AI 에이전트가 실제로 유용하게 작동하려면 강력한 AI 모델(LLM) 외에 이를 지원하는 '비모델 인프라'가 필수적입니다. 이 인프라는 에이전트의 작업 조율, 외부 도구 연동, 오류 처리 및 장기 기억 관리 등을 담당하여, 에이전트가 복잡한 현실 세계에서 안정적으로 기능을 수행하도록 돕습니다. 따라서 에이전트의 잠재력을 현실화하기 위해서는 모델 자체보다 이러한 주변 시스템 구축이 더욱 중요합니다.

• •AI 에이전트의 실질적인 작동은 AI 모델 성능보다 '비모델 인프라'에 달려 있습니다.
• •이 인프라는 에이전트가 작업을 조율하고, 외부 도구를 사용하며, 오류를 처리하는 등 복잡한 기능을 가능하게 합니다.
• •에이전트를 현실 세계에서 안정적이고 효과적으로 활용하기 위해 모델 개선과 더불어 지원 시스템 구축이 핵심입니다.