전문 분야 AI 에이전트는 무엇으로 깊어지는가
전문 분야에 강한 를 만들 때 어떤 투자가 가장 효과적인지 묻는 문제입니다. 핵심 선택지는 더 나은 프롬프트와 문맥 설계, 으로 넣는 분야별 자료, , 미세조정, 생성과 계속 학습, 도구 연결과 실행 구조입니다.
예시로 금융 분석가나 법률 조사원처럼 특정 분야에서 깊이 있는 답을 해야 하는 에이전트를 만들려면 어디에 먼저 힘을 써야 하는지가 쟁점입니다. 실제 운영 환경에서 에이전트를 만들어 본 사람들의 경험을 통해, 전문성은 모델 하나만 바꾸는 문제가 아니라 자료, 기억, 도구, 학습 방식, 실행 흐름을 어떻게 조합하느냐의 문제로 볼 수 있습니다.
핵심 포인트
- 의 깊이를 만드는 요소로 프롬프트, 문맥, , 메모리, 미세조정, 도구 연결이 제시됩니다.
- 금융 분석가나 법률 조사원 같은 고난도 전문 역할을 예로 들고 있습니다.
- 핵심 질문은 제한된 시간과 비용을 어디에 먼저 투자해야 하는지입니다.
- 토큰과 비용 관점에서는 긴 문맥을 무작정 늘리는 방식보다 검색, 도구, 학습의 역할 분리가 중요합니다.