Agentic AI
Agentic AI는 AI 에이전트들로 이루어져, 최소한의 감독만으로 목표를 달성하는 프레임워크입니다.
멀티에이전트 시스템에서 각 에이전트는 목표에 도달하는 데 필요한 특정 하위 작업을 수행합니다.
AI Agent
AI 에이전트는 (인간 또는 다른 에이전트의) 요청을 이해하고, 계획하고, 실행하기 위해 자율적으로 동작하는 애플리케이션을 의미합니다.
AI 에이전트는 LLM을 사용하여 추론하고, 도구, 다른 모델 및 기타 IT 시스템과 연동하여 사용자 목표를 달성할 수 있습니다.
이러한 에이전트는 소프트웨어 설계, IT 자동화, 코드 생성 도구, 대화형 어시스턴트 등 다양한 기업 환경에서 복잡한 작업을 해결하는 데 배치될 수 있습니다.
AI Agent 동작 원리
데이터 수집 및 인식
- AI 에이전트는 고객 상호작용, 거래 기록, 소셜 미디어 등 여러 소스에서 정보를 수집하는 것으로 시작합니다.
- 이 데이터는 사용자 의도와 맥락을 이해하는 데 도움이 됩니다.
- 고급 에이전트는 실시간 데이터를 처리하여 정확하고 최신 응답을 제공할 수 있습니다.
의사 결정
- 강력한 머신 러닝 모델을 활용하여 AI 에이전트는 수집된 데이터를 분석하여 패턴을 감지하고 최상의 행동 방향을 결정합니다.
- 예를 들어, 이전 상호작용과 현재 상황을 기반으로 고객 문의에 가장 적합한 답변을 선택할 수 있습니다. 과거 경험에서 배우면서 시간이 지남에 따라 의사 결정 능력이 향상됩니다.
작업 실행
- 결정을 내린 후 AI 에이전트는 고객에게 응답하거나, 요청을 처리하거나, 복잡한 사례를 인간 담당자에게 전달하는 등 필요한 작업을 수행합니다.
- 이 실행은 사용자가 적시에 정확한 지원을 받을 수 있도록 속도와 효율성을 위해 설계되었습니다.
지속적인 학습 및 개선
- AI 에이전트는 각 상호작용에서 학습하여 알고리즘을 지속적으로 개선합니다. 그들은 지식 기반을 업데이트하고 피드백을 통합하여 미래 성과를 향상시킵니다.
- 이 지속적인 학습 프로세스는 사용자 기대와 비즈니스 요구 사항이 진화하더라도 적응력과 효율성을 유지합니다.
Multi-AI Agents
MAS(Multi Agent System)라고도 하는 멀티 에이전트 시스템은 특정 작업을 해결하기 위해 함께 작동하는 AI 에이전트 시스템입니다.
독립적으로 혼자 작업하는 단일 AI 에이전트와 달리 MAS는 여러 에이전트가 함께 작업하여 작업을 해결합니다.
Example: 마케팅 캠페인을 시작하는 것과 같은 복잡한 작업이 주어지면 멀티 에이전트 접근 방식은 이를 서로 다른 전문 에이전트가 처리하는 하위 작업으로 나눕니다.
- 시장 조사 에이전트 - 추세, 경쟁자 및 타겟 고객 통찰력을 분석합니다.
- 콘텐츠 생성 에이전트 - 광고 카피, 블로그 게시물 및 소셜 미디어 콘텐츠를 생성합니다.
- SEO 및 광고 최적화 에이전트 - 키워드를 정제하고 입찰을 조정하여 가시성을 높입니다.
- 참여 에이전트 - 고객 상호 작용을 모니터링하고 문의에 응답합니다.
- 분석 에이전트 - 캠페인 성과를 추적하고 개선 사항을 제안합니다.
이러한 AI 에이전트는 함께 작업하여 마케팅 노력을 자동화하고 최적화하여 더 나은 도달 범위와 더 높은 참여를 보장할 수 있습니다.
Multi AI Agent 구축을 위한 모델
목표 정의
- 에이전트가 해결해야 할 문제를 명확하게 식별합니다.
- AI 시스템에 대한 구체적인 목표를 설정합니다.
프로세스 계획
- AI 에이전트가 목표에 도달하기 위해 따라야 할 단계를 설명합니다.
- 작업 간의 논리적 흐름을 보장합니다.
적절한 에이전트 식별
- 필요한 역할과 전문성을 고려합니다 (예: 연구원, 데이터 분석가, 의사 결정자).
- 기술 세트에 따라 전문 에이전트를 할당합니다.
책임 할당
- 목표를 각 에이전트의 구체적인 작업으로 나눕니다.
- 중복을 피하기 위해 명확한 경계를 정의합니다.
에이전트에게 도구 제공
- 적절한 도구와 API(예: LLM, 데이터베이스, 웹 스크래퍼)를 제공합니다.
- 에이전트가 효과적으로 소통하고 정보를 공유할 수 있도록 합니다.
최적화 및 반복
- 에이전트 성과에 따라 워크플로를 지속적으로 개선합니다.
- 효율성을 높이기 위해 피드백 루프를 통합합니다.
AI Agent의 이점
- 향상된 사용자 경험: 일반적으로 학습 및 주기적인 재교육을 위해 인간 입력 필요
- TCO(Total Cost of Ownership, 총 소유 비용) 절감: AI에 의존하여 어려운 작업을 수행하고, 쉽게 확장 가능하며, 인간의 개입 없이도 작업 전반에 걸쳐 확장 가능
- 민첩성과 유연성: AI 에이전트 오케스트레이션을 통해 조직은 시장 상황이 변화함에 따라 운영을 신속하게 적응
AI Agent 개발 어려움
AI Agent는 전 분야에 걸쳐 생산성 향상을 주도할 것으로 예측되고 있습니다.
그러나, AI Agent를 개발하는 데에는 기술적인 복잡성이 존재합니다.
관찰, 디버깅, 평가 및 모니터링
에이전트는 의사결정 행동에 대한 텔레메트릭(원격 측정 데이터)를 수집하고, 성능 및 출력 관련 문제를 조사 및 해결하며, 벤치마크와 성능을 비교하고, 비정상 상황에 대한 알림을 설정해야 합니다.
API 통합의 복잡성
AI 에이전트는 여러 시스템 간의 인증 관리를 필요로 하며, 도구 간에 데이터를 일관성 있게 전달하고 최적화해야 합니다.
오케스트레이션의 복잡성
에러 처리는 사람이 개입해야 하는 경우가 많아 이를 정의해야 하며, 반사(reflection) 및 롤백(rollback) 방식에는 보호 장치(guardrails)의 구현이 필요합니다.
AI Agent를 개발하기 위해 기업이 고려해야 할 사항
고품질의 AI 에이전트를 신속하게 개발하기 위해서는 다음의 사항들을 고려해야 합니다.
가치 실현 시간 (Time to Value)
사전 구축된 도구를 통해 신속한 실험과 원클릭 배포를 지원하여 가치 실현 시간을 단축해야 합니다.
고품질 (HIgh Quality)
성능이 뛰어나고, 신뢰할 수 있으며, 신뢰할 수 있는 고품질의 에이전트를 개발해야 합니다.
확장성 (Scalable)
수백 또는 수천 명의 에이전트로 확장 가능해야 합니다.
엔터프라이즈급 (Enterprise-ready)
비즈니스 시스템, 데이터 및 프로세스와의 통합을 관리해야 합니다.
Agentic vs Generative vs Traditional AI
| 특징 | Agentic AI | Generative AI | Traditional AI |
| 정의 | 자율적으로 행동하고, 결정을 내리며, 목표에 따라 변화하는 환경에 적응할 수 있는 AI 시스템 | 텍스트, 이미지 또는 데이터와 같은 새로운 콘텐츠를 생성하는 AI 시스템 | 데이터에서 패턴을 인식하고 예측 또는 분류를 수행하는 AI 시스템 |
| 핵심 능력 | 인간의 감독 없이 자율적인 의사 결정 및 작업 실행 | 학습된 데이터 패턴(예: 텍스트, 이미지 또는 모델)을 기반으로 한 콘텐츠 생성 | 데이터 분석, 패턴 인식 및 예측 모델링 |
| 예시 | 자율 마케팅 시스템, 비즈니스 프로세스의 지능형 에이전트 | 텍스트 생성을 위한 GPT-4, 이미지 생성을 위한 DALL-E | 사기 탐지와 같은 특정 작업을 위한 회귀 모델, 의사 결정 트리 및 신경망 |
| 목표 | 목표에 따라 문제를 독립적으로 해결하고 조치를 취함 | 학습된 패턴을 기반으로 새롭고 현실적인 결과 생성 | 데이터에서 패턴을 찾아 과거 데이터를 기반으로 예측 또는 결정 |
| 인간 상호 작용 | 최소한으로 설계되어 제한된 인간 입력으로 자율적으로 작동 | 학습된 패턴을 기작업에 따라 인간 프롬프트 없이 또는 함께 작동 가능 반으로 새롭고 현실적인 결과 생성 |
일반적으로 학습 및 주기적인 재교육을 위해 인간 입력 필요 |
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