AI 에이전트란 무엇인가요? 알아야 할 모든 것

현대의 업무 환경에서는 의사 결정을 돕고, 작업을 자동화하며, 효율성을 최적화하기 위해 AI 에이전트가 점점 더 많이 사용되고 있습니다.

여기에는 다양한 AI 솔루션, 머신러닝 솔루션, 다양한 환경에 적응하기 위한 자연스러운 학습 프로세스가 포함됩니다.

이 글에서는 AI 에이전트란 무엇인가에 대한 질문을 다룹니다.

비즈니스 모델에 적합한 애플리케이션을 선택할 수 있도록 AI 에이전트의 작동 방식에 대해 알아야 할 모든 것을 정리해 보았습니다.

아래에서 자세히 알아보세요!

AI 에이전트란 무엇인가요?

AI 에이전트는 직장 내 전문가가 다양한 작업을 수행할 수 있도록 지원하는 자동화된 소프트웨어입니다.

머신러닝과 자연어 처리에 의존하는 인공 지능 시스템이 주변 환경으로부터 정보를 흡수하고 사람의 개입 없이 의사 결정을 내리는 것입니다.

대부분의 기존 컴퓨터 소프트웨어와 달리 AI 상담원은 작업을 수행하고 답변을 제공하기 위해 프로그래밍된 일련의 규칙이나 프롬프트가 필요하지 않습니다.

다시는 AI가 내 문자를 감지할까 걱정하지 마세요. Undetectable AI 도움을 드릴 수 있습니다:

AI 지원 글쓰기 표시하기 사람처럼.
바이패스 클릭 한 번으로 모든 주요 AI 탐지 도구를 사용할 수 있습니다.
사용 AI 안전하게 그리고 자신 있게 학교와 직장에서

무료 체험

그들은 자신의 상황을 관찰하고 개입 없이 문제를 해결할 수 있는 첨단 시스템을 갖추고 있습니다.

상담원은 매우 다재다능하며, 수행해야 하는 업무에 따라 상담원의 필수 구성 요소는 달라집니다.

사람이 목표를 설정하는 동안 AI 에이전트는 그 목표를 달성하기 위해 취해야 할 올바른 단계를 결정합니다.

AI 에이전트의 유형

다양한 AI 에이전트 사례를 통해 다양한 상황에서 AI 에이전트가 작동하는 방식과 그 적용 사례를 살펴보세요.

고객 상담원

고객 상담원은 기업이 사용자층과 소통하고, 문의에 응답하며, 연중무휴 고객 서비스 업무를 지원할 수 있도록 도와줍니다.

이러한 유형의 AI 상담원은 자연스러운 학습 처리 시스템을 사용하여 대화 톤으로 고객과 소통하고 원활한 고객 지원을 제공할 수 있습니다.

예를 들어, 미국 폭스바겐은 구글의 제미니와 협력하여 자체적인 AI 가상 비서 의 MyVW 앱입니다.

이 솔루션은 운전자의 차량 사용 요청에 응답하고 휴대폰 카메라로 표시등과 같은 기능의 사용 방법을 설명할 수 있습니다.

계층적 에이전트

계층형 에이전트는 여러 레벨에 걸쳐 정의된 구조를 따르며, 각각 다른 작업에 중점을 둡니다.

하위 수준의 상담원이 특정 작업에 집중하는 계층 구조로 그룹화된 여러 상담원의 조합이 포함됩니다.

반대로 상위 레벨 상담원은 광범위한 업무를 처리할 책임이 더 큽니다.

이 조직은 아무리 복잡한 작업이라도 AI 에이전트가 효율적으로 처리할 수 있도록 보장합니다.

예를 들어, 계층적 에이전트는 하위 수준의 에이전트가 개별 기계에 집중하는 제조 회사에서 유용하다는 것이 입증되었습니다.

반면 고급 에이전트는 전반적인 생산 흐름과 관련된 업무를 처리합니다. 이들은 데이터를 분석하여 패턴을 파악하여 생산 품질을 개선하는 데 도움을 줍니다.

유틸리티 기반 에이전트

유틸리티 기반 에이전트는 의사 결정 전에 잠재적 결과의 바람직성을 분석하기 때문에 역할 기반 에이전트라고도 합니다.

이 유틸리티 기능을 통해 AI 에이전트는 선호도 척도를 극대화하고 솔루션을 평가하여 최상의 결과를 결정할 수 있습니다.

예를 들어 금융 기관의 경우 포트폴리오 관리자가 투자 평가 수익률, 다각화, 위험 요소 등 다양한 변수를 기반으로 합니다.

이러한 유틸리티 기반 에이전트는 데이터를 분석하여 가장 높은 수익을 내는 투자 옵션을 찾을 수 있도록 도와줍니다.

반사 기반 에이전트

반사 기반 에이전트에는 두 가지 범주가 있습니다:

단순 반사 에이전트 및 모델 기반 반사 에이전트.

단순 반사 에이전트는 미리 정의된 프로그램 세트를 따라 특정 상황에 대응합니다.

과거의 결과나 미래의 행동은 고려하지 않으며 정의된 규칙 내에서만 작동합니다.

예를 들어 숙박업에서는 고객이 예약을 하면 간단한 반사 기반 상담원이 자동으로 확인 메시지를 보낼 수 있습니다.

또는 보험 회사에서 에이전트가 모든 청구 제출에 대한 응답으로 즉시 승인 이메일을 보내는 경우도 있습니다.

반면 모델 기반 에이전트는 보다 정교한 의사 결정 프로세스를 채택합니다.

환경의 내부 모델을 개발하고 과거의 행동을 고려하여 정보를 수집하여 미래를 위한 의사 결정을 내립니다.

공급망 산업을 예로 들면, 재고 추적기는 모델 기반 에이전트를 사용하여 다음과 같은 작업을 수행합니다. 재고를 모니터링하고 주문을 조정합니다, 미래 수요를 예측합니다.

이전 패턴을 분석하여 다음 움직임을 결정합니다.

데이터 에이전트

데이터 에이전트는 사용자에게 복잡한 데이터 처리를 위한 솔루션과 데이터 집합에 대한 인사이트를 제공합니다.

데이터 정리, 분석, 대규모 데이터베이스에서 정보 검색 등 여러 가지 기능을 수행합니다.

금융 조직에서 데이터 분석가는 에이전트를 사용하여 실시간 주식 시장 데이터를 처리하고, 패턴을 분석하고, 향후 거래를 위한 인사이트를 제공합니다.

직원 에이전트

직원 에이전트는 조직이 인사 및 관리 업무를 관리할 수 있도록 도와줍니다.

일상적인 작업을 자동화하고 직원들의 일정 관리, 온보딩 연습, 일일 워크샵을 지원합니다.

자율적인 디지털 워커라고도 불리는 이들은 직원의 생산성과 효율성을 향상시킵니다.

온보딩 AI 에이전트는 오리엔테이션, 서류 작업, 신원 조회 및 기타 관리 기능을 통해 신입사원 교육을 지원하여 인사 담당자의 스트레스 부하를 줄여줍니다.

또한 신입 직원의 업무 처리 시간을 단축하고 효율성을 높이는 데 도움이 됩니다.

학습 에이전트

학습 에이전트는 이전 성과를 기반으로 의사 결정을 내리고 행동을 개선하기 때문에 예측 에이전트로도 간주됩니다.

과거 상황과 현재 추세를 기반으로 행동을 조정하여 향후 이벤트를 결정합니다.

일반적으로 이러한 학습 에이전트는 머신 러닝 기술을 사용하여 과거 데이터를 검토함으로써 새로운 인사이트를 얻고 행동을 조정합니다.

예를 들어, 많은 전자상거래 회사에서 학습 에이전트는 사용자 선호도와 상호 작용을 기반으로 제품 제안을 구성하고 광고를 표시합니다.

또 다른 예는 구직 필터가 과거 선택을 기반으로 옵션을 예측하여 사용자의 필요에 맞게 조정하는 경우입니다.

AI 에이전트란 무엇인가요? AI 에이전트란 무엇인가에 대해 알아야 할 모든 것

AI 에이전트의 작동 방식

아직도 궁금한 점이 있다면 AI 에이전트란 무엇인가요?

필요에 맞는 올바른 도구를 선택하려면 AI 에이전트의 작동 방식을 알아야 합니다.

다음 설명에서는 AI 에이전트의 필수 기능과 운영 시스템에 대해 설명합니다.

AI 에이전트는 사용자가 데이터를 입력해야 하는 함수 호출을 사용하는데, 여기에는 다음과 같은 데이터 입력이 포함됩니다. 대규모 언어 모델 Google 제미니 또는 채팅 GPT- 4 를 클릭하여 생성된 응답을 수신합니다.

함수 호출 프로세스에는 몇 가지 필수 구성 요소가 포함되어 있습니다.

지원 메시지: 이는 사용자의 프롬프트와 시스템 알고리즘에 따라 LLM에서 생성된 출력을 나타냅니다.
사용자 메시지: 이 메시지에는 지침이 포함되어 있으며 사용자에게 AI가 따라야 할 사항을 안내합니다. 작업에 따라 직접적인 질문이 될 수도 있고 설명이 될 수도 있습니다.
시스템 메시지: 시스템 메시지는 LLM이 작동 방식을 이해하는 데 도움이 됩니다. 이는 작업을 해석하고 모델이 따라야 하는 프로세스를 정의합니다.

AI 에이전트의 실제 적용 사례

AI 에이전트는 작업 자동화를 통해 다음을 지원합니다. 산업 구조 조정 생산성과 워크플로우 효율성을 높일 수 있습니다.

AI 에이전트 암호화폐 애널리스트는 실시간 데이터를 검토하여 방대한 시장을 분석하고 최고의 거래 기회를 식별합니다.

트레이더가 최대 수익을 달성할 수 있는 위험 감소 도구 역할을 합니다.

이러한 도구는 스마트 컨트랙트를 검토하고 실행하는 데도 도움이 되며, 블록체인 거래에서 실수를 줄이는 동시에 규정 준수를 용이하게 합니다.

AI 에이전트의 암호화 기능 외에도 소매 및 이커머스에도 유용합니다.

챗봇과 가상 비서가 고객 문의를 처리하고 연중무휴 실시간 지원을 제공하는 역할을 합니다.

AI 에이전트 사용의 이점

AI 에이전트는 자동화와 조직 내 의사 결정 지원을 통해 다양한 산업 분야에서 비즈니스 가치를 창출합니다.

워크플로에 AI 에이전트를 적용하면 얻을 수 있는 몇 가지 주요 이점은 다음과 같습니다:

고객 지원 개선: AI 상담원은 밤낮으로 들어오는 모든 불만 사항을 처리하여 지속적인 고객 지원 서비스를 제공합니다. 기업은 이러한 시스템을 활용하여 표준 쿼리를 관리하고 고객 불만에 대한 신속한 솔루션을 실시간으로 제공합니다. 고객에게 향상된 지원 서비스를 제공함으로써 브랜드 충성도를 높일 수 있습니다.

정확한 데이터 분석: 많은 AI 에이전트가 분석 역할을 보완하고 데이터 수집 및 처리를 지원합니다. 조직이 비즈니스 전략을 구현하는 데 사용할 수 있는 실행 가능한 인사이트와 정보를 제공합니다.

워크플로 자동화: AI 에이전트는 조직의 운영 효율성을 개선하는 데 도움을 줍니다. 직원들이 다음과 같은 업무를 처리하는 데 도움을 줍니다. 일상적인 작업 약속을 예약할 수 있습니다. 이러한 에이전트를 통해 기업은 작업의 우선순위를 정하고 물류 및 관리 계획을 구성하기 위한 최적의 전략을 찾을 수 있습니다.

소프트웨어 개발: AI 코드 에이전트는 소프트웨어 개발을 지원하고 소프트웨어 개발 프로세스를 디버깅하고 속도를 높이기 위한 제안을 제공합니다.

도전 과제와 한계

AI 에이전트가 시장에서 인기를 얻으면서 브랜드는 이제 여러 작업을 처리하는 데 AI 에이전트를 사용하고 있습니다.

그러나 비즈니스 운영에 AI 에이전트를 사용하면 몇 가지 복잡한 문제도 발생합니다.

이러한 과제에는 다음이 포함됩니다:

높은 보안 위험: AI 에이전트는 사이버 공격, 데이터 유출, 의사 결정 과정의 위험에 노출될 수 있습니다.

편견 및 윤리적 문제: AI 에이전트는 데이터를 분석하여 가능한 결과를 제안하는 방식으로 작동합니다. 편향된 데이터를 의사 결정의 근거로 사용하면 특정 집단에 대한 차별과 함께 윤리적 문제가 발생할 수 있습니다. 예를 들어 AI 채용 도구 는 채용 과정에서 여성 지원자에 대한 차별적 성향을 보여 비판을 받았습니다.

데이터 품질이 좋지 않습니다: AI 에이전트가 가장 정확한 예측을 하려면 정확하고 광범위한 데이터 세트가 필요합니다. 그렇지 않으면 데이터 품질이 좋지 않아 비효율적인 결과를 초래하고 결과에 영향을 미칠 수 있습니다. 이는 특히 분석 예측에 크게 의존하는 금융 기관에서 치명적인 결과를 초래할 수 있습니다.

인간의 제한된 이해: 많은 AI 에이전트가 발전했지만 여전히 인간의 표현에 담긴 뉘앙스를 완전히 파악하지 못하고 있습니다. 예를 들어, AI 고객 챗봇은 구어체로 된 문맥을 해석하지 못해 고객 문의를 잘못 해석하고 사용자 경험을 저하시킬 수 있습니다.

AI 에이전트 대 기존 소프트웨어

AI 에이전트와 기존 소프트웨어는 기능, 의사 결정 프로세스, 유연성 면에서 차이가 있습니다.

대부분의 기존 소프트웨어는 개발자가 미리 정의한 엄격한 규칙을 따릅니다.

잦은 업데이트와 같은 요구 사항은 새로운 환경에 적응하는 데 방해가 됩니다.

반면에 AI 에이전트는 과거의 행동을 관찰하고 데이터를 분석하여 미래의 결과에 대한 결정을 내릴 수 있도록 설계되었습니다.

머신러닝 기능과 신경망을 통해 방대한 데이터 세트를 처리하고 패턴을 인식하며 워크플로 효율성을 최적화할 수 있습니다.

이러한 AI 에이전트는 사람의 조정 없이도 자동화된 시스템을 통해 스스로 작업할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다.

AI 에이전트 구축 및 교육 방법

비즈니스에 AI 상담원 도입을 고려하고 있다면 비즈니스에 가장 적합한 프로세스를 찾아야 합니다.

신뢰할 수 있는 언디텍터블 AI 기술팀이 AI 에이전트를 구축하고 훈련하기 위해 따라야 할 다음 단계를 정리했습니다.

1단계: 상담원의 목적과 환경을 정의해야 합니다. 여기에는 에이전트가 작동할 때 발생할 수 있는 상황을 미리 정의하는 것이 포함됩니다. 예를 들어, AI 에이전트의 암호화폐 동향에는 데이터 분석과 패턴 예측이 포함됩니다. 필요한 작업을 정의함으로써 시스템을 구축하는 데 필요한 기술과 모델을 선택할 수 있습니다.

2단계: 적합한 기술 모델을 선택하세요. 머신 러닝 모델부터 자연어 처리까지, AI 에이전트에는 운영 성능을 향상시키는 고유한 기술이 탑재되어 있습니다.
3단계: 이 단계에서는 데이터를 수집하고 정리해야 합니다. 비즈니스 보고서, 사용자 생성 데이터, 외부 데이터 세트와 같은 양질의 데이터를 사용하는 것이 필수적입니다.
4단계: 데이터를 제공하고 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 모델을 훈련시킵니다. 이렇게 하면 상담원이 데이터를 수신하는 방법을 결정하고 패턴을 분석하도록 훈련시킬 수 있습니다. 데이터를 처리하고 효과적으로 의사 결정을 내리려면 지속적인 모니터링과 조정이 필요합니다.
5단계: AI 에이전트가 제 기능을 수행할 수 있는지 엄격하게 테스트하는 것이 중요합니다.
6단계: 마지막 단계는 AI 에이전트를 배포하고 모니터링하는 것입니다. 여기에는 에이전트를 업무 및 기존 시스템에 구현하는 것이 포함됩니다. 또한 메트릭을 따르고 작업을 수행할 때 정확도와 응답 시간을 관찰해야 합니다.