그만큼 인간의 뇌는 신체에서 가장 큰 에너지를 소비하는 곳이다그리고 우리는 에너지 소비를 줄이고 인지 부하를 최소화하려고 노력하는 경향이 있습니다. 우리는 본질적으로 게으른 성격을 갖고 있으며 항상 가장 사소한 작업조차 자동화할 수 있는 방법을 모색합니다. 진정한 자동화는 작업을 완료하기 위해 손가락 하나 까딱할 필요가 없다는 것을 의미합니다. 여기서 에이전트 AI가 빛을 발합니다. “에이전트”라는 용어는 AI 용어로 독립적으로 작업을 수행할 수 있는 엔터티인 “에이전트”의 개념에서 파생됩니다. 사전 정의된 규칙과 데이터 세트를 기반으로 작동하는 기존 AI 시스템과 달리 에이전트 AI는 자율적인 결정을 내리고, 새로운 환경에 적응하고, 상호 작용을 통해 학습할 수 있는 기능을 갖추고 있습니다. 우리는 에이전트 AI의 복잡성을 탐구하고 그 잠재력과 과제를 탐구할 것입니다.
Agentic AI의 주요 구성 요소 이해
에이전트 AI 인간의 개입 없이 자율적으로 행동하고 결정을 내리도록 설계된 시스템입니다. 이러한 시스템은 환경을 인식하고, 이에 대해 추론하고, 특정 목표를 달성하기 위해 조치를 취하는 능력이 특징입니다.
- 지각: Agentic AI 시스템에는 주변 환경을 인식할 수 있는 고급 센서와 알고리즘이 탑재되어 있습니다. 여기에는 환경에 대한 포괄적인 이해를 제공하는 시각, 청각 및 촉각 센서가 포함됩니다.
- 추리: 에이전트 AI의 핵심은 추론 능력이다. 이러한 시스템은 머신 러닝과 딥 러닝을 포함한 정교한 알고리즘을 사용하여 데이터를 분석하고 패턴을 식별하며 정보에 입각한 결정을 내립니다. 이러한 추론 과정은 역동적이므로 AI가 새로운 정보와 변화하는 상황에 적응할 수 있습니다.
- 의사소통: AI 동료는 감독자 아래에 있는 에이전트의 집합으로 특정 기능을 엔드 투 엔드로 수행합니다. 이러한 에이전트는 서로 협력하고 에스컬레이션이 발생하거나 사전 정의된 확인이 필요한 경우 지정된 프로세스를 완료하기 위해 사람을 루프에 투입합니다.
- 사후적이고 사전 예방적인 접근 방식: 에이전트 AI 시스템은 즉각적인 자극에 반응하고(반응적) 미래의 요구나 변화를 예측할 수 있습니다(선제적). 이러한 이중 기능을 통해 현재와 미래의 과제를 효과적으로 처리할 수 있습니다.
- 행동: 결정이 내려지면 에이전트 AI 시스템이 자율적으로 조치를 실행할 수 있습니다. 이는 복잡한 환경에서 로봇을 조종하는 것과 같은 물리적 행동부터 금융 포트폴리오 관리와 같은 디지털 행동까지 다양할 수 있습니다.
Agentic AI가 실제 생활에서 작동하는 방법
실제 시나리오에서 에이전트 AI가 어떻게 작동하는지 설명하기 위해 세 명의 개별 AI 동료가 동시에 작업을 수행하여 자동적이고 효율적인 데이터 집계를 수행하는 다음 예를 고려하십시오.
- AI 마케팅 분석가: 이 AI 시스템은 웹사이트 상호작용, 소셜미디어 등 다양한 소스로부터 데이터를 수집하고 분석합니다. 고객 행동과 시장 동향을 이해하는 데 사용할 수 있는 패턴과 통찰력을 식별합니다.
- AI사업개발담당: AI 마케팅 분석가가 제공하는 인텔리전스를 활용하여 리드와 더욱 효과적으로 소통하는 AI 시스템입니다. 예를 들어, 방문자가 웹 사이트를 방문하면 AI 사업 개발 임원은 AI 분석가의 데이터를 기반으로 방문자의 구매 의도를 파악할 수 있습니다. 이를 통해 보다 집중적이고 개인화된 참여가 가능해 리드를 고객으로 전환할 가능성이 높아집니다.
- AI 고객관리담당: 의 데이터 소셜 미디어 듣기 AI 마케팅 분석가가 분석한 기타 소스도 AI 고객 관리 임원이 사용합니다. 이 AI 시스템은 종종 경쟁적 관점에서 고객이 직면하고 있는 일반적인 문제와 우려 사항을 식별합니다. 이러한 정보를 바탕으로 영업팀은 이러한 통찰력을 활용하여 고객 문제를 사전에 해결하고 상향 판매 기회를 모색할 수 있습니다.
과제와 윤리적 고려사항
에이전트 AI의 잠재력은 엄청나지만 다음과 같은 몇 가지 과제와 윤리적 고려 사항도 제시합니다.
- 안전성과 신뢰성: 에이전트 AI 시스템이 안전하고 안정적으로 작동하는지 확인하는 것이 무엇보다 중요합니다. 이러한 시스템은 사고나 의도하지 않은 결과로 이어질 수 있는 오작동을 방지하기 위해 엄격한 테스트를 거쳐야 합니다.
- 투명도: 에이전트 AI 시스템의 의사결정 프로세스는 복잡하고 불투명할 수 있습니다. 특히 의료 및 금융과 같은 중요한 애플리케이션에서는 이러한 프로세스를 인간이 투명하고 이해할 수 있도록 만드는 방법을 개발하는 것이 중요합니다.
- 윤리적 의사결정: Agentic AI 시스템은 사회적 가치에 부합하는 결정을 내릴 수 있도록 윤리적 지침에 따라 프로그래밍되어야 합니다. 여기에는 편견, 공정성, 책임과 같은 문제를 해결하는 것이 포함됩니다.
- 규제 및 거버넌스: 에이전트 AI가 더욱 보편화됨에 따라 AI 사용을 관리하기 위한 강력한 규제 프레임워크가 필요할 것입니다. 여기에는 안전, 개인 정보 보호 및 윤리적 행동에 대한 표준 설정이 포함됩니다.
Agentic AI와 기존 RPA 비교
전통적인 로봇 프로세스 자동화 (RPA) 플랫폼은 주로 사용자 인터페이스(UI)를 통해 상호 작용하는 봇을 구축하는 데 중점을 두었습니다. 이들의 강점은 UI와의 인간 상호 작용을 시뮬레이션하여 반복적인 작업을 자동화하는 데 있습니다. 그러나 우리가 행위적 접근 방식으로 나아가면서 패러다임이 크게 바뀌었습니다.
에이전트 프레임워크에서는 백엔드 자동화 의사 결정을 포괄하는 UI 상호 작용을 넘어 UI 자동화에만 의존하는 대신 다음과 같은 기술을 통합하는 API를 활용하는 방향으로 중점이 이동합니다. 대규모 언어 모델 (LLM)은 생산적이고 지능적인 의사 결정 기반 워크플로를 지원합니다.
주요 차별화 요소는 다음과 같습니다.
- 향상된 기능 세트: Agentic은 고급 IDP(지능형 문서 처리) 통합 LLM 기능을 포함하여 기존 RPA 기능을 뛰어넘는 더 높은 수준의 기능을 도입하여 복잡한 워크플로 의사 결정 기능을 관리합니다.
- 기술융합: AI 동료들은 주로 UI 기반의 상호작용 모델에 의존했던 기존 RPA 시스템과 달리 다양한 기술들이 원활하게 상호작용하는 생태계를 만드는 전략을 수용하며, 컴포넌트 API들과 다른 시스템들 간의 직접적인 통합 조정이 가능합니다.
- 사람의 감독 없이 엔드투엔드 자동화: 슈퍼바이저 아래 에이전트들로 구성된 AI 동료가 전체 워크플로우를 자율적으로 관리합니다. 이러한 에이전트는 서로 협력하고 에스컬레이션이나 사전 정의된 확인에만 사람을 참여시켜 진정한 엔드투엔드 자동화를 보장합니다.
에이전트 AI의 미래
행위적 접근 방식은 완전히 새로운 것은 아닙니다. 실제로 이는 수년 동안 AI 개발의 핵심 부분이었습니다. 이 개념에는 각각 특정 에이전트, 더 정확하게는 에이전트 모음으로 기능하는 AI 동료를 생성하는 것이 포함됩니다. AI 동료는 기본적으로 다른 유사한 팀과 원활하게 협력하도록 설계된 통합 프레임워크에서 함께 작업하는 에이전트 팀입니다. 예를 들어, 한 AI 동료는 특정 하위 작업을 처리하는 자체 에이전트를 통해 지능형 문서 처리(IDP)를 전문으로 할 수 있습니다. 각각 전문 상담원과 감독자로 구성된 이러한 팀은 더 광범위한 목표를 달성하기 위해 협력할 수 있습니다.
결론적으로, 에이전트 AI는 인공 지능의 획기적인 도약을 의미하며 전례 없는 기능을 제공합니다. 혁신과 효율성을 위한 기회 안전하고 투명하며 윤리적인 방식으로 이익이 실현되도록 신중한 탐색을 요구합니다.
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