Voyager, Embodied Agent with LLM 톺아보기

이 글은 LLM 기반의 Embodied Agent인 Voyager에 대해 탐구합니다. Voyager는 이전의 LLM 에이전트와 달리, 복잡한 Minecraft 환경에서 사전 학습 없이도 놀라운 성능을 보여주며, 새로운 기술을 스스로 학습하고 적용하는 능력을 갖추고 있습니다.

특히, Voyager는 텍스트 기반의 프롬프트와 함께 Minecraft 환경에서의 행동을 생성하고, 이를 통해 게임 내에서 목표를 달성합니다. 또한, 텍스트 기반의 LLM과 시각적, 행동적 환경을 연결하는 새로운 방법론을 제시하며, 향후 AI 에이전트 연구에 중요한 방향을 제시할 것으로 기대됩니다.

Voyager의 핵심 아이디어는 LLM이 생성한 코드를 실행하고, 그 결과를 다시 LLM에 피드백하여 지속적으로 학습하고 개선하는 순환 구조에 있습니다.