AI 뉴스허브

AI 에이전트 — 정의 및 작업 방식을 어떻게 변화시킬 것인가

AI 에이전트 — 정의 및 작업 방식을 어떻게 변화시킬 것인가

AI 에이전트 — 정의 및 작업 방식을 어떻게 변화시킬 것인가

2024년 11월 19일

AI 에이전트 — 정의 및 작업 방식을 어떻게 변화시킬 것인가

월요일 아침이지만 아직 카페인이 들어오지 않았으며 앞으로 바쁜 하루를 보내게 될 것입니다. 검토해야 할 반품이나 새 배송 송장이 산더미가 있을 수도 있고, 현장 기술자에게 최신 업데이트를 전달하거나 직원을 도와야 할 수도 있습니다. 보다 효율적인 IT 지원을 받으세요.

이제 커피를 두 잔 마시고 팀의 장기 전략에 집중하는 동안 AI 에이전트에게 처리를 요청하기만 하면 이 모든 것에 대한 도움을 받을 수 있습니다.

에이전트는 가상 프로젝트 관리자 역할부터 장부 마감을 위한 재무제표 조정과 같은 보다 복잡한 업무 처리에 이르기까지 귀하와 함께 또는 귀하를 대신하여 특정 작업을 처리할 수 있습니다. 마이크로소프트 365 코파일럿 지루한 일상 업무부터 창의적인 프로젝트 시작에 이르기까지 모든 것을 돕는 개인 비서입니다. 이를 사용하여 다양한 에이전트와 상호 작용하면 조직이 직원에게 권한을 부여하고 비즈니스를 추진하며 더 많은 성과를 달성할 수 있는 새로운 가능성의 세계를 제공합니다.

상담원은 24시간 내내 고객 반품을 검토 및 승인하거나 배송 송장을 검토하여 기업이 비용이 많이 드는 공급망 오류를 방지할 수 있습니다. 그들은 현장 기술자에게 단계별 지침을 제공하기 위해 다양한 제품 정보를 추론하거나 컨텍스트와 메모리를 사용하여 IT 헬프 데스크의 티켓을 열고 마감할 수 있습니다.

Microsoft의 AI at Work 최고 마케팅 책임자인 Jared Spataro는 “에이전트를 AI 기반 세상을 위한 새로운 앱으로 생각하세요.”라고 말합니다. “우리는 직장에서 개인의 가장 큰 문제점을 해결하고 실제 비즈니스 결과를 도출하기 위해 새로운 기능을 빠르게 추가하고 있습니다.”

에이전트란 ​​무엇인가요?

에이전트는 단순히 사용자를 돕는 것이 아니라 사용자와 함께 또는 심지어 사용자를 대신하여 작업할 수 있기 때문에 생성 AI의 성능을 한 단계 더 발전시킵니다. 상담원은 질문에 응답하는 것부터 더 복잡하거나 다단계 할당에 이르기까지 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 개인 비서와 다른 점은 특정 전문 지식을 갖도록 맞춤화할 수 있다는 것입니다.

예를 들어, 회사의 제품 카탈로그에 대한 모든 정보를 아는 에이전트를 생성하여 고객 질문에 대한 자세한 응답 초안을 작성하거나 향후 프레젠테이션을 위한 제품 세부 정보를 자동으로 컴파일할 수 있습니다.

다른 상담원은 판매 주문 이행을 돕는 상담원처럼 귀하를 대신하여 더 많은 일을 할 수 있으므로 귀하는 새로운 고객 관계 구축에 집중할 수 있습니다. 상담원이 이러한 일상적인 요구 사항 중 일부를 처리하도록 하면 제조, 연구, 금융 및 금융에 이르기까지 산업 전반에 걸쳐 생산성을 높일 수 있습니다. 소매기업을 돕는다 시간과 돈을 절약.

Microsoft 365 및 Dynamics 365에서 기성 에이전트를 사용하거나 Copilot Studio에서 보다 구체적인 요구 사항을 충족하는 데 도움이 되는 사용자 지정 에이전트를 구축할 수 있습니다.

당신이 큰 분기별 목표를 달성해야 하는 영업사원이라고 상상해 보십시오. Copilot은 개인 비서 역할을 하여 이메일 초안을 작성하고, 놓친 회의 내용을 요약하고, 세련된 영업 프레젠테이션을 디자인하는 데 도움을 줍니다. 한편, 영업 리드 생성 전문 에이전트는 백그라운드에서 자율적으로 작업하여 주 후반에 후속 조치를 취할 수 있는 새로운 잠재 고객을 찾습니다. Copilot은 일상적인 작업을 수행하며, 특별히 제작된 에이전트는 맞춤형 기술을 사용하여 분기말 목표를 달성하도록 돕습니다.

에이전트는 새로운 것이 아닙니다. Microsoft는 이 분야에 대한 광범위한 연구를 수행했으며 작년에 전 세계 개발자를 위한 다중 에이전트 라이브러리를 만들었습니다. 이는 오늘날 에이전트가 수행할 수 있는 작업을 구체화하는 데 도움이 되었습니다. 최근 LLM(대형 언어 모델)의 발전으로 개발자 커뮤니티 외부의 모든 사람이 AI와 통신할 수 있게 되었기 때문에 이제 더 많은 관심을 받고 있습니다. 에이전트-LLM 듀오는 AI 도구를 더욱 실질적으로 유용하게 만듭니다.

Microsoft AI Frontiers Lab의 전무 이사인 Ece Kamar는 “사람들은 AI가 단순히 언어를 생성하는 것이 아니라 자신을 위해 일을 해주기를 기대합니다”라고 말합니다. “실제 문제를 해결하고 사람들을 도울 수 있는 시스템을 원한다면 그 시스템은 우리가 살고 있는 세상에 대해 잘 이해하고 있어야 하며, 어떤 일이 발생하면 그 시스템은 변화를 인식하고 그에 따라 조치를 취해야 합니다. .”

에이전트는 정보를 관찰 및 수집하고, 모델에 입력을 제공하고, 함께 실행 계획을 생성하고 이를 사용자에게 전달하거나, 허용되는 경우 스스로 작동하는 언어 모델 위에 있는 레이어와 같습니다. 따라서 에이전트와 모델 모두 똑같이 중요합니다. 퍼즐의 조각들생성 AI 도구에 관한 한.

에이전트는 메모리, 권한, 도구라는 세 가지 필수 요소의 혁신을 통해 더욱 유용해지고 더 많은 자율성을 갖게 될 것입니다.

기억은 연속성을 제공하여 무언가를 요청할 때마다 처음부터 시작하는 것과 같지 않습니다.

“자율적이 되려면 여러 작업을 통해 컨텍스트를 전달해야 하지만 모델은 매우 단절되어 있고 우리처럼 연속성이 없기 때문에 모든 프롬프트가 진공 상태에 있어 잘못된 메모리를 끌어낼 수 있습니다.”라고 말합니다. 마이크로소프트의 최고기술책임자(CTO) 샘 쉴레이스(Sam Schillace). “스톱모션 애니메이션을 보면서 하나하나 분리된 프레임을 보고 마음이 그것을 움직이게 하는 것과 같습니다. 점토 모형은 스스로 움직이지 않습니다.”

이를 해결하기 위한 메모리 인프라를 구축하기 위해 Schillace와 그의 팀은 청킹 및 체인 프로세스를 연구하고 있습니다. 본질적으로 그 말은 다음과 같습니다. 메모리와 유사하게 더 빠른 액세스를 위해 관련성에 따라 저장하고 연결할 수 있는 상호 작용을 비트 단위로 나누는 방법을 실험하고 있습니다. 상태 업데이트를 요청하면 전체 데이터베이스를 검색할 필요가 없습니다.

자격 및 도구를 사용하면 상담원이 귀하의 허락을 받아 작업을 수행하는 데 필요한 정보(예: 상사가 누구인지 등)와 컴퓨터 프로그램에 안전하게 액세스하거나 자격을 부여받을 수 있습니다. Teams 및 PowerPoint와 같이 사용자를 대신하여 조치를 취해야 합니다.

업무용 에이전트를 사용하고 구축하는 방법

당신은 이미 할 수 있습니다 Microsoft 365 Copilot에서 에이전트 만들기 및 게시 스프레드시트나 프레젠테이션을 만드는 것만큼 쉽게 일상 업무에 도움이 될 수 있습니다. 코딩 기술이 필요하지 않습니다.

Copilot Studio를 사용하여 에이전트를 구축하기 위해 개발자가 될 필요도 없습니다. 누구나 이메일, 보고서, 고객 관리 시스템 등 관련 비즈니스 데이터에 연결하여 작업을 수행하고 통찰력을 제공할 수 있습니다.

그리고 곧 입대할 수 있게 될 거예요. Microsoft 365의 새로운 에이전트 일반적인 워크플로 및 작업을 지원합니다. 예를 들어 Teams의 통역사는 회의 중에 실시간 음성 대 음성 번역을 제공하며 음성을 시뮬레이션하도록 선택할 수 있습니다. 직원 셀프 서비스 에이전트는 직원이 노트북 문제를 해결하도록 지원하거나 특정 혜택을 최대한 활용했는지 확인하는 등 인적 자원 및 IT 헬프 데스크 관련 작업을 단순화하고 Copilot Studio에서 추가 사용자 정의를 위해 회사 시스템에 연결할 수 있습니다.

Microsoft Dynamics 365에는 다양한 에이전트도 포함됩니다. 일반적인 비즈니스 워크플로 영업, 공급망, 재무, 고객 서비스 기능 전반에 걸쳐

그리고 모든 SharePoint 사이트에는 곧 조직의 콘텐츠에 맞는 에이전트가 장착되어 직원들이 방대한 지식 기반을 신속하게 활용하고 작업 일정에 묻혀 있는 프로젝트 세부 정보든 작업 요약이든 필요한 것을 몇 초 안에 정확하게 찾을 수 있게 될 것입니다. 최근 제품 메모.

개발자에게는 더 많은 옵션이 있습니다. 새로운 Azure AI 에이전트 서비스를 사용하면 소규모 또는 대규모 언어 모델 중에서 선택하여 에이전트 기반 앱을 조정, 개발 및 확장하여 주문 처리 및 고객 데이터 동기화와 같은 복잡한 워크플로를 간소화 및 자동화할 수 있습니다. 에이전트 개발을 위한 도구가 포함된 소프트웨어 개발 키트를 제공하므로 Visual Studio Code를 사용하여 에이전트 기능을 효율적으로 통합할 수 있으며 GitHub.

모델 중 하나인 OpenAI가 최근 발표했습니다. O1 시리즈상담원에게 고급 추론 기능을 제공하여 IT 헬프 데스크의 누군가가 문제를 해결하는 데 필요한 정보를 얻고 시도한 솔루션을 고려하여 단계로 나누어 보다 복잡한 작업을 수행할 수 있도록 합니다. 계획을 세우는 중입니다.

LinkedIn에서 상담원의 힘을 활용할 수도 있습니다. 플랫폼의 첫 번째 요원 채용 담당자가 채용하는 데 도움이 될 수 있습니다.

자율적 행동에 대한 위험 평가

자율적으로 행동할 수 있는 에이전트에는 추가적인 안전 고려 사항이 있으며 Microsoft는 에이전트가 사용자가 원하는 것만 액세스하도록 하는 데 중점을 두고 있다고 회사의 Responsible AI 최고 제품 책임자인 Sarah Bird는 말합니다.

Bird는 “에이전트는 책임 있는 AI 관점에서 확실히 더 많은 이점을 제공합니다.”라고 말합니다. “따라서 우리는 훨씬 더 낮은 오류율을 가져야 합니다. 그리고 뭔가가 오류가 될 수 있는 미묘한 방식이 훨씬 더 많이 있습니다. 이는 에이전트에게 있어서 가장 큰 과제입니다.”

그러나 다른 AI 애플리케이션에 대한 동일한 책임감 있는 AI 기본 플레이북을 사용하여 에이전트의 위험을 평가하고 완화할 수 있다고 그녀는 말합니다.

새로운 Copilot 제어 시스템은 IT 부서가 데이터 액세스 및 거버넌스, 관리 및 보안 제어는 물론 채택 및 비즈니스 가치를 추적하는 측정 보고서 및 도구를 통해 Copilot 및 에이전트를 관리하는 데 도움이 됩니다.

Microsoft 365 및 Dynamics 365용으로 생성된 에이전트와 같은 많은 에이전트에는 “인간 참여형” 승인이 포함되어 있습니다. 여기서 사람들은 이메일을 검토하고 보내는 마지막 단계를 수행해야 합니다. 판매 주문 대리인 예를 들어 썼습니다. 그리고 Copilot Studio에서 개발된 에이전트의 경우 작성자는 기록을 검토하여 에이전트가 수행한 작업과 그 이유를 확인할 수 있습니다.

Bird는 정확성을 보장하기 위해 테스트 및 조정에 집중하고 조직이 필요에 맞는 올바른 출발점을 선택하는 것이 핵심이라고 말합니다.

Bird는 “물론 우리는 이미 가지고 있는 기반을 바탕으로 발전을 이룰 것이므로 강력한 곳에서 여정을 시작하고 있습니다”라고 말합니다.

과거를 되돌아보고 미래를 바라보며

기술자들은 사람들을 돕기 위해 사람들과 나란히 일하는 자율 시스템에 대한 아이디어에 오랫동안 흥미를 느껴왔다고 2005년부터 AI 에이전트 관련 작업을 해왔고 심지어 박사 학위를 취득한 Kamar는 말합니다. 그녀는 2010년에 이 주제에 대한 논문을 발표했습니다. 문제는 백엔드에서 “일반적인 문제 해결 능력이 부족했다”는 것이었습니다.

LLM을 사용하면 “드디어 누락된 구성 요소가 생겼습니다”라고 그녀는 말합니다. “이제 우리는 수십 년간의 연구에서 얻은 많은 아이디어를 다시 가져올 수 있습니다.”

앞으로 Kamar는 앱이 사람들이 스마트폰으로 더 많은 일을 할 수 있도록 지원하는 방식과 같은 새로운 에이전트 생태계 또는 시장을 구상하고 있습니다.

상담원은 이미 “작업을 완료하는 데 필요한 기본 구성 요소”를 갖추고 있다고 그녀는 말합니다. “관찰하듯이 ‘회의가 더 오래 걸리는 것 같군요. 다음 회의를 연기해야겠어요.’”

메모리와 자격 부여의 혁신을 통해 자율성을 확보하면서 더욱 도움이 되고 있습니다. 비용 보고, 프로젝트 관리, 회의 진행 등의 작업을 지원하여 직원의 고충을 완화하고 있습니다. 또한 공급망 관리자에게 재고 부족을 알리고 자동으로 재주문하여 판매를 촉진하고 고객 만족을 유지하는 등의 업무를 수행함으로써 비즈니스에 기하급수적인 영향을 미치고 있습니다.

에이전트는 “작업을 완료하기 위해 사람들과 협력할 수 있는 전체 기회를 열어주기 때문에 중요하며, 이것이 바로 우리가 AI 시스템에서 기대하는 것”이라고 Kamar는 말합니다. “AI 에이전트는 더 많은 가치를 얻을 수 있는 방법일 뿐만 아니라 사람들을 위한 것이지만 업무 수행 방식에 있어서 패러다임의 변화가 될 것입니다.”

그리고 이것은 시작에 불과합니다. Copilot은 다음과 같은 새로운 기능으로 발전할 예정입니다. 부조종사 행동는 휴가 기간 동안 놓친 이메일 요약, 안건 항목 편집, 월별 보고서 생성 등 직원의 업무를 방해할 수 있는 일상적인 작업을 처리하도록 설계되었습니다. 직원과 팀의 업무 부담을 덜어주기 위해 이와 같은 더 많은 기능이 내년에 출시될 예정입니다.

“Copilot은 모든 직원이 더 짧은 시간에 최선을 다하고 더 의미 있는 작업에 집중할 수 있도록 지원합니다.”라고 Spataro는 말합니다. “그리고 Copilot Studio에서 생성된 에이전트는 모든 비즈니스 프로세스를 변화시켜 기업이 운영을 간소화하고 협업을 강화하며 대규모 혁신을 추진하도록 돕습니다.”

일러스트레이션: Michał Bednarski / Makeshift Studios

게시물 AI 에이전트 — 정의 및 작업 방식을 어떻게 변화시킬 것인가 처음 등장한 Microsoft AI 블로그.

Exit mobile version