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예를 들어 chatgpt 4o 는 2023년 10월까지의 데이터를 기준으로 학습된 결과 입니다. 물론 말씀하신 것 처럼 일반적인 보편 지식에 대해서는 질문 답변에 문제가 없으나 2023년 10월 이후의 내용을 물어보면 엉뚱한 대답을 할 수 밖에 없겠죠.

그와 비슷한 상황으로 만약 어제 발생한 일에 대해 뭔가 분석을 요구하거나 내용 요약을 요구한다면 이를 수행할수 없습니다. 따라서 그런 AI의 특성적 제약을 극복하고 AI의 능력을 확장하기 위해서 Tool을 사용하는 것 입니다. 그래서 우리가 웹으로 접속하는 챗GPT나 제미나이, 클로드 등 이런 AI 들도 내부적으로 모두 웹검색 등의 Tool을 사용하고 있습니다. 그리고 이 강의에서는 그런 서비스들처럼 AI 기능을 확장하여 동작하는 Agent 를 어떻게 구축하는지를 다루고 있는 부분이구요.

물론 원론적으로 AI 가 항상 새로운 데이터로 학습을 하여 업데이트를 자주자주 하면 가장 좋겠지만 이 학습이라는 과정은 어마어마한 비용과 시간이 발생하는 부분입니다. 공식 발표된 내용은 없으나 한번 학습하는데 chat gpt 기준으로 수만개 이상의 H100급 이상의 GPU가 수 주이상 걸린다고 합니다.

또한 참고로 이런 AI 의 Tool 은 검색 기능만 제공하는건 아닙니다. 예시로 내가 개인 쇼핑몰을 운영하고 있고 내 쇼핑몰의 회원 정보, 회원 구매 정보 등을 Tool로 구현하여 연동한다면 AI 는 내 쇼핑몰의 고객에 대한 분석도 하게 할 수 있고.. 이런 식으로 무궁무진하게 AI 기능을 확장할 수 있는 부분입니다.

궁금하신 내용에 참고가 되셨길 바랍니다.

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 장우석님.

AI 에이전트에서 ‘Tool’을 사용하는 이유는 주로 AI 모델의 기능을 확장하고, 특정 작업을 더 효율적으로 처리하기 위함입니다. 다음과 같은 점에서 ‘Tool’의 사용이 필요할 수 있습니다:

1. 데이터 취합 및 처리: AI 모델이 답변을 생성하기 위해 외부 데이터나 API 호출이 필요한 경우, ‘Tool’이 해당 작업을 수행하도록 합니다. 예를 들어, 구글 검색 API를 통해 실시간 정보를 검색하거나, 특정 데이터베이스에 접근해야 하는 작업이 있을 수 있습니다.

2. 작업 자동화: 특정 작업을 자동화하여 수행해야 할 때, 직접 AI에게 모든 작업을 시키는 것보다 Tool을 사용하여 빠르고 일관되게 처리할 수 있습니다. 예를 들어, 구글 캘린더에 이벤트 등록 같은 반복 작업을 자동화하는 경우가 이에 해당합니다.

3. 특정 기능 수행: AI 모델이 자연어 처리 외에 기상 데이터 수집, 번역 등의 특정한 작업을 해야 할 때, Tool은 이러한 작업을 보다 정확하고 신뢰성 있게 수행할 수 있도록 도와줍니다.

질문해주신 내용을 토대로 ‘Tool’의 필요성에 대해 이해가 되셨길 바랍니다. 아래의 유사한 질문들을 참고하시면 ‘Tool’과 관련된 다양한 사례와 해결 방법을 보실 수 있습니다:

• “Tool과 툴 이외의 답변 비교”: Tool 사용의 필요성과 직접적인 이점에 대해 논의한 게시물입니다.
  

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏
추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.