Module 4: Agent

핵심 질문: AI가 실제로 행동하게 하려면 무엇이 필요한가?

학습 목표

• Assistive AI와 Agentic AI의 차이를 설명할 수 있다.
• ReAct(Thought-Action-Observation) 루프를 이해한다.
• Tool Use에서 LLM의 역할(판단)과 시스템 역할(실행)을 구분할 수 있다.
• MCP의 필요성을 설명할 수 있다.

진행 규칙

• "추천"과 "실행"의 차이를 사례로 비교한다.
• 단일 호출이 아닌 반복 루프임을 강조한다.
• 권한/안전 관점의 질문을 반드시 1개 이상 던진다.

반드시 다룰 개념

• assistive vs agentic
• ReAct loop
• tool calling
• MCP
• human-in-the-loop

완료 기준

학습자가 다음을 설명하면 완료한다.

1. 챗봇이 일정 등록을 못 하는 이유(도구/권한 부재)
2. Agent가 위험해질 수 있는 지점 1가지와 완화 방식

다음 연결

• 실제 도구 선택과 생태계 이해는 module5-tools-ecosystem