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묵자
묵자(중국어 정체자: 墨子, 병음: Mòzǐ 모쯔[*]: 기원전 480년(추정) ~기원전 390년(추정))는 중국 춘추전국시대의 송(현재 하남성 상구)에서 탄생한 사상가이자 철학자이다. 초기 전국 시대에 제자백가 중 묵가를 대표하는 위인이다.
핵심 사상은 겸애이고 《묵자》에 전한다. 유교 및 도교와 대립하였다. 그의 사상은 여러 나라에서 채택됐으나 진이 전국을 통일하자 선호 대상에서 제외되었다.
농성의 달인이어서 초나라의 공격을 아홉 번이나 방어하였다. "굳게 지킨다"는 뜻인 묵수가 여기서 유래했다.
묵자 철학
묵자는 참사랑이 부족하여 세상이 혼란스럽다고 판단하고, 사람들이 평등하게 서로 사랑하고 남에게 이롭게 하면 하늘의 뜻과 일치하여 평화롭게 된다는 겸애를 주장했다. 그것을 실행하는 방법으로 빈부 격차가 없는 경제상 평등(문리)을 강조하고 검소하게 생활하며 예악을 가볍게 생각하라고 주장하고 정치설로서는 비전론이 있다. 겸애 사상은 유가의 인, 불가의 자비와 유사하고 귀신의 존재를 인정하는 종교상 색채는 민간 신앙을 계승한 듯하며, 신분이나 관등이나 직책의 상하 관계에 의거한 서열을 존중하여 전통과 예악을 숭상하는 유가와 상대하였으나 겸애의 개념은 기득권층의 정치상 이유 탓에 역사상·철학상 발전하지 못하였다. 묵가는 진 이후에 쇠퇴하여 소멸하였다. 그 사람이 한 주장과 제자들의 설을 모은 책 《묵자》에 그 사람의 사상이 기록되어 있다. 하지만 묵적이 사회적인 계급을 완전히 거부한 것은 아니다. 그는 사회의 구성원들이 각자 맡은 일에 따라 나뉜 사회의 계급을 인정하였다. 다시 말하자면, 왕 밑에는 신하들이 있듯이 만인을 대표하여 그들의 일을 다루는 자 밑에는 그를 보필하여 국정을 보살피고 민생을 안정시키는 사회의 구성에 필요한 계급은 인정하였다.
묵자 철학
공자와 묵자의 사상과 이론은 존비친소에 토대한 규범에 관한 부분은 차이가 있으나 전체 맥락에서는 꼭 반대되지는 않는다. 정치가 백성을 이로운 방식으로 이루어져야 한다는 점은 공자의 철학과 통하는 부분도 있다.
묵자는 유가의 '존비친소'에 기초한 사랑을 비판하면서, 다른 사람의 가족도 자신의 가족을 대하듯 하라고 주장하는 겸애를 주장하였다. 이 겸애는 유가에서 '아비도 몰라보는 집단'이라고 비난받는다.
묵자는 유교의 허례허식이 백성의 이익을 저해한다고 판단하여 유교의 예를 맹렬히 비판하였다(유가의 삼년상의 비판을 대표할 정도로 전형이 될 만한 특징이 있는 예이다). 공자를 포함한 사상가 대부분은 통치자가 백성을 이롭게 해야 한다고 주장했으나 묵자는 그런 사람들과 달리 통치자도 백성처럼 검소하게 생활해야 한다고 주장하면서 관습화한 예를 소모성이 있다고 생각하였다.
묵자 철학
묵자의 사상을 보면, 상현은 유가의 주장을 반박하여 관리의 임용에는 신분이나 직업에 구애하지 않고 문호를 넓게 개방하여 등용하라고 말하였다. 묵자의 겸애는 자국과 타국, 자가와 타가의 차별을 없애고 사람은 널리 서로 사랑하라는 설로서 묵자 사상의 결정체인데 공자가 통치자 처지에서 백성을 이롭게 해야 한다는 주장 일정부 통하므로, 반드시 배치된다고 간주할 수는 없다.
비공은 전쟁이 불의이고 백성을 해친다고 주장하여, 현대 평화주의 이론과 공통점이 있다. 절용과 절장은 군주의 의례적인 사치에 반대한 것이다. 비악에서는 궁정음악이 백성의 이익에 배반됨을 말하였다. 천지에서는 하늘이 뜻하는 것은 인간 사회의 정의가 되며, 모든 사람이 본받고 따라야 할 규범이 된다고 하였다. 상동은 나라의 상하가 일치해야 하고 천자가 행하는 것이 하늘의 뜻과 부합되어야 한다고 하였다.
묵자 출신 및 생애
묵자의 묵은 검다는 뜻이다. 여기서 묵은 두 가지로 해석되는데 첫 번째는 묵자의 살이 검었다는 것, 두 번째는 묵자가 이마에 먹을 새기는 형벌인 묵형을 받았다는 것이다. 살이 검다는 것은 해석하면 햇볕에 살갗이 탔다는 것인데 만약 그렇게 된다면 묵자는 직접 노동하는 위치, 즉 농민이라는 점이다. 두 번째, 묵형을 받았다는 것으로 해석하더라도 당시 묵형 받은 범죄자들은 하층민이거나 하층민으로 떨어졌다는 것을 생각할 때 묵자는 하층민의 신분으로서 살아갔다는 결론이 나온다. 결국 묵자라는 이름으로 미루어 볼 때 묵자는 직접 노동하는 하층민의 위치에 있었다는 것인데 그렇다면, 묵자가 통치자도 백성처럼 검소하게 살아야 한다고 주장했다는 점이 맞아떨어진다.
(고대의 중국 은허 유적에서 태평양계 흑인종의 유골이 나온 점을 생각하면, 짙은 피부색을 가져 묵자라고 불렸을 가능성도 있다)
묵자 출신 및 생애
중국 기록에 묵씨는 여성 강씨로 되어 있는데 묵자와의 관련성은 알 수 없다. (묵자가 여성일 가능성도 있다) 일부 묵으로 발음하는 복성을 줄여서 묵씨가 되었다고 예상하는 때도 있으나 기원전에는 거의 단성화가 진행하지 않았다. 공자, 노자, 순자, 장자는 당대에 성이 없었고 발음과 성씨을 연결해서 연원이 만들어진 것은 후대에 일이다.
묵자 출신 및 생애
대부분의 역사가들은 묵자가 그가 겨우 관직에 오른 하급 장인 계급의 일원이었다고 믿는다. 그러나 그의 부모들은 그에게 다정하지 않았고 사랑을 거의 주지 않았다고 알려져 있다. 묵자는 비록 그가 송 지방에서 잠시 관직을 하였지만 루 지역(오늘날의 산둥 지방의 텅저우)의 사람이었다. 공자와 같이, 묵자는 전국시대에 서로 다른 통치국에서 관리가 되고 싶어한 사람들을 위한 학교를 유지했던 것으로 알려져 있다.
묵자는 목수였고, 기계를 만드는 데 탁월한 능력을 갖추고 있었고 기계적 새부터 성곽을 에워싸기 위해 사용된 바퀴달리고 이동식의 “구름 사다리”까지 모든 것을 설계하였다. 비록 그는 높은 관직까지 오르지 못했지만 묵자는 방어 시설에 대한 전문가로써 다양한 통치자들에 의해 찾아졌다. 그는 그의 초년기 때 유교를 배웠지만 그는 유교가 너무 운명론적이고 축하와 장례식에 너무 많은 공을 들여 서민들의 생계와 생산성에 해를 끼친다고 보았다. 그는 그의 일생 동안 공자와 견줄 만한 큰 추종자를 유치할 수 있었다. 그의 추종자들-대부분 기술자들과 장인들-은 철학적, 기술적인 저술을 모두 공부한 숙련된 질서 속에서 조직되었다.
묵자 출신 및 생애
그 당시에 묵자의 대중적인 이해의 몇몇 설명들에 따르면, 그는 많은 사람들이 허난으로부터 온 가장 위대한 영웅으로 칭송 받았다. 개인적인 이득이나 심지어 그 자신의 삶이나 죽음에 관계없이 그의 열정은 사람들의 선을 위해 있다고 하였다. 사회에 대한 그의 지칠 줄 모르는 공헌이 있었지만, 자신을 헤치면서까지 남을 위한 다는 것은 옳지 않다고 비판받았으며, 대표적으로 공자와 맹자는 묵자는 지나친 겸애가로 잘못된 바가 있다고 지적했다. 무언가가 사람들에게 이익이 되는 한, 묵자는 비록 그것이 거의 머리나 그의 발을 다치게 하는 것을 의미한다 하더라도 그것을 추구할 것이다. 장태안은 도덕적 선함의 관점에서 공자와 노자조차도 묵자와 비교할 수 없다고 하였다.
묵자는 전국시대의 폐허를 목도하고 여러 지역으로 여행을 다니며 통치자들의 정복 계획을 만류하였다. 묵자의 “공수” 장에 따르면 그는 송 지역에 대한 공격을 미연에 방지하기 위해 초 지방으로 십 일 동안 걸었다. 초 정부에서 묵자는 초의 전술가인 공수반과 9개의 모의 전쟁 게임에 참여하였고 공수반의 모든 책략이 뒤집혔다. 공수반이 그에게 죽음으로 위협하자, 묵자는 왕에게 그의 제자들이 이미 송 군의 군대를 훈련시켰으므로 자신을 죽이는 것은 쓸모없을 것이라고 알렸다. 초왕은 전쟁을 하지 말라고 명령하였다. 그러나 묵자는 돌아오는 길에 그를 알아치리지 못한 송의 병사가 묵자가 그들의 도시로 들어오지 못하게 하여 몹시 차가운 비를 맞으며 하룻밤을 보내야 했다. 이 이야기 후에 그는 Qi 지방이 루 지방을 공격하지 못하게 막았다. 그는 도시에 대한 방어가 단지 축성, 무기, 식량 공급에만 의존하는 것이 아니라, 재능있는 인재를 가까이 두고 그들에게 신뢰감을 주는 전략 또한 중요하다고 생각하였다.
지능형 에이전트
인공지능에서 지능형 에이전트(Intelligent agent)는 환경을 지각하고, 목표를 달성하기 위해 자율적으로 행동하며, 기계 학습을 통해 또는 지식을 습득하여 성능을 향상시킬 수 있는 실체이다. 주요 AI 교과서들은 인공지능을 "지능형 에이전트의 연구 및 설계"로 정의하며, 목표 지향적 행동이 지능의 핵심임을 강조한다.
지능형 에이전트의 전문화된 하위 집합인 에이전틱 AI (또한 AI 에이전트 또는 단순히 에이전트라고도 함)는 목표를 적극적으로 추구하고, 의사결정을 내리며, 장기간에 걸쳐 행동을 취함으로써 이 개념을 확장하여 새로운 형태의 디지털 에이전시를 구현한다.
지능형 에이전트는 단순한 것부터 고도로 복잡한 것까지 다양하다. 기본적인 온도조절기 또는 제어 시스템은 지능형 에이전트로 간주되며, 인간이나 기업, 국가, 생물 군계와 같이 동일한 기준을 충족하는 다른 시스템도 마찬가지이다.
지능형 에이전트
지능형 에이전트는 목표를 포함하는 목적 함수를 기반으로 작동한다. 이들은 완료 시 이 함수의 기대값을 최대화하는 계획을 생성하고 실행하도록 설계된다. 예를 들어, 강화 학습 에이전트는 보상 함수를 가지고 있어 프로그래머가 원하는 행동을 형성할 수 있다. 유사하게, 진화 알고리즘의 행동은 적합도 함수에 의해 안내된다.
인공지능의 지능형 에이전트는 경제학의 에이전트와 밀접하게 관련되어 있으며, 지능형 에이전트 패러다임의 여러 버전이 인지 과학, 윤리학, 실천 이성 철학뿐만 아니라 많은 학제간 사회 인지 모델링 및 컴퓨터 사회 시뮬레이션에서 연구된다.
지능형 에이전트는 종종 컴퓨터 프로그램과 유사한 추상적인 기능 시스템으로 도식적으로 설명된다. 이론적 모델과 실제 구현을 구별하기 위해 지능형 에이전트의 추상적 설명은 추상 지능형 에이전트라고 불린다. 지능형 에이전트는 또한 사용자를 대신하여 작업을 수행하는 자율적인 컴퓨터 프로그램인 소프트웨어 에이전트와 밀접하게 관련되어 있다. 이들은 또한 경제학에서 빌려온 용어인 "합리적 에이전트"로도 불린다.
지능형 에이전트 AI의 기반으로서 지능형 에이전트
지능형 에이전트의 개념은 인공지능을 정의하고 이해하는 데 있어 기본적인 렌즈를 제공한다. 예를 들어, 영향력 있는 교과서인 인공지능: 현대적 접근 (러셀 & 노빅)은 다음과 같이 설명한다.
다른 연구자들과 정의들도 이 기반 위에 구축된다. 패드햄과 위니코프는 지능형 에이전트가 환경 변화에 시기적절하게 반응하고, 목표를 적극적으로 추구하며, 유연하고 견고해야 한다(예상치 못한 상황을 처리할 수 있어야 함)고 강조한다. 일부는 이상적인 에이전트가 경제적 의미에서 "합리적"(최적의 선택을 함)이어야 하며, 신념, 욕구, 의도(BDI 모델)와 같은 복잡한 추론이 가능해야 한다고 제안하기도 한다. 카플란과 하인라인은 외부 데이터를 이해하고, 그 데이터로부터 학습하며, 학습한 것을 유연한 적응을 통해 목표 달성에 사용하는 시스템의 능력에 초점을 맞춘 유사한 정의를 제시한다.
인공지능을 지능형 에이전트 관점에서 정의하는 것은 몇 가지 주요 이점을 제공한다.
지능형 에이전트 목적 함수
목적 함수 (또는 목표 함수)는 지능형 에이전트의 목표를 지정한다. 에이전트가 목적 함수에 더 잘 부합하는 결과를 산출하는 행동을 일관되게 선택할수록 더 지능적이라고 간주된다. 사실상 목적 함수는 성공의 척도 역할을 한다.
목적 함수는 다음과 같을 수 있다.
목적 함수는 에이전트가 달성하도록 설계된 모든 목표를 포함한다. 합리적 에이전트의 경우, 잠재적으로 상충하는 목표 간의 절충점도 통합한다. 예를 들어, 자율 주행 차량의 목적 함수는 안전, 속도, 승객 편의와 같은 요소를 균형 있게 조정할 수 있다.
맥락에 따라 이 개념을 설명하기 위해 다양한 용어가 사용된다. 여기에는 다음이 포함된다.
목표, 그리고 따라서 목적 함수는 다음과 같을 수 있다.
유도됨: 시간이 지남에 따라 학습되거나 진화됨.
강화 학습에서 "보상 함수"는 피드백을 제공하여 원하는 행동을 장려하고 바람직하지 않은 행동을 억제한다. 에이전트는 누적 보상을 최대화하도록 학습한다.
진화 시스템에서 "적합도 함수"는 어떤 에이전트가 번식할 가능성이 더 높은지를 결정한다. 이는 유기체가 생존 및 번식 가능성을 최대화하도록 진화하는 자연 선택과 유사하다.
지능형 에이전트 목적 함수
최근접 이웃과 같이 전통적으로 에이전트로 간주되지 않는 일부 AI 시스템은 명시적으로 목표 지향적이지 않고 유추를 통해 추론한다. 그러나 이러한 시스템조차도 학습 데이터 내에 암묵적으로 정의된 목표를 가질 수 있다. 이러한 시스템은 비목표 시스템을 협소한 분류 작업을 수행하는 "목표"를 가진 시스템으로 구성함으로써 여전히 벤치마킹할 수 있다.
지식 표현 시스템과 같이 전통적으로 에이전트로 간주되지 않는 시스템도 질문에 정확하게 답하는 것을 목표로 하는 에이전트로 구성함으로써 때때로 패러다임에 포함된다. 여기서는 "행동"의 개념이 답변을 제공하는 "행위"를 포함하도록 확장된다. 더 나아가, 모방 기반 시스템은 IA가 원하는 행동을 얼마나 가깝게 모방하는지에 따라 "목표 함수"를 최적화하는 에이전트로 구성될 수 있다. 2010년대의 생성적 적대 신경망 (GAN)에서 "인코더"/"생성기" 구성 요소는 인간의 텍스트 구성 방식을 모방하고 즉흥적으로 시도한다. 생성기는 적대적인 "예측기"/"판별기" 구성 요소를 얼마나 잘 속일 수 있는지를 나타내는 함수를 최대화하려고 시도한다.
지능형 에이전트 목적 함수
기호 AI 시스템은 종종 명시적인 목표 함수를 사용하지만, 이 패러다임은 인공 신경망 및 진화 계산에도 적용된다. 강화 학습은 "보상 함수"를 최대화하려는 방식으로 행동하는 것처럼 보이는 지능형 에이전트를 생성할 수 있다. 때로는 보상 함수를 원하는 벤치마크 평가 함수와 직접 같게 설정하는 대신, 기계 학습 프로그래머는 초기 진행에 대해 기계에 보상을 주기 위해 보상 형성을 사용한다. 얀 르쿤은 2018년에 "사람들이 고안해낸 대부분의 학습 알고리즘은 본질적으로 어떤 목적 함수를 최소화하는 것으로 구성되어 있다"고 말했다. 알파제로 체스는 승리 시 +1점, 패배 시 -1점이라는 단순한 목적 함수를 가지고 있었다. 자율 주행 차량의 목적 함수는 더 복잡할 것이다. 진화 계산은 각 에이전트가 남길 수 있는 자손 수에 영향을 미치는 "적합도 함수"를 최대화하려는 방식으로 행동하는 것처럼 보이는 지능형 에이전트를 진화시킬 수 있다.
AIXI의 수학적 형식주의는 이 패러다임에서 최대 지능형 에이전트로 제안되었다. 그러나 AIXI는 계산 불가능. 현실 세계에서 IA는 유한한 시간과 하드웨어 자원에 제약을 받으며, 과학자들은 기존 하드웨어로 벤치마크 테스트에서 점진적으로 더 높은 점수를 달성하는 알고리즘을 생산하기 위해 경쟁한다.
지능형 에이전트 에이전트 함수
지능형 에이전트의 행동은 에이전트 함수로 수학적으로 설명될 수 있다. 이 함수는 에이전트가 본 것을 기반으로 무엇을 할지 결정한다.
인식은 특정 시점에서 에이전트의 감각 입력를 말한다. 예를 들어, 자율 주행 차량의 인식에는 특정 순간의 카메라 이미지, 라이다 데이터, GPS 좌표 및 속도 판독값이 포함될 수 있다. 에이전트는 이러한 인식과 잠재적으로 인식의 이력을 사용하여 다음 행동(예: 가속, 제동, 회전)을 결정한다.
에이전트 함수는 종종 f로 표시되며, 에이전트의 전체 인식 이력을 행동에 매핑한다.
수학적으로는 다음과 같이 표현할 수 있다.
여기서:
에이전트 함수(추상적인 수학적 개념)와 에이전트 프로그램(그 함수의 구체적인 구현)을 구별하는 것이 중요하다.
에이전트 함수는 다음을 포함한 다양한 의사결정 접근 방식을 통합할 수 있다.
지능형 에이전트 지능형 에이전트의 종류
Russell & Norvig (2003)는 에이전트를 인지된 지능 및 능력 정도에 따라 다섯 가지 클래스로 분류한다.
단순 반사 에이전트는 현재 지각에만 근거하여 행동하며, 나머지 지각 이력을 무시한다. 에이전트 함수는 조건-행동 규칙, 즉 "만약 조건이면, 행동"에 기반한다.
이 에이전트 함수는 환경이 완전히 관찰 가능할 때만 성공한다. 일부 반사 에이전트는 현재 상태에 대한 정보를 포함할 수도 있으며, 이를 통해 액추에이터가 이미 작동 중인 조건을 무시할 수 있다.
단순 반사 에이전트가 부분적으로 관찰 가능한 환경에서 작동하는 경우 무한 루프는 종종 피할 수 없다. 에이전트가 행동을 무작위화할 수 있다면 무한 루프에서 벗어날 수 있다.
온도가 특정 지점 이하로 떨어지면 켜지거나 꺼지는 가정용 온도조절기는 단순 반사 에이전트의 한 예이다.
모델 기반 에이전트는 부분적으로 관찰 가능한 환경을 처리할 수 있다. 현재 상태는 에이전트 내부에 저장되어 있으며, 보이지 않는 세계의 일부를 설명하는 구조를 유지한다. "세계가 어떻게 작동하는지"에 대한 이러한 지식을 세계의 모델이라고 부르며, 따라서 "모델 기반 에이전트"라는 이름이 붙었다.
지능형 에이전트 지능형 에이전트의 종류
모델 기반 반사 에이전트는 지각 이력에 의존하며 현재 상태의 관찰되지 않은 측면 중 일부라도 반영하는 일종의 내부 모델을 유지해야 한다. 지각 이력과 환경에 대한 행동의 영향은 내부 모델을 사용하여 결정할 수 있다. 그런 다음 반사 에이전트와 동일한 방식으로 행동을 선택한다.
에이전트는 환경 내의 다른 에이전트의 행동을 설명하고 예측하는 데 모델을 사용할 수도 있다.
목표 기반 에이전트는 "목표" 정보를 사용하여 모델 기반 에이전트의 기능을 더욱 확장한다. 목표 정보는 바람직한 상황을 설명한다. 이는 에이전트가 여러 가능성 중에서 목표 상태에 도달하는 것을 선택하는 방법을 제공한다. 탐색 및 계획은 에이전트의 목표를 달성하는 행동 시퀀스를 찾는 데 전념하는 인공지능의 하위 분야이다.
챗GPT와 룸바 진공청소기는 목표 기반 에이전트의 예이다.
지능형 에이전트 지능형 에이전트의 종류
목표 기반 에이전트는 목표 상태와 비목표 상태만을 구별한다. 특정 상태가 얼마나 바람직한지에 대한 척도를 정의하는 것도 가능하다. 이 척도는 상태의 효용을 측정하는 효용 함수를 사용하여 얻을 수 있다. 더 일반적인 성능 측정은 에이전트의 목표를 얼마나 잘 충족했는지에 따라 다른 세계 상태를 비교할 수 있도록 해야 한다. 효용이라는 용어는 에이전트가 얼마나 "행복한지"를 설명하는 데 사용될 수 있다.
합리적인 효용 기반 에이전트는 행동 결과의 기대 효용을 최대화하는 행동을 선택한다. 즉, 각 결과의 확률과 효용을 고려할 때 에이전트가 평균적으로 얻을 것으로 예상하는 것을 선택한다. 효용 기반 에이전트는 환경을 모델링하고 추적해야 하며, 이러한 작업은 지각, 표현, 추론 및 학습에 대한 많은 연구를 수반했다.
학습을 통해 에이전트는 알 수 없는 환경에서 시작하여 점차 초기 지식의 한계를 넘어설 수 있다. 이러한 에이전트의 핵심적인 구분은 성능 향상을 담당하는 "학습 요소"와 외부 행동 선택을 담당하는 "성능 요소"의 분리이다.
지능형 에이전트 지능형 에이전트의 종류
학습 요소는 "평론가"로부터 피드백을 수집하여 에이전트의 성능을 평가하고, "행위자"라고도 불리는 성능 요소를 어떻게 조정하여 더 나은 결과를 산출할 수 있는지 결정한다. 이전에는 전체 에이전트로 간주되었던 성능 요소는 인식을 해석하고 행동을 취한다.
최종 구성 요소인 "문제 생성기"는 탐색과 추가 개선을 장려하는 새롭고 유익한 경험을 제안한다.
Weiss (2013)에 따르면, 에이전트는 네 가지 클래스로 분류될 수 있다.
2013년 알렉산더 위스너-그로스는 지능형 에이전트의 지능과 자유 사이의 관계를 탐구하는 이론을 발표했다.
지능형 에이전트 에이전트 계층
지능형 에이전트는 여러 "하위 에이전트"로 계층적으로 구성될 수 있다. 이 하위 에이전트들은 하위 수준 기능을 처리하며, 주 에이전트와 함께 복잡한 작업을 실행하고 어려운 목표를 달성할 수 있는 완전한 시스템을 형성한다.
일반적으로 에이전트는 센서와 액추에이터로 나뉘어 구성된다. 지각 시스템은 센서를 통해 환경으로부터 입력을 수집하여 이 정보를 중앙 제어기로 전달하고, 중앙 제어기는 액추에이터에 명령을 내린다. 종종 하위 수준 작업에 필요한 빠른 응답과 상위 수준 목표에 필요한 더 심사숙고한 추론의 균형을 맞추기 위해 다층 제어기 계층이 필요하다.
지능형 에이전트 다른 정의 및 용법
"지능형 에이전트"는 종종 "가상 개인 비서"와 동의어로 모호하게 사용되기도 한다. 20세기 정의 중 일부는 에이전트를 사용자를 돕거나 사용자를 대신하여 행동하는 프로그램으로 특징짓는다. 이러한 예는 소프트웨어 에이전트로 알려져 있으며, 때로는 "지능형 소프트웨어 에이전트"(즉, 지능을 가진 소프트웨어 에이전트)를 "지능형 에이전트"라고 부르기도 한다.
니콜라 카사보프는 1998년에 IA 시스템이 다음 특성을 보여야 한다고 말했다.
생성형 인공지능의 맥락에서 AI 에이전트 (복합 AI 시스템이라고도 함)는 복잡한 환경에서 자율적으로 작동할 수 있는 능력으로 구별되는 지능형 에이전트의 한 종류이다. 에이전틱 AI 도구는 콘텐츠 생성보다 의사결정을 우선시하며, 인간의 프롬프트나 지속적인 감독을 요구하지 않는다.
이들은 복잡한 목표 구조, 자연어 인터페이스, 사용자 감독 없이 독립적으로 행동할 수 있는 능력, 소프트웨어 도구 또는 계획 시스템 통합을 포함한 여러 가지 주요 속성을 가지고 있다. 이들의 제어 흐름은 대형 언어 모델 (LLM)에 의해 자주 구동된다.
연구자들과 평론가들은 AI 에이전트가 표준화된 정의를 가지고 있지 않다고 지적했다.
지능형 에이전트 다른 정의 및 용법
AI 에이전트의 일반적인 적용은 사용자 요청에 따라 여행 계획을 예약하는 것과 같은 작업 자동화이다. 주요 예로는 데빈 AI, Auto-GPT, SIMA 등이 있다. 2025년 이후 출시된 에이전트의 추가 예로는 오픈AI 오퍼레이터, 챗GPT 딥 리서치, 마누스, 쿼크(Qwen 기반), 오토GLM 루미네이션, 그리고 코즈(바이트댄스). AI 에이전트 구축을 위한 프레임워크에는 랭체인, CAMEL, 마이크로소프트 오토젠, 그리고 오픈AI 스웜 등이 있다.
구글, 마이크로소프트, 아마존 웹 서비스와 같은 회사들은 미리 구축된 AI 에이전트를 배포하기 위한 플랫폼을 제공했다.
에이전트 간 통신 표준화를 위한 제안된 프로토콜에는 에이전트 프로토콜(랭체인), 모델 컨텍스트 프로토콜 (앤트로픽), AGNTCY, 기버링크, 에이전트의 인터넷, 에이전트2에이전트(구글), 그리고 에이전트 네트워크 프로토콜 등이 있다. 에이전트 신뢰성 문제를 해결하기 위한 소프트웨어 프레임워크로는 AgentSpec, ToolEmu, GuardAgent, Agentic Evaluations, 그리고 H2O.ai의 예측 모델 등이 있다.
지능형 에이전트 다른 정의 및 용법
2025년 2월, 허깅 페이스는 오픈AI 딥 리서치의 오픈 소스 버전인 오픈 딥 리서치를 출시했다. 허깅 페이스는 또한 오픈AI 오퍼레이터와 유사한 무료 웹 브라우저 에이전트를 출시했다. 갈릴레오 AI는 에이전트의 리더보드를 허깅 페이스에 게시하여, 에이전트의 성능을 기반 LLM에 따라 순위를 매긴다.
2024년 말까지 출시된 67개 에이전트에 대한 비피어리뷰 연구 조사는 대부분의 에이전트가 미국 개발자에 의해 기업용으로 구축되었으며, 코딩 또는 컴퓨터 상호작용을 목적으로 하며, 코드나 문서를 가지고 있지만 안전 정책이나 평가가 부족하다는 사실을 발견했다.
CSIRO 연구원들의 비피어리뷰 논문은 생산에 사용되는 에이전트를 모니터링하기 위한 소프트웨어 프레임워크를 나열하고, 에이전트옵스와 관련된 개념 분류를 제안한다.
파이낸셜 타임스는 AI 에이전트의 자율성을 자율 주행 자동차의 SAE 분류와 비교하며, 대부분의 응용 프로그램이 레벨 2 또는 레벨 3에 해당하고, 일부는 고도로 전문화된 상황에서 레벨 4를 달성하며, 레벨 5는 이론적이라고 비교했다.
지능형 에이전트 다른 정의 및 용법
대형 언어 모델(LLM) 외에도 비전 언어 모델(VLM) 및 멀티모달 기반 모델은 에이전트의 기반으로 사용될 수 있다. 2024년 9월, 앨런 AI 연구소는 오픈 소스 비전 언어 모델을 출시했는데, 와이어드는 이 모델이 AI 에이전트에 복잡한 컴퓨터 작업을 수행할 수 있는 능력을 부여할 수 있다고 언급했으며, 자동화된 컴퓨터 해킹의 가능성도 포함된다. 엔비디아는 개발자가 VLM, LLM 및 검색증강생성을 사용하여 이미지와 비디오를 분석할 수 있는 AI 에이전트를 구축할 수 있는 프레임워크를 출시했다(비디오 검색 및 비디오 요약 포함). 마이크로소프트는 이미지, 비디오, 소프트웨어 사용자 인터페이스 상호작용 및 로봇공학 데이터로 훈련된 멀티모달 에이전트 모델을 출시했으며, 이 회사는 이 모델이 소프트웨어 및 로봇을 조작할 수 있다고 주장했다.
2025년 4월 현재, AP 통신에 따르면 AI 에이전트의 실제 적용 사례는 거의 없다. 2025년 6월 현재, 포춘에 따르면 많은 기업들이 주로 AI 에이전트를 실험하고 있다.
지능형 에이전트 다른 정의 및 용법
정부효율부의 한 채용 담당자는 2025년 4월에 오픈AI의 자금 지원과 팔란티어와의 파트너십 계약을 통해 스타트업의 일환으로 AI 에이전트를 사용하여 약 7만 명의 미국 연방 공무원 업무를 자동화할 것을 제안했다. 이 제안은 그 비현실성, 심지어 불가능성, 그리고 기업들의 해당 분야에서의 광범위한 채택 부족으로 인해 전문가들의 비판을 받았다.
옹호자들은 AI 에이전트가 개인 및 경제 생산성을 높이고, 더 큰 혁신을 촉진하며, 사용자에게 단조로운 작업에서 벗어나게 해 줄 수 있다고 주장한다. 블룸버그의 파미 올슨은 에이전트가 낮은 위험의 협소하고 반복적인 작업에 가장 적합하다고 주장했다. 반대로, 연구자들은 에이전트가 장애인을 위한 웹 접근성에 적용될 수 있다고 제안하며, 허깅 페이스의 연구원들은 에이전트가 재난 대응과 같은 상황에서 자원을 조율하는 데 사용될 수 있다고 제안한다. BBC의 R&D 자문팀은 AI 에이전트가 할당된 목표가 불확실할 때 가장 유용하다고 본다.
지능형 에이전트 다른 정의 및 용법
우려되는 점으로는 잠재적인 책임 문제, 사이버 범죄 증가 위험, 윤리적 문제, 뿐만 아니라 AI 안전 및 AI 정렬 관련 문제도 있다. 다른 문제로는 데이터 프라이버시, 인간 감독 약화, 반복성 보장 부족, 보상 해킹, 알고리즘 편향, 복합적인 소프트웨어 오류, 에이전트 의사결정의 설명 가능성 부족, 보안 취약점, 불완전 고용 문제, 일자리 대체, 그리고 사용자 조작, 오보 또는 악성 정보의 가능성 등이 있다. 또한 법적 프레임워크 및 위험 평가를 복잡하게 만들고, 환각을 조장하며, 불량 에이전트에 대한 대응책을 방해하고, 표준화된 평가 방법의 부족으로 어려움을 겪을 수 있다. 비용이 많이 들고 인터넷 트래픽에 부정적인 영향을 미치며, 높은 에너지 사용량으로 인해 잠재적으로 환경에도 부정적인 영향을 미칠 수 있다는 비판도 있다. 또한 정치 지도자들에 의한 권력 집중이 증가할 위험도 있는데, AI 에이전트는 인간처럼 지시에 의문을 제기하지 않을 수 있기 때문이다.
지능형 에이전트 다른 정의 및 용법
언론인들은 AI 에이전트를 빅테크 기업들이 "모든 것을 자동화"하려는 시도의 일부로 묘사했다. 이들 기업의 여러 CEO들은 2025년 초에 AI 에이전트가 결국 "노동력에 합류할 것"이라고 밝혔다. 그러나 비피어리뷰 연구에서 카네기 멜런 대학교 연구원들은 시뮬레이션된 소프트웨어 회사에서 에이전트의 행동을 테스트한 결과, 어떤 에이전트도 할당된 작업의 대다수를 완료할 수 없다는 것을 발견했다. 다른 연구자들도 데빈 AI에서 비슷한 결과를 발견했다.
요슈아 벤지오는 2025년 세계 경제 포럼에서 "AGI 또는 초지능과 관련된 모든 재앙적 시나리오는 에이전트가 있을 때 발생한다"고 경고했다.
2025년 3월, 스케일 AI는 미국 국방부와 계약을 체결하여 앤더릴 인더스트리 및 마이크로소프트와 협력하여 군의 "작전 의사결정"을 지원하기 위한 AI 에이전트를 개발 및 배치하기로 했다. 연구자들은 에이전트와 이들이 기반으로 하는 대규모 언어 모델이 공격적인 외교 정책 결정에 편향될 수 있다고 우려를 표했다.
지능형 에이전트 다른 정의 및 용법
연구 중심 에이전트는 공용 인터넷에서 사용 가능한 정보를 수집하므로 합의 편향 및 범위 편향의 위험이 있다. 뉴욕 매거진은 에이전트 기반 웹 브라우저의 사용자 워크플로우를 아마존 알렉사와 불리하게 비교했는데, 알렉사는 "인간이 소프트웨어인 척하며 소프트웨어를 사용하는 것이 아니라 소프트웨어가 소프트웨어와 대화하는 것"이었다.
에이전트는 온라인 콘텐츠를 게시하고 참여할 수 있는 능력 때문에 죽은 인터넷 이론과 연관되어 왔다.
에이전트가 무한 루프에 빠질 수 있다.
많은 에이전트 간 프로토콜이 대규모 기술 기업에 의해 개발되고 있기 때문에, 이들 기업이 이러한 프로토콜을 자사 이익을 위해 사용할 수 있다는 우려가 있다.
지코 콜터는 에이전트 간 상호 작용의 결과로 점진적 행동이 발생할 가능성을 언급하며, 이러한 상호 작용의 위험을 모델링하기 위해 게임 이론 연구를 제안했다.
비즈니스 인사이더가 "정확하지 않은 콘텐츠를 식별하고 제거하는 데 사용될 수 있는 필터, 규칙 및 도구"로 정의한 가드레일은 오류를 줄이는 데 도움이 될 수 있다고 제안되었다.
데이터 접근과 관련된 보안 취약점을 해결하기 위해 언어 모델을 재설계하여 지침과 데이터를 분리하거나, 에이전트 애플리케이션에 가드레일을 포함하도록 요구할 수 있다. 이러한 아이디어는 마이크로소프트 365 코파일럿에 영향을 미친 제로 클릭 공격에 대한 대응으로 제안되었다.
지능형 에이전트 응용
자율 주행 자동차를 위한 에이전트 기반 모델링 개념은 2003년 일찍이 논의되었다.
할러바흐 외 연구진은 자동화된 주행 시스템 개발 및 검증을 위한 에이전트 기반 접근 방식을 탐구했다. 그들의 방법은 테스트 대상 차량의 디지털 트윈과 독립 에이전트를 사용한 미세 교통 시뮬레이션을 포함했다.
웨이모는 무인 자동차의 알고리즘을 테스트하기 위해 카크래프트라는 다중 에이전트 시뮬레이션 환경을 개발했다. 이 시스템은 인간 운전자, 보행자, 자율 주행 차량 간의 상호 작용을 시뮬레이션한다. 인공 에이전트는 실제 데이터를 사용하여 인간의 행동을 복제한다.
세일즈포스닷컴의 에이전트포스는 작업을 수행하는 자율 에이전트 구축을 허용하는 에이전틱 AI 플랫폼이다.
교통안전청은 생체 인식 및 사진을 사용하여 승객 신원을 인증하는 기계, 그리고 사건 대응을 포함한 새로운 기술에 에이전틱 AI를 통합하고 있다.
지능형 에이전트 기타 참고 문헌
Kasabov, N. (1998). 《Introduction: Hybrid intelligent adaptive systems》. 《International Journal of Intelligent Systems》 13. 453–454쪽. doi:10.1002/(SICI)1098-111X(199806)13:6<453::AID-INT1>3.0.CO;2-K. S2CID 120318478.
그뉴센스 구성
(2.1 기준)설치 기능을 겸한 라이브 디스크 이미지(700MB 미만, 1장짜리) 형태로 배포되며 기본 GUI는 GNOME이다. Ubiquity를 통해 운영 체제를 설치하며 OpenOffice.org, Epiphany Browser(에피파니 브라우저), Pidgin, GIMP, GNU Emacs 등이 포함되어 있다.
그뉴센스 한국어 지원
라이브 디스크로 부팅했을 때 첫 화면은 데비안의 그것으로 첫 화면에서 한국어를 선택할 수는 없으나 Ubiquity에서는 한국어를 선택할 수 있으며 통상에서의 한국어 출력 또한 문제가 없다. 한국어 입력의 경우 SCIM이 포함되어 있으나 한국어 플러그인(scim-hangul)은 포함되어 있지 않으며 저장소에도 없기 때문에 한국어 입력이 필요할 때는 SCIM 공식 페이지에서 플러그인을 직접 내려받아 설치해야 된다.
그뉴센스 덧붙임
이 운영 체제의 가장 큰 특징은 자유 소프트웨어가 아닌 소프트웨어를 철저하게 멀리하고 있다는 것이다. 이용에 제약이 있는 문서나 그림은 없고 우분투의 Universe 저장소가 기본 저장소로 설정되어 있다. 웹 브라우저인 Mozilla Firefox의 경우 1.1판에서는 이름이 BurningDog(버닝도그)라고 바뀌고 Adobe Flash같은 비(非)자유 플러그인을 지원하지 않게 되어 있는 형태로 포함되었다가 2.0판에서는 아예 없어지고 Epiphany Browser(에피파니 브라우저)가 기본 브라우저로 포함되어 있다. 또한 ubuntu 커널에 있었던 100개가 넘는 독점 펌웨어 또한 제거되어 다른 리눅스 계열 운영 체제들에 비해 지원하는 무선통신 장치의 수가 적으며 2008년 5월 1일에는 Mesa 3D의 허가서 때문에 3D 그래픽 관련 기능도 제거되기도 했다. 2008년 9월 19일 Mesa 3D 관련 문제는 해결되었으나 허가서에 대한 문제는 아직도 남아 있다.
신통기
《신통기》(神統記, 고대 그리스어: Θεογονία 테오고니아[*]), 또는 《신들의 계보》는 고대 그리스의 시인 헤시오도스의 서사시로 우주의 탄생과 신들의 기원 및 계통에 관한 내용을 담고 있다.
신통기 내용
《신통기》는 총 1022행의 서사시, 장단단(長短短) 육각시(六脚詩) 형태로 되어있다. 우주의 기원과 탄생, 제우스, 아폴론 같은 인격신(人格神)뿐만 아니라 대지, 밤, 졸음 등 모든 자연형상까지도 신의 범주에 포함하기 때문에 사실상 신들의 탄생과 우주의 탄생을 노래한 것으로 보아야 한다.
서가(序歌)에 이어 세계의 생성에 언급, 혼돈 상태의 카오스에서 가이아(대지의 여신)로, 가이아에서 우라노스(천공의 신)에 이르고 이 양자의 결합에서 티탄 신족이 태어나며, 아들 크로노스에서 제우스신에 이르는 3대 교체(交替) 신화가 기술되어 있다. 한편 티탄(Titan) 중의 하나인 이아페토스의 아들 프로메테우스나 인간과의 교섭이라든가 거인들과의 싸움을 서술하였고 나아가서는 여러 신들이나 영웅의 탄생에 대해서도 언급했으나 얼마간 황급하게 시는 끝나고 있다.
각 행별로 내용은 다음과 같다.
신통기 해석
신화를 문자 그대로 받아들이기보다 현실의 물리적 혹은 추상적인 원리를 이야기 하기 위해 신화를 도입한 것으로 볼 수 있다. 추상적 개념을 설명하기 위해 신화를 도입하는 것은 초기 여러 문명에서 종종 보이는 현상이다. 플라톤도 표현하기 힘든 것을 형상화할 때 신화를 빌렸다.
라디오 ToHeart2
Radio ToHeart2（ラジオ トゥハート ツー）는, 아쿠아플러스에서 발매된 ToHeart2와 관련된 인터넷 라디오방송으로, 온센과 아니메이트TV에서 배포되었다. 총 116회.
이 방송 종료 후 약 1개월 후에, 후속 방송으로『사사라・마량의 생도회 회장 라디오 for ToHeart2』의 방송이 시작되었다.
라디오 ToHeart2 방송개요
제1회 - 제25회
제1회는 오치아이 유리카만. 이토 시즈카는 사정에 의해서 불참(본인에 의하면 어른의 사정)
매주 목요일에 아니메이트TV와 온센에서 동시 갱신
「カレーの隠し味(카레의 조미료)」만 각자 다른 파트가 준비되어있다(후술의「カレーの隠し味(카레의 조미료)」을 참고). カレーの隠し味(카레의 조미료)이 없을 때에도 각각의 코너에서 다른 파트가 준비되어 있다.
라디오 ToHeart2 방송개요
제26회 - 제77회
지상파진출, 라디오칸사이(CRK)의 アニたまどっとコム계약으로『온센ANNEX』에서 매주금요일 새벽 2시30분 ~ 3시의 30분 방송으로 방송을 개시. 제 77회를 기점으로 온센ANNEX 계약종료따라 라디오 칸사이에서의 방송은 종료했다.
온센에선 4월 11일부터 매주 화요일 갱신, 아니메이트TV에선 4월 13일부터 매주 목요일의 갱신이 돼서, 인터넷서는 지금까지 하던 것처럼 바로 들을 수는 없게 되었다.
온센에서의 배포판은, 라디오 칸사이에서의 방송과 아니메이트TV에서의 배포를 위해 시간을 맞추기 위해 잘린 부분도 들어가 있어서 각회당 약 15분전후로 길어져있다. 하지만 온센판은 최신 방송분밖에 듣지 못하고 음질은 아니메이트TV판보다 떨어진다. 하지만 유료로 BEWE의 온센서포터즈클럽<音泉組合>에서 최신의 방송분과 2회전까지의 음질이 향상된 온센판을 듣는 것이 가능했다.
라디오 ToHeart2 방송개요
제78회 - 제96회
온센에서의 배포일이 매주 목요일로 변경되었다. 아니메이트TV는 이전과 다름없이 매주 목요일 배포였지만, 온센보다 1주일 늦었다.
「天使のつぶやき、小悪魔のささやき(천사의 혼잣말, 악마의 속삭임)」만 각자 다른 파트가 준비되어있다(후술의「天使のつぶやき、小悪魔のささやき(천사의 혼잣말, 악마의 속삭임」를 참고)
배포일의 차이에 의해 온센과 아니메이트TV의 내용이 다소 다른 경우가 있다.
제99회 - 제116회(최종회)
이토 시즈카가 빠지고 오치아이 유리카 혼자 메인 진행자를 맡는 구성이 되어서, 코너 등이 대폭 리뉴얼되었다. 또 이 사이엔 거의 매회 혼자 하는 게 아니라 게스트가 등장했다.
온센과 아니메이트TV에서의 배포상태는 바뀐 점이 없다. 하지만 배포사이트간의 내용의 차이가 없어져 동일한 내용을 배포
전술 한 것처럼, 통산 제26회부터 라디오 칸사이에서의 방송이 개시에 그에 따른 코너등의 리뉴얼이나 스폰서의 변경이 있었다. 이걸 계기로 온센에선 통산 제26회=리뉴얼 제1회로 하고, 그 이후의 방송 소개 페이지에서는 통산횟수・배포일과 리뉴얼제X회의 3개가 같이 쓰였다.
통산 제99회부터 2회째의 리뉴얼이 행해졌지만 리뉴얼제X회의 리셋은 행해지지 않았다.
라디오 ToHeart2 코너
방송 콜（제4회 - 제25회・제116회）
방송 타이틀의 콜. 엄청 부끄러운 것이어서, 매회 자신이 말한 그걸 들은 진행자의 텐션이 이상해졌다.
숏 드라마（제26회 - 제96회）
초반과 CM후에 흐르는 코노미(오치아이 유리카)와 타마키((이토 시즈카)의 연기로 진행되는 미니 드라마(하지만「カレーの隠し味(카레의 조미료)」방송시에는 CM후의 드라마는 휴방)
라디오 ToHeart2 코너
게스트 소개( - 제18회・첫 등장의 게스트가 있을 때만）
게스트를 소개하고, 입학심사라는 이름의 앙케이트란 제목으로 게스트에 대한 몇가지 질문을 한다.
私のツボ(나의 단지, 第99回 - 第115回)
게스트 진행자가 푹 빠져있는 것을 소개하는 프리 토크 코너
ふつおた(후츠오타)
방송에 보내온 메일을 소개한다.
○○様の耳は猫の耳(○○님의 귀는 고양이귀,제20회 - 제24회)
CD RATED(후술)의 코너「王様の耳は猫の耳(임금님 귀는 고양이 귀)」의 반대버전. 그 회의 게스트에 대해서, 진행자 2명이 이야기한다. 그 사이, 게스트는 수록부스에서 쫓겨나 어떤 내용이 방송되는가는 방송될때까지 모른다.
○○엔 게스트의 이름이 들어간다.
노래 소개( - 제25회・이후 부정기적）
ToHeart2관련의 노래를 방송한다. 게스트가 있을 때에는 게스트가 부른 곡이 메인.
라디오 ToHeart2 코너
子猫! ボス猫! 普通の子猫!(아기고양이! 보스고양이! 보통 아기고양이!, - 제14회）
어떤 상황에 대해서 아기고양이(코노미 또는 오치아이 유리카), 보스고양이(타마키 또는 이토 시즈카), 보통 아기고양이(보통 여자아이, 게스트가 담당. 게스트가 없을 경우는 2명중 한쪽이 담당)이 각자 할 것만 같은 행동을 모집해 그걸 읽는다. 진행자에게 제목을 읽게하는 것만으로도 좋았다.
ToHeart2式暗記法!(ToHeart2식 암기법!, 제15회 - 제39회）
ToHeart2나 진행자 관련의 용어로 연호나 화학식을 말 맞추기로 암기할 수 있는 대사를 모집해서 소개한다. 그 다음 회의 코너가 시작할 때, 전회에서 소개된 대사를 오치아이 유리카가 자신의 곡을 붙여서 노래하는 것이 상례가 되었다.
自分からの卒業(자신에서의 졸업, 제40회 - 제77회）
청취자의 지금까지 어떻게 해도 그만둘 수 없었던 일을 소개한다.
ToHeart2学園効果文字部(Toheart2학원효과문학부, 제78회 - 제96회）
라디오 ToHeart2 코너
애니메이션이나 게임에서 나오는 효과음, 예를 들자면 새 울음소리. 일본에선「コケコッコー」=「닭의 울음소리」라는 공통인식이 가능하다. 그「コケコッコー」에 맞는「효과문자」를 결정하는 코너.
恋愛個人授業　～あなただけのレッドペン先生～(연애 개인수업 ~당신만의 빨간펜 선생~, 제99회 - 제116회)
라디오 ToHeart2 코너
学校の○談（학교의○담 - 제25회）
○을 채울 단어를 모집해서 완성한 문장에 대해서 이야기한다.
カレーの隠し味(카레의 조미료 - 제25회・이후 부정기적）
카레에 넣을 식재료를 모집. 조미료의 이름이 적힌 메일을 무작위로 선정해서, 그 식재료를 카레에 넣는다. 파트는 쿠킹 타임, 테이스팅 타임, 판정 타임의 3부 구성. 1주일 간격으로 오치아이 유리카와 이토 시즈카가 만드는 역과 먹는 역을 교대로 맡고, 테이스팅 타임·판정 타임에서 먹는 역과 게스트가 만들어진 카레를 먹어 평가한다. 조리라고 해도 기본적으로 만들어진 카레에 섞을 뿐으로 보통의 식품이라도 맛없어질 때가 많다.
이 코너는 쿠킹 타임을 아니메이트TV에서만, 테이스팅 타임을 온센에서만 들을 수 있었기 때문에, 양쪽을 다 듣기 위해서는 각 사이트에서 각 파트를 들을 필요가 있었다.
2006년 4월부터 부정기적이 되었다. 이 코너가 있는 주에는 다른 코너가 휴방이 돼서 본방송의 거의 전체가 카레의 조미료 코너가 됐다.
ToHeart2 インフォメーション（ToHeart2 인포메이션 - 제25회・이후 부정기적）
ToHeart2에 관련된 공지
あなたへToHeart つー！(당신에게 ToHeart 투! 제26회 - 제77회・제101회・제116회)
여자마음을 자극하는 "ToHeart2(투)"적인 말(아무렇지 않은 말도, 고백의 말도, 가슴에 팍 꽂히는 대사)를 모집·소개한다. Good인 말에는 코노미(오치아이 유리카가「활활 불타오릅니다」, Bad인 말에는 타마네(이토 시즈카)가「아이언클로!」란 판단을 내린다. 제57회부터는 오치아이 유리카·이토 시즈카의 의견이 나뉘어「활활 불타오릅니다」란 판정이 줄어들었다(처음에는 잠정적으로 오치아이 유리카가 말했지만, 제59회부터는 두 사람이 말하게 되었다)
게스트가 왔을 때에는 투고된 말이나 판정의 대사를 게스트에게 말하게 하는 것이 상례가 되었다.
天使のつぶやき、小悪魔のささやき(천사의 혼잣말·악마의 속삭임, 제78회 - 제96회）
「あなたにToHeart2」의 발전판. 청취자에게서 대사를 모집해서,「마음이 구원받는 말」「치유되는 말」이란 "천사의 말" 그리고「뭘 해도 안되는 자신을 괴롭히는 말」, 하지만 조금은 상냥함이 숨겨져있는 "악마의 속삭임"을 소개한다. 천사의 말은 온센에서, 악마의 속삭임은 아니메이트TV에서 방송.
響け！　あなたの学校の新しい校歌！(울려라! 당신의 학교의 새로운 교가! 제99회 - 제115회)
라디오 ToHeart2 관련이벤트
2007년 4월 22일에 도쿄·디퍼 아리아케에서 같은 온센의 인터넷 라디오『우타와레루모노 라디오』와의 합동 공개녹음 이벤트가 개최되었다. 사회는 코야마 츠요시와 Suara.
제1부는 『Radio ToHeart2』, 제2부는『우타와레루모노 라디오』의 각자 공개녹음으로(다른 한쪽의 게스트로, 다른 한쪽의 진행자가 출연하는 코너가 있었다. 제2부에선 코야마 츠요시와 이토 시즈카가 하쿠오로의 가면을 쓰고, 유즈키 료카와 오치아이 유리카가 에루루의 귀를 붙였다), 제3부는『ToHeart2』와『우타와레루모노』관련의 노래 라이브 코너였다.
덧붙여 디퍼 아리아케는 이토 시즈카가 팬인 미자와 미츠하루가 소속되어 있는 프로 레슬링단체『프로레슬링·노아』의 본거지여서, 당일엔 이토 시즈카가 미자와의 이미지 컬러『녹색』원피스를 입고 등장했다.
또, 이 이벤트는 아쿠아플러스의 통신판매한정으로 대부분 노컷으로 DVD화되어, 후에 블루레이디스크가 시판되었다.
라디오 ToHeart2 CD RATED
TV 애니메이션 ToHeart2의 DVD초회판에 부속되었던 특별판. 정식 타이틀은 Radio ToHeart2 in CD Rated. 전 7회
王様の耳は猫の耳(임금님 귀는 고양이 귀)
그 회의 게스트가 진행자 2사람에 대해서 말하는 코너. 그 사이 퍼스널리트는 부스에서 쫓겨나 뭘 말했는지는 DVD가 발매될때까지 모른다.
뒤에 그 반대가 되는 코너가 본방송에서 등장한다.
Vol.1에선 진행자가 각자 상대방에 대해서 이야기 했다. 그리고 Vol.7에선 상대방의「좋아진 점」에 대해서 이야기했다.
라디오 ToHeart2 주제가
오프닝 테마
「Hello」(TV애니메이션 ToHeart2의 오프닝 테마곡)(제1회 - 제25회）
노래：池田春菜, 작사：須谷尚子, 작곡：下川直哉, 편곡：下川直哉・松岡純也
「Heart To Heart」(게임 ToHeart2의 오프닝 테마곡)(제26회 - 제64회・제99회 - )
노래：中山愛梨沙, 작사：須谷尚子, 작곡：中上和英, 편곡：豆田将
「一番星」(OVA ToHeart2의 오프닝 테마곡)(제65회 - 제96회)
노래：Suara, 작사：U, 작곡：石川真也, 편곡：衣笠道雄
엔딩테마
「トモシビ」 （TV 애니메이션 ToHeart2의 엔딩 테마곡)(제1회 - 제25회・제97회・제98회・제116회）
노래：Suara, 작사・작곡：巽明子, 편곡：4 Trees Music
「ありがとう」(게임 ToHeart2의 엔딩 테마곡)(제26회 - 제77회・제116회)
노래：AKKO, 작사：須谷尚子, 작곡：下川直哉, 편곡：豆田将
제78회 이후부터는 주마다 게임안의 캐릭터 테마곡을 중심으로 방송한다.
조너선 아이브
조너선 폴 아이브 경 KBE HonFREng RDI(영어: Sir Jonathan Paul Ive KBE HonFREng RDI, 1967년 2월 27일 ~)은 영국과 미국의 디자이너이다. 조니 아이브(영어: Jony Ive)라는 별칭을 가지고 있으며 2017년부터 로열 칼리지 오브 아트의 총장으로 활동하고 있다. 애플 산업디자인부의 전무, 수석 디자인 책임자(CDO)로 활동하며 아이맥, 알루미늄 파워북 G4, 맥북 프로, 아이팟, 아이폰을 공동으로 디자인했다.
조너선 아이브 생애
아이브는 런던의 칭퍼드에서 교사 아버지 밑에서 자라나, 칭퍼드 파운데이션 학교와 월턴 고등학교를 거쳐 뉴캐슬 폴리테크닉(현 노섬브리아 대학교)에서 산업디자인을 배웠다. 이후 런던에 디자인 회사 탠저린(Tangerine)을 세웠지만 다른 기업의 하청업체와 같이 운영되는 상황에 퇴사를 하고, 1992년 그는 애플에서 일하기로 결정하였다.
초창기 아이브는 애플에서 주목받지 못했다. 그러나 1997년 스티브 잡스가 애플에 복귀하면서 아이브는 재평가를 받게 되었고, 그때부터 산업디자인 팀을 이끌어 현재까지 오고 있다. 대표작으로는 아이맥, 아이폰, 아이팟, 아이패드 등이 있다.
2017년 제임스 다이슨의 후임으로 왕립예술대학(RCA) 총장(Chancellor)에 지명되었다.
2019년, 자신의 벤처 회사 러브프롬(LoveFrom)으로 옮기면서 애플을 떠나게 되었다. 이때 애플 CEO인 팀 쿡(Tim Cook)은 아이브를 보내게 되어 슬프다고 전했다.
조너선 아이브 사생활
아이브는 1987년에 역사가이자 작가인 헤더 페그(Heather Pegg)와 결혼했으며, 쌍둥이 아들을 두었다. 그의 가족은 미국 샌프란시스코의 퍼시픽하이츠(Pacific Heights, San Francisco)에서 살고 있다.
크레펠트 전투
크레펠트 전투(독일어: Schlacht bei Krefeld)는 1758년 6월 23일 프로이센-하노버 연합군과 프랑스 군 사이에 벌어진 7년 전쟁의 전투 중 하나이다.
하노버군은 브라운슈바이크 공작(duke of Brunswick)의 동생인 페르디난트(Ferdinand)가 지휘하는 하노버군은 클레르몽 백작(Comte de Clermont)이 지휘하는 프랑스군을 라인강 너머로 격퇴시켰다. 페르디난트의 군대는 강을 넘어 라인강 좌안에 진입하여 프랑스의 국경을 위협하는 위치를 장악하였다. 리슐리외 공작(Duc de Richelieu)의 대리로 프랑스군의 지휘권을 장악한 클레르몽은 페르디난트의 진군을 저지하려 하였다. 클레르몽은 동과 서로 흐르는 장벽이 쳐진 운하의 남쪽에 방어선을 쳤다. 그리고 장벽이 쳐진 운하는 일종의 자연적인 요새로서 사용되었고 클레르몽은 이를 이용해 좀 더 쉽게 방어 전략을 짤 수 있었다.
크레펠트 전투
페르디난트는 클레르몽이 지휘하는 프랑스군의 우익을 공격하려는 것처럼 속인 후에 넓은 우회기동을 하여 프랑스군의 시야가 닷지 않는 곳에서 운하를 넘었고, 수풀이 우거진 지역을 돌파하여 클레르몽의 좌익을 공략하였다. 막 점심을 먹으려 하던 클레르몽은 지원군을 보내는 타이밍을 놓쳐 버렸고 이 결과 프랑스군의 좌익은 붕괴되었다.
유명하고 카리스마적인 프랑스의 국방장관 벨르-이슬 백작(Comte de Belle-Isle)의 독자인 기소르 백작(Comte de Gisors)은 프랑스 카라비니에르(Carabiniers 기총병)의 돌격을 선두에서 독려하다가 치명적인 부상을 당했다. 프랑스군의 좌익을 지휘한 생 제르망 백작(The Comte de St. Germain)는 이런 절망적인 상황에서도 적의 공격에 충분한 방어태세를 갖추는 데 성공하여 완전히 궤주하는 것을 저지하였다. 프랑스군은 상대적으로 양호한 상태에서 퇴각할 수 있었다.
동맹군의 측면 부대를 맡아 뛰어난 통솔력을 보여주었던 브라운슈바이크 공작의 아들 에르브프린츠(Erbprinz)는 나폴레옹 전쟁 도중 예나 전투(battle of Jena)에서 입은 부상으로 인해 사망했다. 클레르몽은 패배 후 자신의 지휘권을 다른 사람에게 이양해주길 청하였고, 그의 요청은 받아들여졌다. 클레르몽의 지휘권은 콩타느(de Contades) 원수에게 이양되었다.