AI 에이전트란?

AI 에이전트는 사람의 감독을 최소화하면서 독립적으로 의사결정을 내리고 작업을 수행하는 인공 지능 기반 애플리케이션입니다. 고급 모델의 지원을 받는 에이전트는 행동 방침을 결정하고 여러 소프트웨어 툴을 사용하여 실행할 수 있습니다. 에이전트는 추론하고 계획하고 행동하는 능력을 통해 미리 구성된 규칙과 논리로 자동화하기에는 비현실적이거나 불가능한 다양한 상황을 처리할 수 있습니다.

이 기술은 사용자에게 재고 답변을 제공하는 간단한 가상 어시스턴트부터 교통 체증을 헤쳐나가는 자율주행 차량에 이르기까지 많은 현대적 편의시설을 혁신하고 있습니다. 최근 생성형 AI의 혁신으로 오늘날의 에이전트는 더 높은 전문성을 바탕으로 더욱 도전적이고 역동적인 역할을 수행하고 있습니다. 또한 여러 AI 에이전트가 함께 작업하고 여러 사용자와 협력할 수 있습니다.

모든 에이전트는 슬라이딩 스케일 방식으로 유연하게 작동합니다. 메모리가 없거나 제한된 규칙 기반 AI 에이전트는 사전 설정된 조건에 따라 작업을 수행하는 가장 경직된 형태를 나타냅니다. 가장 자율적인 AI 에이전트는 불규칙하고 다단계적인 문제를 해결하고 효과적인 해결책을 찾을 수 있습니다. 또한 오류를 스스로 수정하고 새로운 정보에 적응할 수도 있습니다.

이러한 고급 기능을 통해 AI 에이전트는 복잡한 비즈니스 기능을 자동화할 수 있으므로 잠재적인 사용 사례가 광범위하게 확장됩니다. 다중 에이전트 시스템을 통해 여러 부서와 조직에 걸쳐 AI 에이전트로 구성된 팀이 협업할 수 있습니다. 또한 기업은 고유한 비즈니스 프로세스와 목표를 달성하기 위해 자체 에이전트를 구축할 수도 있습니다.

AI 에이전트는 어떻게 작동하나요?

지능형 에이전트는 복잡성은 다양하지만 다양한 시나리오에 적응할 수 있는 네 가지 핵심 디자인 패턴에 따라 구축됩니다. 이러한 중앙 에이전트 AI 기능을 세분화하여 한 고급 에이전트가 이를 사용하여 복잡한 조달 주문을 처리하는 방법을 살펴보세요.

계획 설계

AI 에이전트는 할당된 작업을 완료하는 데 필요한 단계를 파악하기 위해 프론티어 모델이라고 하는 고도로 발전된 대규모 AI 모델을 사용합니다. 이를 통해 에이전트는 미리 정의된 경로를 엄격하게 따르는 대신 작업 과정을 조정하고 새로운 워크플로를 만들 수 있습니다.

예: 사용자가 AI 에이전트에게 비용 효율성 등 회사의 우선순위에 가장 부합하는 타사 공급업체를 선택해 달라고 요청합니다. 이에 대해 AI 에이전트는 최적의 공급업체를 찾기 위한 맞춤형 에이전트 워크플로를 구축합니다. 단계에는 회사 선택 기준 조사, 적격 공급업체 식별, 추천을 위한 입찰 요청 및 평가가 포함됩니다.

소프트웨어 툴 사용

AI 에이전트는 다양한 툴을 결합하여 계획을 수행합니다. 에이전트는 공통 툴을 사용하여 데이터를 수집 및 분석하고, 계산을 수행하고, 새로운 코드를 생성 및 실행할 수 있습니다. 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)는 다른 소프트웨어와의 통신을 간소화하여 에이전트가 비즈니스 시스템 내에서 작업을 수행할 수 있도록 합니다. 컴퓨터 코드와 자연어 텍스트를 해석하고 생성하는 생성형 AI의 일종인 대규모 언어 모델(LLM)을 통해 에이전트는 사용자와 대화식으로 소통할 수 있습니다. 이러한 직관적인 상호작용을 통해 사용자는 에이전트의 작업을 쉽게 검토할 수 있습니다.

예: AI 에이전트는 문서 및 웹 검색 툴을 사용하여 회사 전자메일, PDF 파일, 데이터베이스, 웹사이트에 흩어져 있는 공급업체 정보를 검색합니다. 코딩 및 계산기 툴은 에이전트가 여러 공급업체의 견적과 결제 조건을 비교하고 선택할 수 있도록 도와줍니다. 몇 분 안에 에이전트는 타사 공급업체를 추천하는 상세한 서면 리포트를 생성합니다.

성과에 반영

AI 에이전트는 LLM을 추론 엔진으로 사용하여 반복적으로 자체 평가하고 결과를 수정하는 방식으로 성과를 개선합니다. 다중 에이전트 시스템은 피드백 메커니즘을 통해 성능을 평가합니다. 또한 에이전트는 충분한 메모리를 통해 과거 시나리오의 데이터를 저장하여 새로운 장애물을 해결할 수 있는 풍부한 지식 기반을 구축할 수 있습니다. 이러한 반영 프로세스를 통해 에이전트는 별도의 프로그래밍 없이도 문제가 발생했을 때 문제를 해결하고 향후 예측을 위한 패턴을 식별할 수 있습니다.

예: AI 에이전트는 결과를 자체 평가함으로써 조달 선택의 품질과 정확성을 향상시킵니다. 또한 에이전트는 환경적 지속가능성과 같은 더 많은 의사결정 요소를 통합할 수도 있습니다.

팀원 및 다른 에이전트와 협업

모든 것을 처리하는 단일 에이전트 대신, 특정 역할에 특화된 에이전트 네트워크가 다중 에이전트 시스템에서 함께 작업할 수 있습니다. 이러한 에이전트 간 협업을 통해 에이전트 팀은 복잡한 문제를 보다 효과적으로 해결할 수 있습니다. 또한 AI 에이전트는 필요한 경우 다른 사용자와 협력하여 진행하기 전에 정보나 확인을 요청할 수 있습니다.

예: 주문을 제출하기 전 에이전트는 사용자에게 에이전트 워크플로를 검토하고 최종 선택을 승인하라는 메시지를 표시합니다. 더 복잡한 주문을 처리하기 위해 조달 AI 에이전트를 구매 담당자 에이전트나 계약 관리자 에이전트와 같은 여러 전문 에이전트로 대체할 수도 있습니다. 이러한 다중 에이전트 형식은 특히 회사의 통합 데이터 시스템 및 애플리케이션에 내장할 경우 더욱 복잡한 워크플로를 자동화하는 데 도움이 됩니다.

AI 에이전트의 장점은 무엇인가요?

미묘한 추론 및 학습 기능을 갖춘 자율 AI 에이전트는 다른 표준 솔루션과 비교할 때 더 깊은 수준의 전문성을 제공합니다. 이러한 향상된 기능은 기업이 성장함에 따라 많은 이점을 제공합니다. 지능형 에이전트를 비즈니스 워크플로에 통합하면 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다.

• 생산성 향상
  에이전트 AI 툴은 복잡한 작업에 필요한 지속적인 의사결정을 사람의 개입 없이 대신 수행하여 팀의 시간을 절약하고 전반적인 효율성을 높입니다.
• 정확성 향상AI 에이전트는 자신의 결과물을 스스로 검사하여 정보 격차를 발견하고 오류를 수정할 수 있습니다. 이를 통해 에이전트는 높은 정확도 수준을 유지하면서 여러 프로세스를 가속화할 수 있습니다.
• 가용성 확대에이전트는 진행 중인 프로젝트의 작업 완료부터 고객 문의 문제 해결까지 일반적인 업무 시간 이후에도 장면 뒤에서 계속 작업할 수 있습니다.
• 팀의 업무 부담 완화AI 에이전트는 적응형 에이전트 워크플로를 통해 팀이 과중한 운영 업무에서 벗어나 보다 큰 그림의 투자와 혁신에 집중할 수 있도록 지원합니다.
• 비용 절감AI 에이전트 자동화는 수동 프로세스 및 부서 간 협업으로 인한 비효율과 오류를 제거하여 운영 비용을 획기적으로 절감할 수 있습니다.
• 사일로 해체상호 연결된 협업 에이전트 네트워크는 여러 부서의 데이터 수집 및 워크플로를 간소화하여 복잡한 프로세스의 공통적인 장애물을 줄일 수 있습니다.
• 특화된 애플리케이션 생성조직은 필요에 따라 고유한 기능을 수행하는 맞춤형 에이전트 팀을 만들어 내부 데이터 및 워크플로에 대한 에이전트 훈련을 수행하여 맞춤형 비즈니스 프로세스를 자동화할 수 있습니다.
• 변화하는 요구사항에 맞게 크기 조정AI 에이전트는 증가하는 작업량에 쉽게 적응할 수 있으므로 기업은 운영 민첩성과 비용 효율성을 개선하면서 확장할 수 있습니다.
• 데이터 기반 의사결정 지원AI 에이전트는 데이터 분석을 통해 복잡한 데이터 세트 내의 패턴을 식별하고 향후 결과에 대한 잠재적 인사이트를 제안하여 기업의 의사결정 프로세스를 강화할 수 있습니다.

AI 에이전트에는 어떤 유형이 있나요?

AI 에이전트는 단순한 것부터 정교한 것까지 복잡성에 따라 다양한 유형으로 제공됩니다. 조직은 이러한 에이전트를 결합하여 특정 요구사항에 맞는 맞춤형 다중 에이전트 시스템을 구축할 수 있습니다. 6가지 유형의 AI 에이전트와 각 시나리오에 가장 적합한 AI 에이전트는 다음과 같습니다.

반응형 에이전트

반응형 AI 에이전트는 기존의 규칙 기반 시스템을 따릅니다. 반사 에이전트라고도 하는 이 에이전트는 항상 사전 설정된 규칙을 준수하면서 사용자의 프롬프트에 따라 작업을 시작합니다. 이 접근법은 반복적인 작업에 가장 적합합니다. 예를 들어, 반응형 AI 에이전트는 챗봇을 사용하여 대화 키워드나 구문에서 비밀번호 재설정과 같은 일반적인 요청을 처리할 수 있습니다.

반응형 에이전트는 일반적으로 메모리가 부족하기 때문에 제한된 단기 시나리오에 더 적합합니다. 또한 반응형 AI 에이전트는 최소한의 프로그래밍만으로 작동하기 때문에 유지 관리가 간편하다는 장점도 있습니다.

사전 예방적 에이전트

반응형 에이전트보다 훨씬 민첩한 사전 예방적 AI 에이전트는 예측 알고리즘을 사용하여 보다 미묘한 기능을 구동합니다. 이러한 모델은 패턴을 식별하고, 예상 가능한 결과를 예측하며, 사람의 지시 없이도 최선의 조치를 선택합니다. 이러한 에이전트는 공급망과 같은 복잡한 시스템을 모니터링하여 문제를 사전에 파악하고 솔루션을 추천할 수 있습니다.

하이브리드 에이전트

이름에서 알 수 있듯이 하이브리드 시스템은 사후 대응형 에이전트 시스템의 효율성과 사전 예방적 AI 에이전트의 미묘한 식별력을 결합한 것입니다. 이 조합은 두 가지의 장점을 모두 제공합니다. 사전 설정된 규칙에 따라 일상적인 시나리오에 효율적으로 대응할 수 있습니다. 또한 더 미묘한 상황을 관찰하고 대응할 수 있습니다.

유틸리티 기반 에이전트

유틸리티 기반 AI 에이전트는 원하는 결과를 달성하기 위해 가능한 최상의 순서를 찾는 데 중점을 둡니다. 사용자 만족도 지표에 따라 각 잠재적 작업 과정에 점수를 매긴 다음 가장 높은 점수를 받은 옵션을 선택합니다. 유틸리티 기반 에이전트는 자동차 내비게이션 시스템, 로봇 공학, 금융 거래의 원동력입니다.

학습 에이전트

학습 AI 에이전트는 이전 경험을 바탕으로 성능을 개선할 수 있습니다. 테스트 시나리오를 생성하는 문제 생성기를 사용하여 새로운 전략을 시도하고, 데이터를 수집하고, 결과를 평가합니다. 또한 학습 AI 에이전트는 사용자 피드백과 행동을 추적하여 최적의 접근법을 연마하고 시간이 지남에 따라 전반적인 뉘앙스와 정확도를 개선합니다. 현재 학습 중인 AI 에이전트는 사용자의 니즈에 맞게 조정되는 정교한 가상 어시스턴트를 구축하는 데 도움을 줍니다.

협업 에이전트

협업 AI 에이전트는 조직의 사일로에서 복잡한 작업을 완료하기 위해 함께 협력하는 에이전트 AI 시스템 네트워크를 말합니다. 사용자 지정 워크플로를 구축하고 다른 조직, 심지어 사람이나 다른 AI 에이전트에게 작업을 위임할 수 있습니다.

AI 에이전트는 어떻게 사용하나요?

AI 에이전트는 다양한 사용 사례에 쉽게 적응할 수 있습니다. 일부 에이전트는 개별 부서의 전문 보조자 역할을 하는 역할별 에이전트도 있습니다. 고객 서비스, 매입채무 또는 공급망 팀에서 발생하는 거래 분쟁을 해결하는 에이전트처럼 여러 비즈니스 라인에 적용할 수 있는 요구사항을 충족하는 에이전트도 있습니다. 이러한 에이전트들은 함께 협력하여 전사적인 업무를 해결합니다. 에이전트는 사용자 상호작용에 의해 활성화되거나 비즈니스 이벤트에 의해 자동으로 활성화될 수 있습니다. 잠재적인 사용 사례는 무궁무진하지만, AI 에이전트가 다양한 운영 요구사항을 충족할 수 있는 방법은 다음과 같습니다.

금융 서비스

• 원장 리포트, 청구, 송장, 영수증, 세금 및 규정 준수 기록을 자동화하여 현금 흐름 관리 간소화
• 실시간 회계 데이터 문서화, 처리 및 검색을 자동화하여 수동 입력의 필요성 감소
• 송장 분쟁에 플래그를 지정하고, 내부 지식 소스를 기반으로 권장사항을 제공하며, 해결 프로세스를 자동화
• 예측 분석을 사용하여 예산 할당, 신용 결정, 수익 기회 및 위험 관리에 대한 의사결정 인사이트 생성

HR

• 직무 요구사항 및 설명 생성, 후보자 선별, 온보딩 프로세스 자동화를 통해 채용 프로세스 간소화
• 잔여 휴가 및 정책 준수를 컨설팅하여 직원의 휴가 요청을 처리하고 전제 조건 충족 여부를 판단한 후 관리자의 승인을 위해 제출
• 개별화된 학습 계획을 수립하고 내부 및 외부 소스를 통해 관련 교육 과정을 검색하여 직원의 직무 역량 강화

IT 및 개발

• 잠재적인 위협을 사전에 감지 및 완화하여 시스템 취약성을 줄여 보안 강화
• 코드 검토, 자동화된 테스트, 지속적인 통합/지속 배포를 포함한 개발 워크플로 간소화

마케팅 및 커머스

• 소비자 데이터를 분석하여 활동을 예측하고, 선호도를 추적하고, 지원을 개인화
• 시장 동향을 모니터링하고 잠재적인 성장 기회에 대한 선제적인 맞춤형 권장사항 제공
• 프로모션 콘텐츠를 실시간으로 추적하고, 실적이 저조한 광고를 식별하며, 선제적으로 A/B 테스트를 설계 및 실행하여 대상 그룹 참여 최적화

조달

• 특정 입찰을 위해 공급업체를 조사하고 추천한 다음, 과거 작업 및 업계 동향을 검토하여 협상 전략 개발
• 공급업체 온보딩, 구매 주문서 및 송장 처리 자동화
• 이행 지연을 예측하고, 프로젝트 요구사항과 일정에 맞는 대체 공급업체를 추천하며, 생산 경로를 변경하여 중단 최소화

영업 및 서비스

• 분쟁을 사전에 감지하고, 문제를 검증하고, 솔루션을 선택 및 실행하여 대기 시간을 획기적으로 단축
• 고객 요청 및 서비스 티켓을 분류하여 적합한 팀으로 전달하고 고객 서비스 담당자가 승인할 수 있도록 해결 방법을 제안
• 개별화된 고객 인사이트를 생성하여 영업 기회 식별 및 추천
• 새로운 종결 사례를 분석하고 주요 문제와 해결책을 요약하는 문서를 생성하여 팀 지식 기반 강화

공급망

• 실시간으로 수요를 예측하고 재고 및 배송 물류를 평가하여 사전 예방적 권장사항 제공
• 운송 비용 및 환경 발자국 감소와 같은 특정 회사 목표를 충족하는 대체 경로를 선택하여 배송을 조정하여 중단 최소화
• 검사 프로세스를 간소화하고 제조, 운송 및 저장소의 오류를 식별하여 품질 관리 강화
• 수리 부품 주문, 유지보수 서비스 요청, 대체 장비로 생산 방향 전환을 통해 생산 중단 문제 해결

직장에서 AI 에이전트를 구현하는 가장 좋은 방법은 무엇일까요?

자율 AI 에이전트의 잠재적 애플리케이션은 그 범위가 매우 넓습니다. 그러나 에이전트의 잠재력을 최대한 발휘하려면 신중한 통합과 조정을 통해 에이전트가 가장 잘 작동할 수 있습니다. 에이전트 AI 시스템을 통합하기 전에 다음 선진사례를 고려하세요.

• AI 윤리 원칙 준수
  인간은 궁극적으로 최고 수준의 공정성, 투명성, 책임성, 개인정보 보호를 유지하면서 윤리적인 AI 에이전트를 만들어야 할 책임이 있습니다. 이를 위해 책임 있는 AI 절차는 인간이 개발 및 사용의 모든 단계를 모니터링하는 HITL(Human-in-the-loop) 설계 프로세스를 따라야 합니다. 에이전트 훈련에 사용되는 데이터는 잠재적인 편견과 차별을 완화하기 위해 신중하게 분석되어야 합니다.
• 사람의 감독 강조
  이 경우에도 전문가가 에이전트 AI 의사결정 과정에 대한 최종 권한을 가져야 합니다. 또한 인간 전문가는 에이전트 워크플로에 논리적인 오류가 있거나 필수 데이터가 누락되었는지 검토하여 문제를 해결할 수 있습니다. 또한 인간 전문가는 에이전트 워크플로에 논리적인 오류가 있거나 필수 데이터가 누락되었는지 검토하여 문제를 해결할 수 있습니다.
• 내부 데이터 준비AI 에이전트의 성능은 양질의 비즈니스 데이터의 탄탄한 기반에 크게 좌우됩니다. 에이전트는 의사결정과 행동의 근거를 마련하기 위해 완전하고 컨텍스트가 풍부한 데이터 에코시스템에 액세스할 수 있어야 합니다. 에이전트 AI를 최대한 활용하기 위해 사용자는 시스템 전반의 데이터를 통합하고 관리하는 관리 솔루션에 투자할 수 있습니다.
• 협업적 사고방식 함양
  AI 에이전트는 팀원이 에이전트의 자율성을 효과적으로 사용하는 방법을 알고 있을 때만 작동합니다. 팀은 AI 에이전트 자동화를 통해 운영상의 장애물을 완화하여 업무 부담을 덜어줄 수 있는 부분을 신중하게 고려해야 합니다.
• 지속적인 훈련 지원
  AI 에이전트 기술이 발전함에 따라 조직은 지속적인 교육에 우선순위를 두어야 합니다. 정기적인 교육 세션을 통해 팀은 최신 혁신, 애플리케이션 및 선진사례에 대한 최신 정보를 얻을 수 있습니다.
• 측정 및 평가
  조직은 AI 에이전트의 전반적인 효율성과 생산성을 정기적으로 평가해야 합니다. 평가 프로세스에는 직원과 고객 모두의 피드백 모니터링이 포함되어야 합니다. 정기 평가를 통해 개선 및 최적화를 위한 가능한 영역에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

AI 에이전트와 AI 코파일럿의 차이점은 무엇인가요?

언뜻 보기에 AI 에이전트는 널리 사용되는 AI 기반 기술인 AI 코파일럿과 겹치는 것처럼 보입니다. 일상적인 업무 애플리케이션에 통합되는 경우가 많은 AI 코파일럿은 사용자와 함께 데이터와 계산을 사용하여 비즈니스 작업을 지원하는 개인용 가상 AI 어시스턴트입니다. 그러나 실질적으로 두 툴은 서로 다른 운영 기능과 요구사항을 충족합니다. 다중 에이전트 시스템으로 결합하면 서로의 기술을 보완하여 통찰력 있는 의사결정과 협업을 촉진할 수 있습니다. 코파일럿과 에이전트가 함께 협력하여 문제를 해결하고 전사적인 생산성을 높이는 방법은 다음과 같습니다.

• 직관적인 상호 작용 및 사용자 정의
  대화형 AI의 지원을 받는 코파일럿은 AI 에이전트와 사용자가 협업할 수 있는 직관적인 인터페이스 역할을 합니다. 사용자는 핵심 비즈니스 애플리케이션에 내장된 코파일럿을 통해 자연스러운 인간의 표현으로 에이전트를 직접 관리할 수 있습니다. 또한 코파일럿은 맞춤형 지능형 에이전트를 구축하고 크기 조정할 수 있는 가이드형 로코드 또는 노코드 플랫폼을 제공합니다. 에이전트가 수행하는 데 필요한 툴, 데이터 소스 및 규칙을 정의하는 가이드 워크플로를 제공합니다.
• 협업 파트너십
  비즈니스 데이터 및 운영과 긴밀하게 통합된 AI 코파일럿과 에이전트가 함께 작업을 완료합니다. 코파일럿은 에이전트 오케스트레이터 역할을 수행하여 사용자의 요청을 완료하는 데 필요한 에이전트를 결정할 수 있습니다. 여러 부서 애플리케이션에 내장된 코파일럿은 협업 네트워크에서 에이전트를 연결하여 고립되지 않고 함께 작업할 수 있도록 합니다.
• 동적 기능
  일부 작업의 경우 완전한 자동화를 통해 이점을 얻을 수 있는 반면, 단계별로 사람의 개입이 필요한 작업도 있습니다. AI 코파일럿과 에이전트는 조화롭게 협력하여 두 가지 시나리오를 모두 지원합니다. 코파일럿은 사용자가 정보를 소싱 및 요약하고, 비즈니스 질문에 답하고, 의사결정을 위한 인사이트를 생성하고, 솔루션을 추천하는 등 작업을 수행하는 동안 실시간으로 지원을 제공합니다. 에이전트는 두 가지 요구를 모두 충족합니다. 에이전트는 사용자와 긴밀하게 협업하여 더 많은 정보를 수집하거나 비즈니스 프로세스에 영향을 미치는 작업을 승인할 수 있습니다. 또한 지속적인 입력 없이도 백그라운드에서 문제를 해결하는 독립형 엔터티로 자율적으로 실행할 수 있습니다.

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