기계와 진정으로 분리하는 것은 무엇입니까? 자유 의지, 창의성 및 지능? 그러나 그것에 대해 생각하십시오. 우리의 두뇌는 단수, 모 놀리 식 프로세서가 아닙니다. 마법은 하나의 “사고 부분”이 아니라 완벽하게 동기화하는 수많은 전문 요원 (뉴런)이 아닙니다. 일부 뉴런은 사실을 카탈로그로 만들고, 다른 사람들은 논리를 처리하거나 감정을 지배하고, 여전히 기억을 되 찾거나, 움직임을 조정하거나, 시각적 신호를 해석합니다. 개별적으로 그들은 간단한 작업을 수행하지만 집단적으로 우리가 인간 지능이라고하는 복잡성을 생성합니다.
이제이 오케스트레이션이 디지털 방식으로 복제되는 것을 상상해보십시오. 전통적인 AI는 항상 좁았습니다 : 평범한 작업을 자동화하도록 설계된 특수 고립 된 봇. 그러나 New Frontier는 에이전트 AI입니다– 상호 작용하고, 이성 및 협력하는 전문화 된 자율적 인 에이전트로 구축되어 두뇌 내의 상호 작용을 반영합니다. 큰 언어 모델 (LLM)은 언어 적 뉴런을 형성하여 의미와 맥락을 추출합니다. 전문화 된 작업 에이전트는 데이터 검색, 트렌드 분석 및 결과 예측과 같은 고유 한 기능을 실행합니다. 감정과 같은 에이전트는 사용자 정서를 측정하는 반면 의사 결정 에이전트는 입력을 종합하고 동작을 실행합니다.
그 결과 디지털 인텔리전스 및 대행사입니다. 그러나 인간 지능과 자율성을 모방하기 위해 기계가 필요합니까?
모든 도메인에는 초크 포인트가 있습니다. Agentic AI에는 모두 차단 해제됩니다.
공석 역할의 명단을 채우려는 병원장에게 물어보십시오. 세계 보건기구 (WHO)는 a를 예측합니다 2030 년까지 1 천만 건의 의료 종사자의 글로벌 부족. 의사와 간호사는 표준처럼 16 시간 교대를 당깁니다. 클레임 프로세서는 끝없는 정책 검토를 통해 갈고, 실험실 기술자는 단일 샘플을 테스트하기 전에 서류 숲을 밟습니다. 잘 정리 된 에이전트 AI 세계 에서이 전문가들은 약간의 구호를받습니다. 클레임 처리 봇은 정책을 읽고, 적용 범위를 평가하며, 몇 분 안에 이상을 감지 할 수 있습니다. 일반적으로 몇 시간 동안의 마음을 사로 잡고 오류가 발생하기 쉬운 작업이 필요합니다. 실험실 자동화 에이전트는 전자 건강 기록에서 직접 환자 데이터를 받고 초기 테스트 및 자동 생성 보고서를 실행하여 인간 기술이 필요한보다 섬세한 작업을 위해 기술자를 확보 할 수 있습니다.
산업 전반에 걸쳐 같은 역동적 인 플레이가 나옵니다. 자금 세탁 방지 (AML)와 고객을 알고있는 은행을 가져 가십시오 (KYC) 프로세스는 가장 큰 행정 두통으로 남아 있습니다. 기업 KYC는 끝없는 검증 단계, 복잡한 크로스 체크 및 서류 작업을 요구합니다. 에이전트 시스템은 실시간 데이터 검색을 조정하고, 미묘한 위험 분석을 수행하며, 규정 준수를 간소화하여 직원이 양식과 씨름하기보다는 실제 클라이언트 관계에 집중할 수 있습니다.
보험 청구, 통신 계약 검토, 물류 일정 – 목록은 끝이 없습니다. 각 도메인에는 재능있는 사람들을 무너 뜨리는 반복적 인 작업이 있습니다.
예, 에이전트 AI는 어두운 지하실의 손전등입니다. 숨겨진 비효율에 밝은 빛을 비추고, 전문 에이전트가 거친 작업을 병렬로 해결하고, 팀에게 전략, 혁신 및 고객과의 더 깊은 연결에 초점을 맞출 수 있도록 팀에 팀에게 제공합니다.
그러나 진정한 전력 에이전트 AI는 효율성이나 한 부서뿐만 아니라 여러 기능 (여러 지역)에 걸쳐 완벽하게 확장 할 수있는 능력에 있습니다. 이것은 100x 규모의 개선입니다.
- 확장 성 : 에이전트 AI는 핵심이 모듈화되어 단일 FAQ 챗봇과 같이 작게 시작하여 완벽하게 확장 할 수 있습니다. 나중에 실시간 주문 추적 또는 예측 분석이 필요하십니까? 나머지를 방해하지 않고 에이전트를 추가하십시오. 각 에이전트는 특정 작업 슬라이스를 처리하여 개발 오버 헤드를 줄이고 기존 설정을 분리하지 않고 새 기능을 배포 할 수 있습니다.
- 대도시 : 다중 에이전트 시스템에서 하나의 결함은 모든 것을 넘어 가지 않습니다. 건강 관리의 진단 에이전트가 오프라인 상태가되면 환자 기록이나 예약과 같은 다른 에이전트가 작동합니다. 실패는 해당 에이전트 내에 포함되어 지속적인 서비스를 보장합니다. 즉, 원피스에 수정 또는 업그레이드가 필요하기 때문에 전체 플랫폼이 충돌하지 않습니다.
- 적응성: 규정 또는 소비자 기대치가 이동하면 시스템 전체의 정비를 강요하지 않고 규정 준수 봇과 같은 개별 에이전트를 수정하거나 교체 할 수 있습니다. 이 단편적인 접근 방식은 전체 운영 체제를 다시 설치하지 않고 휴대 전화에서 앱을 업그레이드하는 것과 유사합니다. 결과? 비즈니스와 함께 발전하여 대규모 다운 타임 또는 위험한 재부팅을 제거하는 미래 방지 프레임 워크.
다음 AI 열풍을 예측할 수는 없지만 준비 할 수 있습니다.
생성 AI는 몇 년 전 탈주 스타였습니다. 에이전트 AI가 스포트라이트를 잡고 있습니다 지금. 내일, 혁신이 결코 쉬지 않기 때문에 다른 것이 나타날 것입니다. 그렇다면 어떻게 우리는 새로운 기술의 각 물결이 IT 묵시록을 유발하지 않도록 어떻게 건축을 미래에 대비합니까? 최근 Forrester 연구에 따르면 리더의 70% 디지털 이니셔티브에 1 억 달러 이상을 투자 한 사람은 성공을위한 하나의 전략 : 플랫폼 접근법.
새로운 AI 패러다임이 발생할 때마다 오래된 인프라를 찢고 교체하는 대신 플랫폼은 이러한 새로운 기능을 특수 빌딩 블록으로 통합합니다. 에이전트 AI가 도착하면 전체 스택을 던지지 않습니다. 최신 에이전트 모듈을 연결하십시오. 이 접근법은 프로젝트 초과, 더 빠른 배포 및보다 일관된 결과를 의미합니다.
더욱이 강력한 플랫폼은 각 에이전트의 작업에 대한 엔드 투 엔드 가시성을 제공하므로 비용을 최적화하고 컴퓨팅 사용량을 더 엄격하게 유지할 수 있습니다. 저 코드/노 코드 인터페이스는 비즈니스 사용자가 에이전트를 생성하고 배포 할 수있는 입력 장벽을 낮추는 반면, 사전 제작 된 도구 및 에이전트 라이브러리는 HR, 마케팅 또는 기타 부서에서 교차 기능 워크 플로를 가속화합니다. Polyai Architectures와 다양한 오케스트레이션 프레임 워크를 지원하는 플랫폼을 통해 다른 모델을 교체하고, 프롬프트를 관리하며, 새로운 기능을 처음부터 다시 작성하지 않고도 새로운 기능을 작성할 수 있습니다. 클라우드 공연성이기 때문에 공급 업체 잠금 장치를 제거하여 모든 공급 업체로부터 최고의 AI 서비스를 활용할 수 있습니다. 본질적으로, 플랫폼 기반 접근 방식은 기술 부채가 익사하거나 민첩성을 잃지 않고 규모에 따라 다중 에이전트 추론을 조정하는 열쇠입니다.
그렇다면이 플랫폼 접근법의 핵심 요소는 무엇입니까?
- 데이터 : 공통 레이어에 연결되었습니다
LLM 또는 에이전트 프레임 워크를 구현하든 플랫폼의 데이터 계층은 초석으로 남아 있습니다. 통합 된 경우 각 새로운 AI 에이전트는 지저분한 개조없이 선별 된 지식 기반을 활용할 수 있습니다. - 모델 : 교체 가능한 두뇌
유연한 플랫폼을 사용하면 금융 위험 분석, 고객 서비스, 의료 진단 등 각 사용 사례에 대한 특수 모델을 선택할 수 있습니다. - 에이전트 : 모듈 식 워크 플로
에이전트는 독립적이면서도 조정 된 미니 서비스로 번성합니다. 새로운 마케팅 에이전트 또는 규정 준수 에이전트가 필요한 경우 기존 마케팅 에이전트와 함께 회전하여 시스템의 나머지 부분을 안정적으로 남겨 둡니다. - 거버넌스 : 규모의 가드 레일
거버넌스 구조가 플랫폼에 구워지면 편견 검사, 감사 트레일 및 규제 준수를 포함하는 경우 다음에 채택한 AI“새로운 아이”에 관계없이 반응성이 없어도 적극적으로 유지됩니다.
플랫폼 접근 방식은 기술의 끊임없는 진화에 대한 전략적 헤지입니다. 어떤 AI 트렌드가 중심 단계를 차지하든 통합, 반복 및 혁신 할 준비가되어 있음을 알립니다.
작게 시작하고 길을 오케스트레이션하십시오
에이전트 AI는 완전히 새로운 것이 아닙니다. Tesla의 자율 주행 자동차는 여러 자율 모듈을 사용합니다. 차이점은 새로운 오케스트레이션 프레임 워크가 이러한 다중 에이전트 인텔리전스에 널리 접근 할 수 있다는 것입니다. 더 이상 전문 하드웨어 또는 산업에 국한되지 않은 에이전트 AI는 이제 금융에서 건강 관리, 새로운 주류 관심사와 모멘텀에 연료를 공급할 수 있습니다. 콘크리트 진통 점을 다루는 단일 에이전트로 시작하여 반복적으로 확장하십시오. 데이터를 전략적 자산으로 취급하고, 모델을 체계적으로 선택하고, 투명한 거버넌스를 굽습니다. 이렇게하면 각각의 새로운 AI Wave는 기존 인프라에 원활하게 통합됩니다.
게시물 봇에서 뇌전으로의 진화 : 에이전트 AI의 승천 먼저 나타났습니다 Unite.ai.