팻 에이전트

팻 에이전트 (영어: Fat agent)는 대리인 문제 해결을 위한 인공지능 에이전트의 한 유형으로, 일반적인 에이전트보다 더 많은 정보와 자원을 가지고 문제를 해결하는 방식을 취한다. '팻'(Fat)이라는 용어는 에이전트가 풍부한 정보, 연산 능력, 또는 다른 형태의 지식을 갖추고 있음을 나타낸다. 팻 에이전트는 일반적으로 복잡한 환경에서 작동하며, 제한된 자원을 가진 에이전트보다 더 나은 성능을 보이는 경향이 있다.

팻 에이전트의 특징은 다음과 같다.

• 풍부한 정보: 환경에 대한 자세하고 정확한 정보를 보유하고 있다.
• 높은 연산 능력: 복잡한 문제를 해결하기 위한 강력한 연산 능력을 갖추고 있다.
• 다양한 지식: 문제 해결에 필요한 다양한 지식과 경험을 축적하고 있다.
• 적응성: 변화하는 환경에 적응하고 새로운 정보를 학습할 수 있다.

팻 에이전트는 로봇 공학, 게임 인공지능, 의사 결정 지원 시스템 등 다양한 분야에서 활용될 수 있다. 예를 들어, 복잡한 제조 공정을 관리하는 로봇이나, 주식 시장에서 투자 결정을 내리는 시스템은 팻 에이전트의 개념을 활용한 사례로 볼 수 있다. 팻 에이전트는 자원 제약이 적은 환경에서 효율적인 문제 해결을 가능하게 하지만, 설계 및 구현에 더 많은 노력이 필요하다는 단점도 존재한다.