대규모 언어 모델을 위한 에이전트 추론:
핵심 기술, 솔루션, 주요 시장 개요

에이전트 추론은 자율 또는 반자율 소프트웨어 에이전트로 구축된 AI 시스템의 핵심입니다. 맥락 인지, 다단계 액션 계획, 도구 활용 및 메모리 유지를 통해 제한된 인간 감독 하에 복잡한 작업을 해결하는 현대 AI의 정점을 소개합니다.

핵심 기술 및 아키텍처 구성 요소

다단계 논리적 추론과 계획을 위한 강화 학습 기반의 전문화된 모델이 진화하고 있습니다. 특히 온디바이스 최적화를 위한 SLM(소형 언어 모델)의 비중이 높아지고 있습니다.

Top Strategic Technology Trends: DSLMs

MCP, A2A 등 에이전트 간 표준화된 통신 프로토콜을 통해 외부 데이터 및 서비스 접근을 가속화합니다.

개인화와 협업을 위한 단기/장기 메모리 메커니즘을 통해 세션 연속성을 확보합니다.

에이전트용 신원 및 접근 관리(IAM) 시스템 구축

가드레일 및 Human-in-the-Loop 제어 시스템

시뮬레이션 및 초고도 합성 데이터(HSD)를 통한 검증

4 Agentic AI DevOps Use Cases

AI 에이전트 개발 프레임워크

LLM 오케스트레이션 및 메모리, 도구 접근 모듈성을 제공하는 ADLC 가속기

에이전트 마켓플레이스

사전 구축된 에이전트 및 도메인 모델, 커넥터의 검색과 조달을 지원하는 플랫폼

관찰 가능성 및 거버넌스 도구

실시간 추론 추적 및 지표 측정, 감사 및 신원 관리를 수행하는 엔터프라이즈 인프라

에이전트 추론은 단순한 기술이 아닌 생태계입니다. 모델, 프로토콜, 메모리, IAM 및 안전 도구가 통합된 완전한 스택을 구축하는 것이 생산 가치 창출의 핵심입니다.

도메인 특화 모델(DSLM)을 활용하여 규제 산업(금융, 헬스케어, 통신)에서 측정 가능한 비즈니스 성과를 창출하고, 가드레일을 통해 신뢰를 확보해야 합니다.

* 본 내용은 Gartner의 최신 전략 기술 트렌드 및 에이전트 AI 인사이트를 기반으로 요약되었습니다.