DeepSeek가 AI 에이전트 분야의 대변화를 일으킬까? 지금이 바닥을 잡을 때인가, 아니면 철수할 때인가?

저자: Azuma, Odaily星球日报

AI Agent 섹션은 오늘 계속해서 조정 속도를 높이고 있으며, 일부 DeepSeek 개념의 밈을 제외하고, VIRTUAL, AI16Z, AIXBT, ARC 등 주요 Framework/Launchpad/Agent 토큰 및 기타 대소형 토큰들이 모두 두 자릿수의 하락폭을 기록했습니다.

하락은 분명히 시장 전체의 약세와 관련이 있지만, 시장 논의를 살펴보면, 일부 투자자들은 이번 AI Agent의 집단 하락을 DeepSeek의 폭발적인 인기로 귀속시키고 있으며, DeepSeek가 차세대 더 경제적인 LLM으로 현재의 Crypto AI 구도에 충격을 주거나 심지어 재편할 것이라고 생각하고 있습니다.

저는 개인적으로 이 의견에 동의하지 않습니다.

위의 의문의 핵심 요점은 ------ LLM의 반복 발전이 기존의 Agent를 뒤엎을 것인가? DeepSeek의 현재 추론 품질이 ChatGPT, Claude보다 우수하다는 논란을 제쳐두고, 경제적으로 지속 가능한 관점에서 DeepSeek가 더 기대되는 반복 잠재력을 가지고 있다고 가정한다면, 반복된 DeepSeek가 새로운 Agent를 다시 만들어 낼 것인가? 기존의 Agent들이 "어제의 꽃"이 될 것인가?

이 질문에 답하기 위해서는 LLM과 Agent의 관계를 먼저 이해해야 합니다. 우리는 DeepSeek와 또 다른 "국산의 빛" Kimi를 사용하여 이 질문에 답해보려 합니다 (솔직히 말해, 이 질문에 대해서는 Kimi의 품질이 더 나은 것 같습니다).

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 이해 및 생성 작업을 처리할 때 그렇습니다. AI Agent는 자율적으로 작업을 수행하고 환경과 상호작용할 수 있는 지능형 시스템이며, LMM은 Agent에게 강력한 언어 처리 능력을 제공하여 인간 언어를 더 잘 이해하고 생성할 수 있게 하여 대화, 추천, 분석 등의 상황에서 역할을 수행합니다. 간단히 말해, LLM은 AI Agent가 지능적인 언어 상호작용을 실현하는 데 중요한 기술적 지원을 제공합니다. Kimi:

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

• Agent는 LLM의 언어 처리 능력뿐만 아니라 의사결정, 문제 해결, 외부 환경과의 상호작용 및 행동 실행 등 다양한 능력을 결합합니다. LLM은 Agent에게 언어를 이해하고 생성하는 기초를 제공하며, Agent는 이 기초 위에서 작업 계획 및 실행을 진행합니다.

• 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 이해 및 생성 능력을 제공하여 AI 에이전트가 이러한 도구와 더 잘 상호작용할 수 있도록 합니다.

요약하자면, Agent의 운영은 LLM의 지원이 필요하지만, 그 표현 및 상호작용의 품질은 전적으로 LLM에 의존하지 않습니다. 실제로, 서로 다른 Agent가 뚜렷한 차이를 보이는 것은 LLM 외의 다른 능력 때문입니다.

예를 들어, aixbt가 출력 면에서 다른 유사 Agent를 "압도"할 수 있는 이유는 본질적으로 프롬프트 설계, 후처리 메커니즘, 맥락 관리, 미세 조정 전략, 무작위성 제어, 외부 도구 통합 및 사용자 피드백 메커니즘 등에서 더 잘 수행하기 때문입니다. 그래서 더 산업에 맞는 화법 표현을 생성할 수 있습니다 ------ 이것을 선발 우위라고 하든, 방어선이라고 하든, 이것이 현재 aixbt의 장점입니다.

이 관계 논리를 이해한 후, 이제 앞서 언급한 핵심 질문 "LLM의 반복 발전이 기존의 Agent를 뒤엎을 것인가?"에 답해 보겠습니다.

답은 부정적입니다, 왜냐하면 Agent는 API 통합을 통해 차세대 LLM의 능력을 쉽게 상속받아 진화를 이루어내어 상호작용 품질을 향상시키고, 효율성을 개선하며, 응용 분야를 확장할 수 있기 때문입니다…… 특히 DeepSeek가 OpenAI와 호환되는 API 형식을 제공한다는 점을 고려할 때 더욱 그렇습니다.

사실, 빠르게 반응하는 Agent는 이미 DeepSeek 통합을 완료했습니다. ai16z의 창립자 Shaw는 오늘 아침 ai16z DAO가 개발한 AI Agent 구축 프레임워크 Eliza가 2주 전에 DeepSeek 지원을 완료했다고 밝혔습니다.

현재의 추세에서, 우리는 ai16z의 Eliza 이후 다른 주요 프레임워크 및 Agent들도 DeepSeek 통합을 신속히 완료할 것이라고 합리적으로 가정할 수 있습니다. 이렇게 된다면, 단기적으로는 일부 차세대 DeepSeek Agent의 충격을 받을 수 있지만, 장기적으로는 각 Agent 간의 경쟁은 여전히 앞서 언급한 외부 능력에 달려 있으며, 이때 선발 우위가 가져오는 개발 성과의 축적이 다시 한 번 드러날 것입니다.

마지막으로, DeepSeek에 대한 대가들의 댓글을 몇 개 소개하여 AI Agent 섹션의 수호자들에게 신념을 충전해 보겠습니다.

DeGods의 창립자 Frank는 어제 "사람들이 이 문제(DeepSeek가 구 시장을 반복하는 것)에 대해 생각하는 것은 잘못된 것이다. 현재의 AI 프로젝트는 DeepSeek와 같은 새로운 모델로부터 혜택을 받을 것이며, 그들은 단지 OpenAI API 호출을 DeepSeek로 교체하기만 하면 하룻밤 사이에 출력이 개선될 것이다. 새로운 모델은 Agent를 방해하는 것이 아니라, 오히려 그들의 발전을 가속화할 것이다."라고 말했습니다.

AI 섹션에 집중하는 거래자 Daniele는 "만약 당신이 DeepSeek 모델의 저렴한 가격과 오픈 소스 때문에 AI 토큰을 판매하고 있다면, 당신은 DeepSeek가 실제로 낮은 진입 장벽으로 AI 응용 프로그램을 수백만 사용자에게 확장하는 데 매우 도움이 된다는 것을 알아야 한다. 이것은 이 산업에서 지금까지 가장 좋은 일일 수 있다."고 말했습니다.

Shaw는 오늘 아침 DeepSeek의 충격에 대한 긴 글을 발표했으며, 첫 문장은 다음과 같습니다: "더 강력한 모델은 Agent에게 항상 좋은 일이다. 수년 동안, 주요 AI 연구소들은 서로를 초월해왔다. 때때로 Google이 앞서고, 때때로 OpenAI가, 때때로 Claude가, 오늘은 DeepSeek가 그 자리에 있다……"