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개요Artificial Super Intelligence(ASI)는 인간의 인지능력, 감정이해, 창의성, 문제해결 능력을 포함한 모든 측면에서 인간을 초월하는 수준의 인공지능을 의미합니다. Narrow AI(약인공지능), AGI(범용인공지능)를 넘어선 다음 단계로, 기술적 특이점(Singularity) 이후 도래할 가능성이 있는 고차원 지능체로 주목받고 있습니다. 본 글에서는 ASI의 개념, 특성, 가능성과 윤리적 쟁점을 다각도로 살펴봅니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의인간의 모든 지능을 초월하여 스스로 학습, 창조, 판단, 감정이해까지 가능한 초지능적 인공지능진화 단계ANI → AGI → ASI유사 개념Singularity AI, Godlike Intelligence, Recursive Self..

개요Auto-GPT는 사용자가 지정한 고수준 목표를 LLM이 스스로 세분화하여 작업 계획을 수립하고, 도구를 사용하며, 반복적으로 평가·개선해가며 목표를 달성하는 '자율형 에이전트 시스템'의 대표적 구현 방식입니다. 다양한 프레임워크들이 오픈소스 기반으로 등장하고 있으며, 복잡한 다단계 작업을 자동화하려는 다양한 산업 현장과 개인 프로젝트에 빠르게 확산되고 있습니다.1. 개념 및 정의Auto-GPT Framework는 LLM 기반 에이전트가 인간의 간섭 없이 일련의 태스크를 순차적으로 실행하는 시스템을 구축할 수 있도록 도와주는 오케스트레이션 환경입니다.핵심 구성: 목표 설정 → 계획 수립 → 실행 → 메모리 갱신 → 평가 반복철학: 인간의 역할은 ‘지시’에 국한되고, 수행은 AI가 자동으로모델 기반: ..

개요Toolformer는 대형 언어 모델(LLM)이 API, 계산기, 검색 엔진 등 다양한 외부 도구(tool)를 언제, 어떻게, 왜 사용할지를 스스로 학습하는 프레임워크입니다. 이는 Meta AI에서 제안한 혁신적인 접근으로, LLM이 사전 감독 없이도 툴 사용 능력을 내재화함으로써 복잡한 실세계 태스크에서 성능을 대폭 향상시킬 수 있도록 설계되었습니다. 특히 도구 호출 시점과 인자(argument)를 자율적으로 예측하고, 그로 인한 응답을 추론 흐름에 통합하는 것이 핵심입니다.1. 개념 및 정의 구분 설명 정의LLM이 API 호출을 포함한 외부 도구 사용을 스스로 학습하여 통합적으로 문제를 해결하는 학습 구조목적외부 툴을 통해 LLM의 계산 능력, 정보 검색, 사실 정확도 등 보완필요성LLM의 한계..

개요Agentic LLM Frameworks는 LLM(Large Language Model)이 단순 응답 도구를 넘어, 스스로 목표를 설정하고, 계획하며, 실행하는 자율형 에이전트로 진화하기 위한 핵심 인프라입니다. 이 글에서는 대표적인 프레임워크 구조와 기술 요소, 주요 도구와 실무 활용 사례를 상세히 소개합니다.1. 개념 및 정의 구분 내용 정의LLM을 자율적 에이전트로 구성하기 위한 아키텍처 및 실행 환경 프레임워크목적고차원 목표 달성을 위한 계획 수립, 툴 연동, 실행 자동화를 통합 운영필요성복잡한 태스크를 다단계로 분해하고 인간 개입 없이 수행하려는 AI 시스템 구현2. 특징특징설명차별성플래너 기반고수준 명령을 세부 작업으로 분해단순 프롬프트 실행 모델과 구별됨멀티툴 연계다양한 API/모듈과 ..