최근 설문 조사 데이터 1,250 개 이상의 개발 팀에서 놀라운 현실을 보여줍니다. 55.2% 올해보다 복잡한 에이전트 워크 플로를 구축 할 계획이지만 25.1%만이 AI 응용 프로그램을 생산에 성공적으로 배포했습니다. 야망과 구현 사이의 이러한 격차는 업계의 중요한 과제를 강조합니다. 점점 더 자율적 인 AI 시스템을 효과적으로 구축, 평가 및 확장합니까?
“에이전트”의 추상적 정의에 대해 토론하는 대신, 실질적인 구현 과제와 개발 팀이 오늘 탐색하고있는 기능 스펙트럼에 중점을 두겠습니다.
자율 프레임 워크 이해
AI 시스템은 정의 된 기능 수준을 통해 자율 주행 차량이 진행되는 방식과 유사하게 각 레벨이 이전 기능에 따라 구축되는 발달 궤적을 따릅니다. 이 6 단계 프레임 워크 (L0-L5)는 개발자에게 AI 구현을 평가하고 계획 할 수있는 실용적인 렌즈를 제공합니다.
- L0 : 규칙 기반 워크 플로 (Follower)-사전 정의 된 규칙 및 진정한 지능이없는 전통적인 자동화
- L1 : Basic Responder (Executor) – 입력을 처리하지만 메모리 또는 반복적 인 추론이 부족한 반응 시스템
- L2 : 도구 사용 (Actor) – 외부 도구를 호출하고 결과를 통합 할 시점을 적극적으로 결정하는 시스템
- L3 : 관찰, 계획, 법 (운영자)-자체 평가 기능을 갖춘 다단계 워크 플로우
- L4 : 완전 자율 (탐색기) – 상태를 유지하고 동작을 독립적으로 유지하는 지속적인 시스템
- L5 : 완전히 창의적 (발명가) – 예측할 수없는 문제를 해결하기위한 새로운 도구와 접근 방식을 만드는 시스템
현재 구현 현실 : 오늘날 대부분의 팀이있는 곳
구현 현실은 이론적 프레임 워크와 생산 시스템 사이의 뚜렷한 대조를 보여줍니다. 우리의 설문 조사 데이터는 대부분의 팀이 여전히 구현 초기 단계에 있음을 보여줍니다.
- 25%는 전략 개발에 남아 있습니다
- 21%는 개념 증명을 구축합니다
- 베타 환경에서 1%가 테스트 중입니다
- 1%가 생산 배포에 도달했습니다
이 분포는 자율 수준이 낮은 개념에서 구현으로 이동하는 실질적인 과제를 강조합니다.
자율 수준에 의한 기술적 과제
L0-L1 : 기초 건물
대부분의 생산 AI 시스템은 오늘날이 수준에서 운영되며 팀의 51.4%가 고객 서비스 챗봇을 개발하고 59.7%가 문서 구문 분석에 중점을 둡니다. 이 단계에서 주요 구현 문제는 이론적 한계가 아니라 통합 복잡성과 신뢰성입니다.
L2 : 현재 국경
이곳은 현재 최첨단 개발이 진행되고 있으며, 59.7%의 팀이 벡터 데이터베이스를 사용하여 AI 시스템을 사실 정보로 접지합니다. 개발 접근 방식은 크게 다릅니다.
- 내부 툴링으로 2% 빌드
- 9%는 타사 AI 개발 플랫폼을 활용합니다
- 9%는 순전히 신속한 엔지니어링에 의존합니다
L2 개발의 실험적 특성은 진화하는 모범 사례와 기술 고려 사항을 반영합니다. 팀은 상당한 구현 장애물에 직면하고 57.4%의 환각 관리를 최고의 관심사로 인용 한 다음 사용 사례 우선 순위 (42.5%) 및 기술 전문 지식 격차 (38%)가 뒤 따릅니다.
L3-L5 : 구현 장벽
모델 기능의 상당한 발전이 있어도 기본 제한은 높은 자율성 수준으로 향상됩니다. 현재 모델은 중요한 제약을 보여줍니다. 진정한 추론을 나타내지 않고 데이터를 훈련시키는 데 과잉. 이것은 팀의 53.5%가 모델 출력을 안내하기 위해 미세 조정 (32.5%)이 아닌 신속한 엔지니어링에 의존하는 이유를 설명합니다.
기술 스택 고려 사항
기술 구현 스택은 현재 기능과 한계를 반영합니다.
- 멀티 모달 통합 : 텍스트 (93.8%), 파일 (62.1%), 이미지 (49.8%) 및 오디오 (27.7%)
- 모델 제공 업체 : OpenAI (63.3%), Microsoft/Azure (33.8%) 및 인류 (32.3%)
- 모니터링 접근법 : 사내 솔루션 (55.3%), 타사 도구 (19.4%), 클라우드 제공자 서비스 (13.6%)
시스템이 더욱 복잡해지면서 모니터링 기능이 점점 비판적이되고 있으며, 52.7%의 팀이 AI 구현을 적극적으로 모니터링하고 있습니다.
더 높은 자율성을 차단하는 기술적 한계
오늘날 가장 정교한 모델조차도 근본적인 한계를 보여줍니다. 오버 피트 진정한 추론을 보여주기보다는 데이터를 훈련합니다. 이것은 대부분의 팀 (53.5%)이 모델 출력을 안내하기 위해 미세 조정 (32.5%)이 아닌 신속한 엔지니어링에 의존하는 이유를 설명합니다. 엔지니어링이 아무리 정교해도 현재 모델은 여전히 진정한 자율 추론으로 어려움을 겪고 있습니다.
기술 스택은 이러한 제한 사항을 반영합니다. 멀티 모달 기능 (텍스트는 93.8%, 파일, 62.1%, 이미지 49.8%, 27.7%의 오디오), OpenAI (63.3%), Microsoft/Azure (33.8%) 및 인류 (32.3%)의 기본 모델 인 27.7%의 오디오가 증가하고 있지만, 사실 자율성을 제한하는 것과 동일한 기본 구성으로 여전히 작동합니다.
개발 접근 및 미래 방향
오늘날 AI 시스템을 구축하는 개발 팀의 경우 데이터에서 몇 가지 실질적인 통찰력이 나타납니다. 첫째, 협업이 필수적입니다. 효과적인 AI 개발에는 엔지니어링 (82.3%), 주제 전문가 (57.5%), 제품 팀 (55.4%) 및 리더십 (60.8%)이 포함됩니다. 이 교차 기능적 요구 사항은 AI 개발이 기본적으로 전통적인 소프트웨어 엔지니어링과 다르게 만듭니다.
2025 년을 향해 팀은 야심 찬 목표를 세우고 있습니다. 58.8% 더 많은 고객 대면 AI 애플리케이션을 구축하려는 계획, 55.2%는 더 복잡한 대리인 워크 플로를 준비하고 있습니다. 이러한 목표를 지원하기 위해 41.9%는 팀이 자영업하는 데 중점을두고 있으며 37.9%는 내부 사용 사례에 대한 조직 별 AI를 구축하고 있습니다.
모니터링 인프라도 발전하고 있으며, 팀의 52.7%가 현재 AI 시스템을 모니터링하고 있습니다. 대부분의 (55.3%)는 사내 솔루션을 사용하는 반면, 다른 사람들은 타사 도구 (19.4%), 클라우드 제공자 서비스 (13.6%) 또는 오픈 소스 모니터링 (9%)을 활용합니다. 시스템이 더욱 복잡해지면서 이러한 모니터링 기능이 점점 비판적이 될 것입니다.
기술 로드맵
우리가 앞으로 살펴보면 L3 이상으로 진행되면 점진적인 개선보다는 근본적인 혁신이 필요합니다. 그럼에도 불구하고 개발 팀은보다 자율적 인 시스템을위한 토대를 마련하고 있습니다.
높은 자율 수준을 향한 팀의 경우 초점 영역에는 다음이 포함되어야합니다.
- 강력한 평가 프레임 워크 수동 테스트를 넘어서는 프로그래밍 방식으로 출력을 확인합니다
- 향상된 모니터링 시스템 생산에서 예상치 못한 행동을 감지하고 대응할 수 있습니다.
- 도구 통합 패턴 AI 시스템이 다른 소프트웨어 구성 요소와 안전하게 상호 작용할 수 있도록합니다.
- 추론 검증 방법 진정한 추론을 패턴 매칭과 구별하기 위해
데이터는 경쟁 우위 (31.6%)와 효율성 이득 (27.1%)이 이미 실현되고 있지만 팀의 24.2%가 아직 측정 가능한 영향을 미치지 않았다는 것을 보여줍니다. 이는 특정 기술 문제에 대해 적절한 자율 수준을 선택하는 것의 중요성을 강조합니다.
우리가 2025 년으로 이동함에 따라, 개발 팀은 앞으로 더 많은 자율 시스템을 가능하게 할 패턴을 실험하면서 현재 가능한 것에 대해 실용적으로 유지해야합니다. 각 자율 수준에서 기술 능력과 한계를 이해하면 개발자가 정보에 입각 한 건축 결정을 내리고 기술적 인 참신이 아닌 진정한 가치를 제공하는 AI 시스템을 구축하는 데 도움이됩니다.
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