에이전틱 AI란 무엇인가요?

에이전틱 AI란 과거 작업 내역과 현재 주어진 작업 수행에 필요한 것이 무엇인지에 대한 분석 결과에 기반해 스스로 결정을 내릴 수 있는 AI 시스템을 의미하며, 모든 과정에서 인간의 감독은 최소화됩니다. 에이전틱 AI 시스템은 목표 달성 과정에서 현재 진행 상태를 분석한 뒤 새로운 단계를 추가하거나 인간 또는 다른 AI 시스템에 도움을 요청하는 등의 적절한 결정을 내릴 수 있습니다.

생성형 AI 외의 AI 서비스를 가리키는 용어인 전통적 AI(traditional AI)와 달리, 에이전틱 AI는 인간의 질의와 감독을 통한 입력/출력 모델에 얽매이지 않습니다. 에이전틱 AI는 시스템이 목표 달성을 위한 복잡한 단계들을 스스로 진행하고 필요한 경우에만 인간과 소통합니다.

에이전틱 AI를 이해하는 또 다른 방법은 관리자와 기술자의 특징을 비교해 보는 것입니다. 전문 AI 에이전트는 특정한 업무를 수행하는 숙련된 기술자처럼 외부 입력에 기반해 설정된 작업을 수행하도록 훈련됩니다. 반면 에이전틱 AI는 프로젝트 완수를 위해 어떤 기술자가 필요할지 결정하는 관리자처럼 생성형 AI를 비롯한 다양한 AI 기법을 활용하며 자율적으로 결정을 내릴 수 있습니다. 이 비유를 확장하면, 에이전틱 AI라는 관리자는 동료와 협업하고, 현장 기술자의 피드백을 수렴하고, 워크플로를 최적화하고, 추가 정보를 요청하고, 필요한 경우 추가적인 자원을 투입할 수 있습니다.

핵심 요점

에이전틱 AI는 자율적으로 목표 달성을 위한 의사 결정을 수행하고 필요한 작업을 진행할 수 있는 AI 시스템입니다.
에이전틱 AI 시스템은 AI 에이전트 및 인간과 협력하여 목표를 설정하고 달성할 수 있습니다.
에이전틱 AI 시스템은 전략적 목표 달성을 위해 AI 모델, 전문 AI 에이전트, 조율된 AI 서비스 등의 다양한 도구를 활용하는 경우가 많습니다.
에이전틱 AI 시스템은 전통적 AI보다 복잡하고 독립적으로 행동할 수 있지만 훨씬 더 많은 자원을 필요로 할 수 있습니다.

에이전틱 AI 알아보기

에이전틱 AI는 오늘날의 AI 개발 과정에 찾아온 세 번째 큰 물결입니다. 모던 AI는 첫 번째 폭발적 성장을 거쳐 대규모 데이터 세트를 분석해 통계적 상관관계를 식별하고 가능성 있는 결과를 계산하는 추천 엔진, 자동 완성 텍스트 등을 비롯한 다양한 기술의 근간이 되었습니다. 두 번째 물결은 보다 최근에 찾아왔습니다. 새로운 알고리즘과 더 많은 처리 능력 및 데이터 가용성에 힘입어 AI가 텍스트, 이미지, 음악 등의 창의적 콘텐츠를 생성할 수 있게 되었습니다.

세 번째 AI 물결은 선택이라는 개념 아래 서로 다른 요소 및 기능들을 통합하는 능력에 집중하고 있습니다. 중요한 점은 AI 에이전트와 에이전틱 AI 시스템을 구별해야 한다는 것입니다. 에이전트는 예측, 생성 등 다양한 AI 기능을 활용할 수 있습니다. 에이전트는 사용자가 생성형 AI 등의 출력물을 요청하기를 기다리는 대신 특정 목표 달성을 위해 스스로 작동하도록 프로그래밍됩니다. 따라서 에이전틱 AI는 직접 목표 달성을 위한 경로를 분석하고 작업을 완료하기 위한 최선의 방법을 결정합니다. 에이전트는 과거 작업 완료 기록을 고려하여 결과물을 개선할 수도 있습니다.

대량의 데이터를 처리하고 합성할 수 있는 능력을 갖춘 AI 에이전트는 인간이 도달할 수 없는 수준의 연구를 수행할 수 있습니다. 프롬프트 없이 직접 결정을 내릴 수 있는 에이전트는 추가 정보를 발견하고 피드백을 수집해 업무, 취미, 개인 과제 등 다양한 분야의 협력 파트너가 될 수 있습니다.

에이전틱 AI 시스템은 개별 AI 에이전트들 및 다른 적절한 시스템 또는 도구를 통합하여 더 큰 규모로 확장됩니다. 예를 들어, 특정 AI 에이전트는 고객들의 불만 사항을 처리할 수 있습니다. 에이전틱 AI 시스템은 해당 데이터를 활용하여 제품 디자이너와 마케팅 리더가 고객 행동 패턴에 기반해 제품을 조정하도록 지원할 수 있습니다.

기업들이 '에이전틱 AI가 우리에게 무엇을 해줄 수 있을까?'를 고민해야 할 단계는 지났습니다. 많은 기업들은 그 대신 '에이전틱 AI 도입을 어디서부터 시작해야 할까?'를 고민하고 있습니다. 많은 경우 정답은 간단한 통합, 확장성, 커스터마이제이션을 지원하는 사전 구축된 에이전틱 AI 플랫폼입니다.

에이전틱 AI 의 작동 방식은 무엇인가요?

에이전틱 AI 시스템은 설정된 프로젝트 목표를 달성하기 위해 다양한 AI 요소를 관리하고 실행하도록 설계됩니다. 각 임무별로 세부 사항은 다소 차이가 있을 수 있지만, 에이전틱 AI 시스템이 작동하는 일반적인 단계는 다음과 같습니다.

목표 및 매개변수 설정: 사용자 입력으로부터 프로젝트 목표와 제약 조건을 수신합니다.
작업 및 단계: (사전 구축된 옵션 중에서 선택된 파운데이션 모델일 가능성이 높은) 목표 달성에 적합한 대규모 언어 모델(LLM)이 사용자가 입력한 정보를 처리하여 설정된 매개변수 및 제약 조건 내에서 목표 달성에 필요한 작업들을 서로 연결합니다.
자율적 의사 결정: 수행해야 할 작업들의 설정이 완료되면 에이전틱 AI 시스템은 목표 달성 방법을 결정하고, 자율적으로 또는 필요한 경우 사람과의 상호작용을 통해 필요한 작업을 수행합니다.
피드백 및 수정: 에이전트는 병렬화된 작업들로부터 데이터를 수집하고 필요한 경우 워크플로를 조정합니다. 조정은 워크플로 최적화를 위해 특정 단계를 생략하는 것부터 추가 데이터 수집을 위해 새로운 단계를 추가하는 것까지 다양한 형태로 이루어질 수 있습니다. 에이전틱 AI 시스템의 가장 큰 매력은 실시간 데이터에 기반한 의사 결정 및 적응 능력입니다.
체계적 개선: 목표 달성을 위해 작업하는 에이전트는 기록된 결과 및 행동을 체계적 피드백 루프(AI 업계 용어로는 '데이터 플라이휠')에 적용합니다. 이 루프의 목적은 에이전트의 한계를 확장하여 시간이 지남에 따라 정확성과 효율성을 향상시키는 것입니다.

IT 팀은 에이전틱 AI 시스템이 설계대로 작동하도록 돕기 위해 낮은 수준의 자동화/에이전트 기술과 데이터를 에이전트에 제공하는 경우가 많습니다. 일단 기반이 마련되면 기업은 기능, 커스터마이징 가능성, 확장성, 성능 측면에서 자사의 요구 사항에 부합하는 상용 에이전틱 AI 시스템을 통합한 뒤 프로젝트 목표에 따라 실행되도록 세밀하게 조정할 수 있습니다.

에이전틱 AI의 작동 방식 다이어그램 — 에이전틱 AI의 특성으로는 사전 예방적이고 목표 지향적인 활동 및 적응 능력, 자율성 등이 있습니다.

에이전틱 AI와 전통적 AI의 차이점은 무엇인가요?

전통적 AI는 생성형 AI가 아니고 따라서 에이전틱하지 않은 AI 시스템을 가리키는 업계 용어입니다. 이러한 규칙 및 논리 기반 시스템은 데이터를 입력받아 처리한 후 더 많은 데이터를 출력물로 생성합니다. 사기 탐지를 예로 들어보겠습니다. 사기 탐지 시스템은 구매 유형, 지역, 금액, 시간대 등 다양한 범주의 이상치와 특이점을 식별하도록 훈련된 후 금융 기업의 고객 기록을 집중적으로 분석합니다. 이는 입력(거래 데이터)/출력(사기 여부 판정) 구조입니다. 워크플로 관련 결정이 개입되기도 하지만 전통적 AI는 궁극적으로 특별히 훈련된, 사전 정의된 작업을 수행합니다.

반면 에이전틱 AI는 더 자율적 방식으로 설계되었으며 목표에 집중한 뒤 그를 달성하기 위한 최선의 방법을 직접 결정합니다. 에이전틱 AI 시스템은 목표 달성을 위한 방법을 결정하거나 다른 가용 도구와 연결하기 위해 필요한 정보를 스스로 탐색할 수 있는 독립성을 지니고 있습니다. 사기 탐지의 사례로 돌아가 보겠습니다. 에이전틱 AI는 스스로 질문을 던지고 더 많은 맥락을 이끌어낼 수 있는 정보를 발견함으로써 더 나은 결과를 도출할 수 있습니다. 따라서 기존 사기 탐지 모델이었다면 구매 가격과 특정 범주의 이상 징후를 감지해 경고를 발동했을 상황에서, 에이전틱 AI 시스템은 한 걸음 더 나아가 다른 시스템과 소통하여 관련 고객의 상황에 대한 추가적인 정보를 수집할 수 있습니다.

날씨 정보를 요청해 해당 고객이 위치한 지역이 갑작스러운 대규모 폭풍을 겪었으며 재난 상황 보고가 광범위하게 접수되었음을 알아낼 수도 있습니다. 또한 갑작스러운 구매가 하드웨어 및 식료품점에서 집중적으로 발생했다면 비상용품 구매가 이루어졌음을 시사할 수도 있습니다. 비정상적인 행동 패턴에도 불구하고 에이전트는 이 정보를 활용하여 경고 발동 시 상황에 대한 설명을 첨부함으로써 사람이 최종 판단을 내릴 수 있도록 지원합니다. 에이전틱 AI의 의사결정 능력 덕분에 관리자는 직접 현장 조사를 수행하지 않고도 최종 판단을 내릴 수 있는 훨씬 풍부한 정보를 확보하게 됩니다.

에이전틱 AI와 생성형 AI의 차이점은 무엇인가요?

에이전틱 AI와 생성형 AI 모두 강력한 시스템이며 각각 특정한 작업을 수행합니다. 에이전틱 AI는 의사 결정과 행동에 집중하는 반면, 생성형 AI는 콘텐츠 생성에 집중합니다. 최근 몇 년간 생성형 AI의 성능과 역량이 성장했고 출력물의 정확성과 품질도 향상되었지만 여전히 데이터 입력/출력 방식의 워크플로를 사용하고 있습니다.

다시 말해, 생성형 AI에는 여전히 프롬프트가 필요합니다.

기술 보고서 연구를 위한 대규모 언어 모델을 예로 들어보겠습니다. 연구원은 다양한 프롬프트를 입력하고 상세한 출력물을 얻을 수 있습니다. 또한 연구원은 출력물에 기반한 후속 질문을 입력하거나 쿼리 맥락을 변경해 다른 접근법이나 관점을 제시할 수도 있습니다. 마지막으로 연구자는 모든 정보를 종합해 보고서에 가장 적합한 내용을 추출할 수 있습니다.

이론적으로 에이전틱 AI를 사용하면 이러한 과정의 상당 부분을 간소화할 수 있습니다. 연구원이 직접 일련의 쿼리를 입력하고 어디에 정보 공백이 발생하는지 고려하는 대신, 에이전틱 AI 시스템에 목표를 부여합니다. 목표는 구체적이고 상세할수록 좋습니다. 주어진 목표 범위 내에서 에이전틱 AI 시스템은 생성된 출력물을 참고하기 위해 LLM과 소통할 수 있습니다. 목표가 무엇인지 파악한 에이전틱 AI 시스템은 제공된 정보를 활용하여 만족스러운 출력물이 만들어질 때까지 계속해서 정제할 수 있습니다. 또한 에이전틱 AI 시스템은 외부 자료 및 다른 AI 모델과도 소통할 수 있으므로 사용자에게 최종 결과를 제공하기에 앞서 독창적인 연구를 수행해 출력물에 적용할 수 있습니다.

현실 세계에 비유하자면, 생성형 AI는 물이 새는 싱크대를 직접 고치기 위한 도구 모음과도 같습니다. AI 에이전트는 배관공을 불러 새는 부분을 고치고, 관련 문제의 원인을 탐색하도록 위임하는 것과 유사합니다. 에이전틱 AI 시스템은 배관공에게 작업 지시를 내리고 동시에 전기 기술자나 곰팡이 검사관과 협력하여 누수로 인한 피해를 조사하는 건설업체와도 같습니다.

에이전틱 AI의 실제 사용 사례

에이전틱 AI에는 기업, 정부, 개인용 애플리케이션과 같은 다양한 사용 사례 전반의 운영을 가속화하고 관련 문제를 해결할 수 있는 잠재력이 있습니다. 일상 생활에 에이전틱 AI를 통합할 수 있는 몇 가지 방식은 다음과 같습니다.

의료 프로필: 웨어러블 기기, 혈액 검사 결과, 건강 검진에서 얻은 생체 신호 등 다양한 출처에서 환자 데이터를 수집할 수 있습니다. 이러한 데이터를 종합하면 새로운 질환의 징후를 나타내는 패턴이 드러나기도 합니다. 그러나 그러한 결론에 도달하기 위해서는 관련 데이터에 접근하고 분석할 수 있는 기능과 더불어 광범위한 제도적 지식이 필요합니다. 에이전틱 AI는 특정 환자에 대한 모든 유입 데이터를 신속하게 처리하여 문제의 초기 징후를 포착할 수 있습니다. 또한 에이전트는 필요한 경우 자율적으로 추가 데이터를 수집하여 담당 의사를 위한 보고서를 생성할 수 있습니다.
보험 청구: 보험 청구는 여러 당사자의 정보를 처리해야 하는 복잡한 과정입니다. 에이전틱 AI 시스템은 제출된 양식과 세부사항에서 핵심 관련 데이터를 식별하여 정보를 교차 참조 및 검증함으로써 청구 과정을 가속화할 수 있습니다. 동시에 시스템은 워크플로 프로세스를 관리하고 미결 작업 요청이 있는 이해관계자들에게 알림을 보낼 수 있습니다.
공급망 관리: 예측부터 재고 관리에 이르는 공급망의 여러 일반적 요소들이 에이전틱 AI의 혜택을 받을 수 있습니다. 구체적인 예시 중 하나는 운송 및 경로 관리입니다. 표준 물류 데이터는 대상 화물을 추적하는 시스템에서 제공됩니다. 그러나 AI 에이전트는 다른 시스템과 연동해 경로를 최적화할 수 있습니다. 날씨, 교통 상황, 심지어 정치적 안정성이나 공휴일 같은 요소까지 모두 잠재적으로 고려될 수 있으며, 에이전트가 생성한 조정 사항을 통해 배송 경로를 최적화할 수 있습니다.
트래픽 관리: 정부는 에이전틱 AI를 교통 통제 시스템에 통합하여 다양한 유입 데이터를 종합할 수 있습니다. 카메라와 센서를 통해 수집된 실시간 교통 데이터, 기상 및 공사 정보, 과거 패턴을 활용한 예측 분석 결과 등이 모두 감독 역할을 맡은 에이전틱 AI에 의해 처리 및 분석되어 신호등 타이밍 조정에 적용됨으로써 교통 체증이 최소화되고 운전자의 불편이 완화됩니다.

에이전틱 AI의 이점

에이전틱 AI를 도입하면 자동화 및 프로세스 개선 방식을 업그레이드할 수 있으며, 특히 워크로드 및 데이터 관리와 애플리케이션 전용 에이전트 시스템의 견고한 기반 위에 구축된 에이전틱 AI는 수많은 이점을 가져다 줍니다.

에이전틱 AI를 성공적으로 구현한 기업이 누릴 수 있는 가장 일반적인 이점은 다음과 같습니다.

상시 가동 운영: 에이전틱 AI는 작업 완료를 위해서는 사용자의 입력이 필요한 비 에이전틱 AI와 달리 목표 달성을 위해 자율적, 지속적으로 작동합니다. 이러한 의사 결정 자율성은 데이터 처리, 연구 자료 수집, 고객 요청 및 문의 응답 등 다양한 분야에서의 상시 운영을 가능케 합니다.
비용 절감: 빠르고 정확하며 지속적으로 작동하는 에이전틱 AI 시스템은 비용 효율성 향상에 기여합니다. 비용 절감 요인은 산업별로 차이가 있지만, 일반적으로 기업들은 보다 대규모의 분석을 더 빠르게 수행함으로써 프로세스 개선이나 목표 달성 가속화에 기여하는 의사결정을 내릴 수 있습니다.
생산성 향상: 금융 거래 분류, 총계정원장 입력, 고객 지원 등의 목표 달성을 위해 작동하는 에이전틱 AI 시스템은 추가 정보 수집, 부수적 분석 실행, 기타 관련 작업에 대한 의사결정을 내릴 수 있습니다. 에이전틱 AI 시스템은 최소한의 인적 개입만으로 정보를 신속하게 수집하는 동시에 다양한 병렬 프로세스를 지원합니다.
새로운 관점: 에이전틱 AI는 목표를 달성하는 방법에 대한 의사결정 자율성을 갖추도록 설계되었습니다. 에이전트는 필요하다고 판단한 경우 부수적 작업과 추가 데이터 수집/처리를 수행할 수 있으며, 이는 예상치 못한 새로운 인사이트로 이어지기도 합니다.

에이전틱 AI 관련 도전 과제

AI가 인간과 유사한 상호 작용 능력을 갖추게 됨에 따라 기술적 문제(예: 필요한 프로세싱 처리하기)와 신뢰성 및 통제 능력 확보, 기업의 가치 및 의도와의 조화를 위한 메커니즘 확립이 복합적인 도전 과제로 대두되고 있습니다. 에이전틱 AI에게 목표 설정, 행동 계획 수립, 사람과의 상호작용에 관한 자율성이 더 많이 부여될수록 기업은 혁신과 문제 해결을 위한 AI의 잠재력을 억누르지 않는 방식의 모니터링 및 개입 방법을 고민해야 합니다.

주목해 보아야 할 4가지 구체적인 문제는 다음과 같습니다.

정확성: 에이전틱 시스템은 일반적으로 인간보다 높은 정확성을 보입니다. 그러나 언제나 그렇듯 저품질 데이터는 부정확한 결과물이나 불필요한 작업을 비롯한 바람직하지 않은 결과를 초래할 수 있습니다. 신입 사원을 훈련할 때와 마찬가지로 기업은 지속적으로 정확한 결과물을 도출할 때까지 새로 배포된 에이전틱 시스템을 모니터링할 필요가 있습니다. 또한 신입 사원과 마찬가지로 서로 신뢰를 구축해야 합니다. 따라서 에이전틱 AI 시스템이 초기 단계에 처리하는 작업은 위험도가 낮고 간단히 수정 가능한 것이어야 합니다.
데이터 및 워크로드 관리: 궁극적으로 모든 AI 시스템은 기업의 데이터, 그리고 특정 작업 수행에 필요한 컴퓨팅 및 네트워크 워크로드와 자원 관리의 연장선상에 있습니다. 따라서 IT 팀은 에이전트 통합을 시작하기에 앞서 자체 인프라 및 클라우드 인프라, 데이터베이스 및 기타 자원의 효율성 및 최적화 여부를 확인해야 합니다.
데이터 프라이버시: 에이전틱 AI의 자율성은 AI가 외부 시스템 및 데이터에 대한 접근 권한을 요청할 수 있음을 의미합니다. 에이전트가 대량의 데이터를 신속하게 처리할수록 민감한 정보에 노출될 가능성도 커집니다. 프라이버시 및 규제 준수 문제를 해결하고 AI가 수행한 작업 및 사용한 데이터에 대한 정보를 확보하면 에이전틱 AI가 민감한 데이터를 손상시킬 위험을 최소화할 수 있습니다.
투명성: 에이전트는 에이전틱 AI의 기반이며 그 의사 결정 과정과 결과물을 설명할 수 있는 방식으로 개발되어야 합니다. 또한 에이전트의 논리 및 평가 방법과 같은 핵심 요소에 접근 가능하도록 함으로써 그 근거가 타당한지 확인하거나 그렇지 않을 경우 수정할 수 있도록 해야 합니다.

에이전틱 AI를 시작하는 방법

에이전틱 AI 구현을 위한 8가지 단계

일반적으로 에이전틱 AI 프로젝트는 기업별로 서로 다르며 가용 자원, 팀 목표 및 다른 변수들에 기반한 매개변수가 사용됩니다. 그러나 대부분의 팀이 에이전틱 AI 프로젝트를 시작하는 광범위한 단계는 다음과 같습니다.

1. 목표 정의

에이전틱 AI 시스템은 자율성과 목표 설정 능력을 갖추고 있으며 인적 개입을 최소화하고 결과 달성을 위한 다단계 작업을 스스로 계획하고 실행합니다. 이는 특정한 정확도의 출력물(예: 쿼리에 기반한 이미지 생성, 특정 대상이 즐길 만한 영화 제작) 생성을 목표로 하는 비 에이전틱/작업 중심 AI 시스템과 차별화되는 점입니다. 팀은 먼저 원하는 목표를 정의해야만 가용 자원을 기반으로 시스템 구축에 집중할 수 있습니다. 또한 목표는 어떤 사전 구축 시스템을 기반으로 프로젝트를 시작할지 결정하는 데도 활용됩니다.

2. 탁월성 및 신뢰도를 구축하기 위한 설계

훈련 및 구현부터 능동적 에이전틱 AI 운영에 이르기까지 시스템 수명 주기 전반에 걸친 적절한 성능 벤치마크와 메트릭을 설정합니다. 보안, 규제 준수, 품질 검토는 핵심 요소이며 가능한 한 다양한 관점을 통합해야 합니다. 마지막으로, 프로젝트가 KPI를 달성하거나 초과하더라도 팀은 지속적으로 모니터링하고 개선하여 향후 수요 증가에 대응하기 위해 노력해야 합니다. 잠재적 실패 지점을 고려하고 비상 계획을 수립해야 합니다.

3. 안전 계층 통합

에이전틱 AI에는 의사결정 과정에서 일정한 수준의 자율성이 부여되므로 프로젝트와 관련된 안전 계층을 설정하는 것을 고려해 보아야 합니다. 오용 방지를 위한 기술적 가드레일, AI가 다른 시스템과 연동될 때 데이터를 보호하는 보안 및 데이터 프라이버시 계층, 프로젝트 워크플로 내 인간 감독 단계 등이 그 좋은 예입니다.

4. 범위 및 자율성 제한

에이전틱 AI 프로젝트에는 AI의 결정이 범위 또는 자율성 경계를 초과하지 않도록 방지하는 매개변수가 필요합니다. 매개변수의 예시로는 인적 개입을 트리거하는 결정 임계값, 특정 행동 및 결정에 대한 제약, 특정 유형의 자료에 대한 접근 제한, 에이전트 결과물의 지속적인 개선을 보장하는 피드백 루프 통합 등이 있습니다.

5. 설명 가능성 및 투명성에 집중

에이전트 AI는 자율적으로 작동하므로, 팀이 AI의 결정을 검토할 때 그 과정 및 이유를 명확히 알 수 있도록 결론 및 행동의 설명 가능성을 확보해야 합니다. 설명 가능성은 모델 개선을 지원할 뿐만 아니라 AI가 최적의 방식으로 목표를 달성하지 못했을 경우 문제 해결에도 도움이 됩니다.

6. 명확한 통제 체계 수립 및 프라이버시, 보안, 규제 준수를 우선 순위로 설정

귀사는 프라이버시, 보안, 규제 준수를 다루기 위한 규칙을 이미 수립했을 것입니다. 관련 지침이 에이전틱 AI와 같은 신규 시스템에도 적용 가능한지 검토해 보아야 합니다. 에이전틱 시스템이 결정을 내리거나, 다른 시스템과 연결하거나, 입력을 처리하거나, 출력을 생성할 때마다 잠재적 위험이 발생하므로 통제 체계 수립은 중요한 고려 사항입니다.

7. 지속적 모니터링, 평가, 개선

다른 신기술과 마찬가지로 에이전틱 AI 시스템도 계속해서 모니터링해야 합니다. 주요 모니터링 영역은 성능(시스템 가용성 및 할당된 작업 완료 속도)과 출력물 또는 행동의 정확도입니다. 활동 모니터링도 고려해 보아야 합니다. 시간 경과에 따른 행동 및 의사결정 변화를 기록함으로써 데이터 드리프트나 모델 성능 저하를 나타낼 수 있는 비정상적인 또는 예상치 못한 행동 패턴이나 변화를 식별할 수 있습니다. 모니터링 정도 및 빈도는 에이전틱 AI의 중요성과 실패 여부가 기업에 미칠 영향에 따라 달라집니다.

8. 협업 및 다분야 의견 수렴 장려

프로젝트 팀은 광범위하고 다양한 관점을 통해 간과할 수도 있었던 결과 및 훈련 기회에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 다양한 관점에서 모델을 분석함으로써 팀은 사각지대 및 잠재적 위험을 모두 줄이는 데 도움을 주는 보다 균형 잡히고 최적화된 에이전틱 AI 시스템을 구축할 수 있습니다.

모니터링, 분석, 투명성에 관한 이상의 모든 세부 사항은 에이전틱 AI 시스템을 구성하는 AI 에이전트와 인간 팀 간의 책임을 명확히 구분하는 명확한 업무 이양으로 이어집니다.

에이전틱 AI의 미래

아키텍트들은 복잡하고 역동적인 환경에서 더 효과적이고 안전하게 작동할 수 있도록 에이전틱 AI 시스템의 견고성과 신뢰성을 높이기 위해 노력하고 있습니다. 에이전틱 AI 분야는 빠르게 발전 중이며 모듈식 설계, 클라우드의 이점, 고급 학습 메커니즘 등에 대한 지속적인 연구를 통해 더욱 신뢰할 수 있는 자율운영 시스템을 구축할 수 있을 것으로 기대됩니다.

주목해야 할 분야는 다음과 같습니다.

정확성: 에이전틱 AI 시스템이 더욱 정교해지면서 프로젝트 팀들은 성공 및 실패 사례 관련 피드백을 통합하여 정책과 의사 결정을 개선할 수 있는 학습 프로세스를 통해 에이전틱 AI의 정확도를 향상시키는 새로운 방법을 모색할 것입니다. 강화 학습, 개선된 필터링 및 검증 기술 등의 기법들에 주목해 보세요.
통합: 현재 에이전틱 AI는 비즈니스 애플리케이션을 포함한 기업용 시스템에 막 통합되기 시작했습니다. 향후 몇 년간 에이전틱 AI 기술이 더욱 성숙해지며 보다 유연하고 커스터마이징 가능해지고, 보다 많은 분야에 적용될 것으로 예상됩니다.
에너지 효율성: 전력 소비량은 AI의 가장 큰 도전 과제 중 하나입니다. 본질적으로 더 복잡한 프로세스를 통해 자율적으로 연구를 수행하는 에이전틱 AI는 기존 AI 사용 사례보다 더 많은 자원을 소모할 것으로 전망됩니다. 모델의 에너지 발자국을 줄이는 방법을 찾는 것은 에이전틱 AI의 장기적 성공을 위한 핵심 요소입니다.
자율성: 현재 에이전틱 AI 시스템은 일반적으로 인간의 감독 하에 작동하지만, 이는 필수 요건은 아닙니다. 아직 에이전틱 AI가 완전한 자율운영을 위한 신뢰를 얻지 못했기 때문입니다. 에이전틱 AI 기술의 목표는 자율성, 기능성, 통제력 간의 적절한 균형을 찾는 것입니다.

OCI Generative AI Agents 시작하기

기업은 Oracle Cloud Infrastructure(OCI) Generative AI Agents를 활용해 에이전틱 AI를 쉽고 빠르게 도입할 수 있습니다. OCI의 처리 능력과 확장성에 기반한 Oracle의 에이전틱 AI 플랫폼은 대규모 언어 모델(LLM)과 검색 증강 생성 기능을 기업의 데이터와 결합하여 탁월한 인사이트를 자동으로 확보하고 자연어 인터페이스를 통해 제공합니다. Oracle Integration과 같은 에이전틱 AI 시스템 자동화 도구는 통합 관측 가능성 및 인간에 의한 효과적 감독 등의 기능이 탑재된 로봇 프로세스 자동화(RPA)용 로봇을 비롯한 서비스 오케스트레이션의 간소화에 기여할 수 있습니다.

생성형 AI는 귀사의 정형 및 비정형 데이터를 더욱 능숙하게 통합할 수 있게 되었습니다. 그 결과물은 무엇일까요? 경쟁사들을 앞서 나갈 수 있는 귀중한 인사이트와 혁신적인 솔루션입니다. 귀사의 데이터 인프라는 생성형 AI를 활용할 준비를 마쳤나요?

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에이전틱 AI FAQ

RPA와 에이전틱 AI의 차이점은 무엇인가요?

RPA는 로봇 프로세스 자동화의 약자로서 의사 결정보다는 특정한 작업을 수행하는 데 집중합니다. 예를 들어 RPA는 데이터 형식 업데이트, 애플리케이션 간 데이터 전송과 같은 반복적인 작업을 자동화하는 데 탁월한 능력을 보입니다. 반면 에이전틱 AI 시스템들은 목표 설정, 개선, 달성을 위해 서로 협력합니다. AI 에이전트는 특정 데이터 세트에 별도의 형식으로 접근해야 할지에 대한 필요성을 판단하고, 데이터 형식을 업데이트하기에 앞서 RPA를 활용해 데이터 세트의 복사본을 생성할 수 있습니다.

가장 많이 사용되는 생성형 AI는 무엇인가요?

ChatGPT는 가장 잘 알려진 생성형 AI 도구입니다. 다른 플랫폼에서 작동하는 인기 있는 생성형 AI 도구로는 이미지 생성용 Midjourney, 영상 생성용 Sora 등이 있습니다.

에이전틱 AI 프레임워크란 무엇인가요?

높은 수준의 관점에서 에이전틱 프레임워크는 에이전틱 AI 시스템 개발에 사용되는 소프트웨어 및 시스템을 의미합니다. 많은 경우 에이전틱 프레임워크는 기존의 구성 요소들을 기반으로 구축되어 AI 에이전트의 목표 및 기능을 정교하게 개선하고 프로젝트별로 맞춤화할 수 있는 기반을 제공합니다. 에이전틱 프레임워크에는 일반적으로 언어 해석, 도구 통합, 자원 관리, 감정 분석, 벡터 검색, 데이터 전처리 등을 위한 기본 모듈이 포함되어 있습니다.