DeepSeek이 AI 에이전트 부문에 대대적인 개편을 촉발할까요? 저점매수 (바텀피싱) 때인가, 후퇴할 때인가?

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ODAILY
01-27
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원창 | 오데일리 (odaily)(@OdailyChina)

저자 | Azuma(@azuma_eth)

AI Agent 부문은 오늘도 가속 반등을 보이고 있습니다. 일부 DeepSeek 개념의 밈(meme)을 제외하고, VIRTUAL, AI16Z, AIXBT, ARC 등 주요 프레임워크/런치패드/에이전트 토큰과 기타 대소 토큰들이 두 자릿수 하락을 기록했습니다.

하락은 시장 전반의 약세와 관련이 있지만, 시장 논의를 살펴보면 일부 투자자들은 이번 AI Agent의 집단 약세를 DeepSeek의 폭발적 인기 때문이라고 보고 있습니다. DeepSeek가 새로운 세대의 더 경제적인 LLM(대형 언어 모델)이 되면서 현재의 Crypto AI 구도에 충격을 줄 것이라고 생각하고 있습니다.

저는 이 관점에 동의하지 않습니다.

위에서 언급한 의문의 핵심은 LLM의 진화 발전이 기존 Agent를 대체할 것인가입니다. DeepSeek의 현재 추론 품질이 ChatGPT, Claude를 능가하는지 여부를 떠나, 경제적 지속 가능성 측면에서 DeepSeek가 더 큰 진화 잠재력을 가지고 있다고 가정하면, 진화된 DeepSeek가 새로운 Agent를 만들어낼 수 있을까요? 그렇게 되면 기존의 Agent들은 "지난날의 꽃"이 될까요?

이 문제를 해결하려면 LLM과 Agent의 관계부터 이해해야 합니다. DeepSeek 자신과 또 다른 "국산 자랑" Kimi를 통해 이 문제를 해결해 보겠습니다(솔직히 말해, Kimi의 품질이 더 좋아 보입니다).

DeepSeek:

AI Agent(인공지능 에이전트)와 AI LMM(대형 언어 모델)의 관계는 LMM이 Agent의 핵심 구성 요소 중 하나로 작용할 수 있다는 것입니다. 특히 자연어 이해와 생성 작업을 처리할 때 그렇습니다. AI Agent는 자율적으로 작업을 수행하고 환경과 상호 작용할 수 있는 지능형 시스템이며, LMM은 Agent에게 강력한 언어 처리 능력을 제공하여 대화, 추천, 분석 등의 시나리오에서 역할을 할 수 있게 합니다. 즉, LMM은 AI Agent의 지능형 언어 상호 작용을 실현하는 핵심 기술적 지원입니다.

Kimi:

  • Agent는 일반적으로 LLM에 의존하여 자연어를 이해하고 생성합니다. LLM은 강력한 언어 처리 능력을 제공하여 Agent가 사용자와 자연어 대화를 할 수 있고, 사용자의 요구를 이해하며 적절한 응답을 생성할 수 있게 합니다.

  • Agent는 LLM의 언어 처리 능력뿐만 아니라 의사 결정, 문제 해결, 외부 환경과의 상호 작용 및 작업 수행 등 다양한 능력을 결합합니다. LLM은 Agent에게 언어 이해와 생성의 기반을 제공하고, Agent는 이를 바탕으로 작업 계획과 실행을 수행합니다.

  • Agent는 또한 다른 도구와 API를 결합하여 기능을 확장할 수 있습니다. 예를 들어 Agent는 검색 엔진, 데이터베이스 쿼리 도구, 파일 읽기/쓰기 도구 등을 호출하여 더 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다. LLM은 이 과정에서 언어 이해와 생성 능력을 제공하여 Agent가 이러한 도구들과 더 잘 상호 작용할 수 있게 합니다.

요약하면, Agent의 작동에는 LLM의 지원이 필요하지만, 그 표현과 상호 작용의 품질은 LLM 외의 다른 능력에 의해 결정됩니다.

예를 들어, aixbt가 다른 유사 Agent에 비해 출력 면에서 "압도적"인 것은 프롬프트 설계, 후처리 메커니즘, 상황 관리, 미세 조정 전략, 무작위성 제어, 외부 도구 통합, 사용자 피드백 메커니즘 등 다른 능력을 더 잘 구현했기 때문입니다. 이것이 aixbt의 현재 강점이라고 할 수 있습니다.

이러한 관계 논리를 이해하고 나면, 앞서 제기한 핵심 문제 "LLM의 진화 발전이 기존 Agent를 대체할 것인가?"에 대한 답변은 부정적입니다.

Agent는 API 통합을 통해 새로운 세대의 LLM 기능을 쉽게 계승할 수 있어 상호 작용 품질을 높이고 효율을 개선하며 응용 범위를 확장할 수 있습니다. 특히 DeepSeek 자체가 OpenAI 호환 API 형식을 제공한다는 점을 고려하면 더욱 그렇습니다.

사실, 반응이 빠른 Agent들은 이미 DeepSeek 통합을 완료했습니다. ai16z 창립자 Shaw는 오늘 아침 ai16z DAO가 개발한 AI Agent 구축 프레임워크 Eliza가 2주 전에 DeepSeek 지원을 완료했다고 밝혔습니다.

현재 추세로 볼 때 ai16z의 Eliza 이후 다른 주요 프레임워크와 Agent들도 곧 DeepSeek 통합을 완료할 것으로 합리적으로 예상할 수 있습니다. 그렇게 되면 단기적으로 일부 새로운 DeepSeek Agent의 충격을 받겠지만, 장기적으로는 앞서 언급한 외부 능력에 따른 Agent 간 경쟁이 지속될 것이며, 선발 우위로 인한 개발 성과 축적이 다시 부각될 것입니다.

마지막으로 DeepSeek에 대한 업계 리더들의 의견을 소개하며 AI Agent 부문의 수호자들에게 힘을 보태드리겠습니다.

DeGods 창립자 Frank는 어제 "사람들이 이 일(DeepSeek가 기존 시장을 대체한다는)에 대해 잘못 생각하고 있다. 현재의 AI 프로젝트들은 DeepSeek와 같은 새로운 모델로부터 혜택을 받을 것이다. 그들은 단순히 OpenAI API 호출을 DeepSeek로 대체하면 하루 만에 출력이 개선될 것이다. 새로운 모델은 Agent를 혼란스럽게 하지 않고 오히려 그들의 발전을 가속화할 것이다."라고 말했습니다.

AI 부문에 전문화된 거래자 Daniele는 "DeepSeek 모델이 저렴하고 오픈소스라는 이유로 AI 토큰을 판매하고 있다면, DeepSeek가 AI 애플리케이션을 수백만 명의 사용자에게 저비용으로 확장하는 데 매우 도움이 될 것이라는 점을 알아야 합니다. 이는 이 업계에서 지금까지 가장 좋은 일일 것입니다."라고 말했습니다.

Shaw도 오늘 아침 DeepSeek의 충격에 대한 장문의 글을 게시했는데, 첫 문장은 이렇습니다. "더 강력한 모델은 Agent에게 항상 좋은 일입니다. 수년 동안 각 AI 연구소들은 서로를 능가해 왔습니다. 때로는 Google이 앞서고, 때로는 OpenAI나 Claude가 앞서며, 오늘은 DeepSeek의 차례입니다..."

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