Agentic AI 논문 읽기

Agentic AI는 하나의 모델보다 모델이 기억하고 판단하고 도구를 쓰는 전체 구조에 가깝습니다. 이 허브는 개별 논문을 나열하지 않고, 처음 읽는 사람도 개념이 이어지도록 25편을 여섯 갈래로 묶었습니다.

기초 개념에서 출발해 추론과 행동, 메모리, 다중 에이전트로 범위를 넓힌 뒤 평가와 실제 도메인 적용을 살펴보세요. 각 글은 논문이 풀려는 문제와 접근법, 실무에서 확인할 지점을 함께 다룹니다.

최근 업데이트 2026년 8월 25일

처음 읽는다면

아래 순서로 읽으면 개념과 판단 기준을 차례로 연결하기 좋습니다.

에이전트가 무엇인지, 어떤 구성 요소와 연구 흐름으로 발전했는지 먼저 잡습니다.

생각의 사슬, 도구 사용, 계획, 탐색, 실패 피드백이 행동으로 이어지는 방식을 살펴봅니다.

경험을 저장하는 데서 그치지 않고 기억을 연결하고 갱신하는 구조를 다룹니다.

여러 에이전트의 대화와 역할, 작업 절차를 어떻게 조직하는지 비교합니다.

에이전트의 성능을 무엇으로 재고, 실패와 사람의 피드백을 학습에 어떻게 반영하는지 짚습니다.

금융과 문서 이해처럼 정확한 지식과 평가 기준이 필요한 영역에서 에이전트와 LLM이 어떻게 쓰이는지 봅니다.