트의 사고 과정 분석

• 프롬프트 이해: 에이전트는 총 매출, 총 이익, 10% 매출 증가를 위해 필요한 추가 판매 수량 등 계산해야 할 항목을 올바르게 파악합니다.
• 작업 분해: 우선적으로 무엇을 계산해야 하는지 스스로에게 질문하면서, 목표 달성에 필요한 단계별 절차를 세분화합니다.

봇 출력 예시

• 총 매출은 $11,600입니다.

• 총 이익은 $4,800입니다.

• 총 매출을 10% 증가시키려면, 제품 A를 29개, 제품 B를 12개 추가 판매해야 합니다.

• 소요 시간: 24초(프롬프트 수신 0:06 ~ 최종 답변 0:30)

• 가독성: (숫자 계산 중심이므로 해당 없음)

• 요약 길이: 45 단어

출력 분석

• 정확한 계산: 에이전트는 총 매출과 총 이익을 올바르게 계산하여 이전 단계의 결과와 일치시킵니다.
• 잘못된 계산: 총 매출을 10% 늘리기 위해 제품 A 29개, B 12개를 추가 판매해야 한다는 답변은 이전 계산이나 목표와 일치하지 않습니다.

올바른 계산은 다음과 같습니다:

• 현재 매출 $11,600의 10% 증가 = $1,160

• 하나의 제품만으로 목표 달성 시:

  • 제품 A: $50/개, $1,160 ÷ 50 = 23.2, 반올림하여 24개
  • 제품 B: $70/개, $1,160 ÷ 70 = 16.57, 반올림하여 17개

• 두 제품에 고르게 분배할 경우, 각 $580 추가:

  • 제품 A: $580 ÷ $50 = 11.6, 반올림하여 12개
  • 제품 B: $580 ÷ $70 = 8.29, 반올림하여 9개

• 제품 A, B의 어떤 조합이든 추가 매출 합이 $1,160이 되면 목표 달성

• 간결한 표현: 에이전트는 핵심 결과만 요약하여 간결하게 제시합니다.

결론

에이전트는 총 매출과 이익은 올바르게 계산하지만, 10% 매출 증가를 위한 추가 판매 수량 산정에서 오류를 범했습니다. 제시된 29개, 12개 추가 판매 조합은 목표와 일치하지 않아 사고 과정 또는 계산 프로세스에 결함이 있음을 보여줍니다. 그럼에도 에이전트는 작업을 이해하고, 정보를 명확하고 체계적으로 제시합니다. 최종 답변의 수치 정확성은 아쉬우나, 전반적으로는 체계적 접근과 정돈된 표현을 유지했습니다.

작업 3: 요약

프롬프트:
이전 기사에서 주요 내용을 100단어 이내로 요약하되, 가장 중요한 부분에 집중하세요.

초기 작업 이해

• (0:06) 생각: 이전 기사에서 주요 내용을 100단어 이내로, 가장 중요한 부분에 집중해 요약합니다.

에이전트의 사고 과정 분석

• 프롬프트 이해: 에이전트는 100단어 이내의 분량 제한과 주요 섹션 집중이라는 조건을 올바르게 해석합니다.

출력 분석

• 간결성: 실제 요약은 89단어로, 100단어 이내 제약을 잘 지켰습니다.
• 내용: 요약문은 AI 추론의 중요성, 유형, 역사적 발전, 의료 분야의 응용, OpenAI o1 모델의 발전, 윤리적 고려사항 등 기사 주요 포인트를 정확히 담고 있습니다.
• 명확성: 복잡한 내용을 명확하고 간결하게 요약해 핵심 메시지를 쉽게 이해할 수 있습니다.
• 적절성: 요청에 따라 가장 중요한 부분에 초점을 맞추었습니다.

봇 출력 예시

이 기사는 다양한 분야, 특히 의료 분야에서 AI 추론의 중요성을 다루며, 효율성과 정확성을 향상시켰음을 강조합니다. AI 추론에는 심볼릭과 커넥셔니스트 AI 등 다양한 유형이 있으며, 풍부한 역사적 발전 과정을 거쳤습니다. 의료 분야에서 AI 추론은 진단, 치료, 환자 관리에서 큰 발전을 이루었습니다. 최근 OpenAI의 o1 모델과 같은 발전은 성능과 안전성을 더욱 높였습니다. 또한 윤리적 고려, 데이터 프라이버시 등 과제와 의료를 넘어선 AI 활용의 의미를 다루며, AI 추론의 변혁 가능성과 신중한 관리의 필요성을 강조합니다.

• 소요 시간: 8초(프롬프트 수신 0:06 ~ 출력 0:14)
• 가독성: Flesch-Kincaid 학년: 19, 점수: 19.09
• 요약 길이: 89 단어

결론

에이전트는 복잡한 정보를 정확하고 간결하게 요약하는 뛰어난 능력을 보여줍니다. 사고 과정 노출은 제한적이지만, 출력 품질은 높고, 분량 및 초점 지침을 충실히 따릅니다. 이번 작업에서도 콘텐츠 생성 및 요약에서의 숙련도를 다시 한 번 입증했습니다.

작업 4: 비교 작업

프롬프트:
사용자가 “Start”라고 말하면 다음을 수행하세요:
전기차와 수소차의 환경적 영향을 비교하세요. 에너지 생산, 차량 수명주기, 배출가스 등의 요소를 포함하세요.

초기 작업 이해 및 정보 수집

• (0:06) 생각: 전기차(EV)와 수소차의 환경적 영향을 비교하기 위해, 에너지 생산, 차량 수명주기, 배출가스에 대한 자세한 정보를 수집해야 합니다. 이 요소들을 분석한 종합 연구나 보고서를 먼저 검색하겠습니다.
  도구 사용: google_serper
• (0:15) 생각: 검색 결과, 전기차와 수소차를 비교한 여러 기사 링크가 나왔습니다. 이 URL들의 내용을 가져와 에너지 생산, 차량 수명주기, 배출가스에 대한 자세한 데이터를 확보하겠습니다.
  도구 사용: url_crawl_tool
• 도구 오류 처리
  (0:25) 생각: URL을 가져오는 과정에 입력 형식 오류가 발생했습니다. URL을 문자열의 JSON 배열로 제공해야 함을 인지했습니다. 올바른 형식으로 다시 시도하겠습니다.
  도구 사용: url_crawl_tool

에이전트의 사고 과정 분석

• 작업 이해: 에이전트는 에너지 생산, 차량 수명주기, 배출가스를 중심으로 EV와 수소차의 환경적 영향을 비교해야 함을 올바르게 파악합니다.
• 전략적 계획: 종합적인 연구나 보고서 검색을 우선으로 하여 전략적으로 접근합니다.
• 도구 선택: 우선 google_serper로 검색 후, url_crawl_tool을 이용해 관련 URL의 내용을 가져오기로 결정합니다.
• 오류 처리: url_crawl_tool 사용 중 입력 포맷 오류를 인지하고, JSON 배열 형식으로 재시도하겠다는 적응력을 보입니다.
• 적응성: 오류 발생 시 올바른 포맷으로 다시 시도하는 등 유연성을 보여줍니다.

단, 영상에서는 이후 사고 과정이 더 이상 노출되지 않아, 오류 발생 후 어떻게 진행했는지는 알 수 없습니다.

봇 출력 예시

전기차(EV)와 수소차의 환경적 영향은 에너지 생산, 차량 수명주기, 배출가스 등 여러 주요 측면에서 평가할 수 있습니다.

에너지 생산:

• 전기차: EV의 환경적 영향은 충전에 사용되는 전기원의 종류에 크게 좌우됩니다. 풍력, 태양광, 수력 등 재생에너지 사용 시 탄소발자국이 크게 줄어듭니다. 그러나 화석연료 기반 전기라면 배출가스가 상당할 수 있습니다.
• 수소차: 수소는 천연가스 개질, 전기분해 등 다양한 방식으로 생산됩니다. 재생에너지를 활용한 전기분해가 가장 친환경적이지만, 현재는 천연가스 개질이 주류이며, 이 과정에서 온실가스가 발생합니다.

차량 수명주기:

• 전기차: 배터리용 리튬, 코발트 등 광물의 채굴과 가공으로 생산 단계에서 환경 부담이 큽니다. 하지만 운행 기간 동안(특히 재생에너지로 충전할 경우) 배출가스가 낮은 편입니다.
• 수소차: 연료전지 생산도 에너지 집약적이며, 백금 등 희귀 자원이 필요합니다. 수명주기 배출량은 수소 생산 방식에 따라 EV보다 높거나 낮을 수 있습니다.

배출가스:

• 전기차: EV는 주행시 배출가스가 없습니다. 전체 배출량은 전기원에 따라 달라지며, 청정에너지로 충전하면 내연기관 차량 대비 크게 낮아집니다.
• 수소차: 이 역시 주행시 물만 배출합니다. 그러나 수소 생산이 친환경적이지 않으면, 생산 단계에서 상당한 온실가스가 발생할 수 있습니다.

전기차와 수소차 모두 교통 분야의 배출가스 저감에 기여할 수 있지만, 전체 환경적 영향은 에너지 생산 방식과 기술 적용에 따라 달라집니다. 두 기술 모두의 친환경성을 극대화하려면 청정 에너지로의 전환이 필수적입니다.

• 소요 시간: 프롬프트 수신 0:06, 출력 시작 0:32. 단, 사고 과정이 중간에 끊기고 url_crawl_tool을 계속 시도하는 등 실제 응답이 완벽히 마무리되지는 않은 상황입니다.
• 가독성: Flesch-Kincaid 학년: 16, 점수: 16.01
• 요약 길이: 302 단어

출력 분석

• 불완전한 응답: 0:25의 마지막 사고에서 과정을 중단당한 것으로 보입니다. 출력은 시작 부분은 충실하나, 수소차 배출가스 논의 중에 문장이 끊겨 내용이 완전하지 않습니다.