Agentic Reasoning:
LLM의 한계를 뛰어넘는 지능 진화
Awesome-Agentic-Reasoning 저장소는 2026년 현재 Agentic Reasoning 분야의 핵심 논문과 자료를 체계적으로 모아놓은 "Awesome List"이다. LLM을 단순한 답변기를 넘어 자율적으로 사고·행동·학습·협력하는 에이전트로 진화시키는 연구들을 3대 레이어로 분류하여 제시한다.
기초 에이전트 추론 (Foundational)
단일 에이전트의 기본 능력: 계획, 도구, 검색 활용
계획 (Planning)
- ReAct (2023): 사고와 행동의 교차 진행, 성능 2~3배 향상
- Tree of Thoughts: MCTS 방식의 다중 사고 경로 탐색
- Plan-and-Solve: 단계별 분해 및 우선순위 수립
도구 및 반성
- Gorilla: 16,000개 이상의 API 연결 및 판단
- Reflexion: 실패 사례 기억을 통한 지능적 수정
- Self-Refine: 반복적 피드백 기반 개선
이 레이어 적용만으로 GPT-4의 코딩 성능이 67%에서 90% 이상으로 도약했습니다. 모델 크기보다 구조적 사고가 핵심임을 증명합니다.
자기진화 에이전트 추론 (Self-Evolving)
시간이 지남에 따라 스스로 성장하는 지능
자기 피드백 및 메모리
MemGPT와 같이 OS 수준의 장기 메모리 관리 및 TextGrad를 통한 미분 가능한 피드백 시스템 구축. 스스로 보상 모델 역할을 수행하는 Self-Rewarding 방식 도입.
능력 진화 (Voyager 사례)
강화 학습 또는 자기 훈련을 통한 기술 트리 완성. Minecraft 내에서의 자율적 성장은 인간처럼 경험을 통해 성장하는 AI의 가능성을 열었습니다.
집단 추론 (Collective Reasoning)
다중 에이전트의 협력적 문제 해결
PM, 개발자, QA 역할 분담을 통한 가상 소프트웨어 개발사 시뮬레이션
웹 및 모바일 환경에서의 자율적 작업 수행과 다중 에이전트 협업
AI 연구팀 구성을 통한 논문 작성 및 과학 실험 가속화 시스템
AI의 미래를 이끄는 핵심 동력
2026년 현재, Agentic Reasoning은 AI를 '연구팀', '개발팀', '개인 비서'로 발전시키는 가장 중요한 경로입니다. 단순 프롬프트를 넘어 자율적 문제 해결자로의 진화를 경험해 보세요.
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