• 맥락 이해: 대화의 문맥을 이해하고 적절한 응답을 제공합니다.

• 의사 결정: 훈련된 방대한 데이터에 기반하여 최적의 결정을 내립니다.

(2) 계획

AI 에이전트의 또 다른 중요한 구성 요소는 계획(Planning)입니다. 이때 계획을 수립한다는 것은 복잡한 문제를 여러 개의 관리 가능한 하위 작업으로 분할한다는 뜻입니다. 따라서 계획에는 다음과 같은 하위 구성 요소들이 존재합니다.

• 목표(Goal): 사용자 질의에 답변하기 위한 최종 목표입니다. 예를 들어 ‘AI 모델 개발’, ‘제품 출시’ 등을 말합니다.

• 작업(Tasks): 목표를 달성하기 위해 수행해야 하는 구체적인 작업들입니다. 예를 들어 ‘데이터 수집’, ‘데이터 전처리’ 등이 있습니다.

• 우선순위(Prioritization) 선정: 어떤 작업이 먼저 수행되어야 하는지 결정하는 단계입니다. 예를 들어 모델을 훈련하려면 먼저 데이터 수집과 전처리가 완료되어야 합니다.

• 재계획(Replan): 새로운 정보가 들어오거나 예기치 않은 문제가 발생하면 계획을 수정해야 합니다. 예를 들어 예기치 않은 오류가 발생할 때 ‘디버깅 작업 추가’라는 새로운 작업이 계획에 추가됩니다.