에이전트 AI란 무엇인가요?

에이전트 AI 시스템은 더 높은 수준의 자율성을 가지고 작동하도록 설계되었습니다. AI 에이전트는 특정 작업을 수행하도록 설계된 자율적인 엔티티로, 에이전트 AI 시스템은 이를 사용하여 작동합니다. 이 기술은 다음과 같은 몇 가지 핵심 구성요소를 기반으로 합니다.

1. 인식: 에이전트 AI는 센서, 데이터베이스, 사용자 인터페이스 등 주변 환경과 다양한 소스에서 정보를 수집하는 것으로 시작합니다. 여기에는 텍스트, 이미지 또는 기타 형태의 데이터를 분석하여 상황을 파악하는 것이 포함될 수 있습니다.
2. 추론: 에이전트 AI는 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 수집된 데이터를 분석하여 컨텍스트를 이해하고, 관련 정보를 식별하고, 잠재적인 해결책을 공식화합니다. 예를 들어 회의 일정을 잡는 것이 목표라면 LLM이 이메일의 텍스트를 파싱하여 참석자, 가능한 시간, 회의 목적을 파악할 수 있습니다.
3. 계획: 그런 다음 AI는 수집한 정보를 사용하여 계획을 수립합니다. 목표를 설정하고, 이를 더 작은 단계로 나누고, 목표를 달성하는 가장 좋은 방법을 파악하는 것이 포함됩니다.
4. 조치: AI는 계획에 따라 조치를 취합니다. 여기에는 작업 수행, 의사 결정 또는 다른 시스템과의 상호작용이 포함될 수 있습니다.
5. 반영: 조치를 취한 후 AI는 결과로부터 학습합니다. AI는 스스로의 행동이 성공적이었는지 평가하고 이 피드백을 사용하여 향후 계획과 조치를 조정합니다. 인식, 계획, 조치, 반영의 지속적인 순환을 통해 에이전트 AI는 시간이 지남에 따라 학습하고 개선할 수 있습니다.

Google Cloud의 Vertex AI는 일반적인 작업을 위한 선행 학습 API와 고급 사용 사례를 위한 커스텀 학습 옵션을 비롯해 AI 모델을 학습, 빌드, 배포하기 위한 포괄적인 도구 모음을 제공합니다. 또한 Vertex AI는 데이터 준비부터 모델 모니터링에 이르는 전체 머신러닝 수명 주기를 관리하는 MLOps 도구를 제공하며, 이는 에이전트 AI 시스템의 지속적인 개발 및 개선에 매우 중요합니다.

에이전트 AI와 생성형 AI는 모두 인공지능의 한 형태이며 함께 사용할 수 있지만 기능은 서로 다릅니다. 

이름에서 알 수 있듯이 생성형 AI는 입력된 프롬프트를 기반으로 텍스트, 이미지, 코드, 음악 등의 새로운 콘텐츠를 생성하는 데 중점을 둡니다. LLM은 생성형 AI의 핵심이며, 모델이 수행할 수 있는 작업과 LLM 기능의 간단한 확장을 통해 가치가 창출됩니다. 예를 들어 콘텐츠를 생성하거나 수정할 수 있으며, 간단한 함수 호출을 수행하고 다양한 옵션을 연결할 수도 있습니다. 

에이전트 AI는 생성형 AI의 하위 집합으로, LLM을 '두뇌'로 사용하여 도구를 통해 작업을 수행하는 에이전트의 조정 및 실행을 중심으로 합니다. 에이전트 AI는 콘텐츠 생성과 함수 호출을 넘어, 기본 시스템에서 작업을 실행하여 더 높은 수준의 목표를 달성합니다. 

예를 들어 생성형 AI를 사용하여 마케팅 자료를 만들고, 에이전트 AI를 사용하여 이러한 자료를 배포하고, 실적을 추적하고, 결과에 따라 마케팅 전략을 자동으로 조정할 수 있습니다. 이러한 방식으로 에이전트 AI는 생성형 AI를 도구로 사용하여 목표를 달성할 수 있습니다.

'에이전트 AI'와 'AI 에이전트'라는 용어는 종종 함께 사용되지만 미묘한 차이가 있습니다. AI 에이전트는 에이전트형 AI의 구성요소입니다. AI 에이전트는 도구 상자 속의 개별 도구로, 에이전트 AI는 집 전체를 짓기 위해 이러한 도구를 조정하여 사용하는 것으로 생각할 수 있습니다. 

AI 에이전트는 특정 작업에 집중하지만 에이전트 AI는 여러 에이전트를 사용하여 복잡한 워크플로를 처리합니다. 에이전트 AI는 이러한 에이전트를 조정하고 관리하여 더 광범위한 목표를 달성하는 포괄적인 시스템 역할을 합니다.

비즈니스에 에이전트 AI를 구현하려면 신중하게 고려해야 합니다. 다음 핵심 요소에 유의해야 합니다.

• 명확한 목표: AI 에이전트가 해결할 구체적인 문제와 비즈니스 목표와의 연관성을 파악합니다.  
• 데이터 품질 및 준비: 에이전트 AI 시스템은 정확한 의사 결정을 내리기 위해 고품질 데이터에 의존합니다. 비즈니스는 데이터가 정확하고 완전하며 최신 상태인지, AI 소비를 위해 적절한 형식으로 통합되어 있는지 확인해야 합니다. 
• 윤리적 영향: 에이전트 AI는 사람들의 삶에 큰 영향을 미치는 결정을 내릴 수 있으므로 에이전트 AI의 사용에 따른 윤리적 영향을 고려하고 책임감 있게 사용하는 것이 중요합니다. 여기에는 불공정하거나 차별적인 결과를 초래할 수 있는 데이터 또는 알고리즘의 잠재적 편향을 해결하는 것이 포함될 수 있습니다. 예를 들어 대출 승인에 사용되는 AI 시스템은 특정 인구통계학적 그룹에 대해 편향되어서는 안 됩니다. 또한 비즈니스는 에이전트 AI가 어떻게 사용되고 있는지 투명하게 공개하고 의도치 않은 결과를 방지하기 위해 인간의 감독이 이루어지도록 해야 합니다.
• 보안: 에이전트 AI 시스템은 사이버 공격에 취약할 수 있습니다. 비즈니스는 이러한 시스템과 시스템이 사용하는 데이터를 보호하기 위해 강력한 보안 조치를 구현해야 합니다. 여기에는 AI 시스템의 무결성 또는 기밀성을 훼손할 수 있는 데이터 유출, 무단 액세스, 악의적인 공격으로부터 보호하는 것이 포함됩니다.
• 설명 가능성: 에이전트 AI 시스템이 어떻게 결정을 내리는지 이해하는 것은 특히 문제가 발생했을 때 중요합니다. 비즈니스는 의사 결정 과정에 대한 인사이트를 제공할 수 있는 시스템에 투자해야 합니다. SHAP(SHapley Additive exPlanations) 또는 LIME(Local Interpretable Model-agnostic Explanations)과 같은 기법은 AI 의사 결정을 더욱 투명하고 이해하기 쉽게 만드는 데 도움이 될 수 있습니다. 이는 신뢰를 구축하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 AI 시스템의 디버깅 및 개선을 더 효과적으로 수행할 수 있게 해 줍니다.
• 통합: 에이전트 AI 시스템은 기존 비즈니스 시스템과 통합되어야 하며, 이는 신중한 계획과 조정을 필요로 하는 복잡한 프로세스일 수 있습니다. 여기에는 기존 IT 인프라, 데이터 형식, 비즈니스 프로세스와의 호환성 보장이 포함됩니다. 또한 데이터 마이그레이션, 시스템 통합, 사용자 도입과 관련된 잠재적인 문제를 해결하는 것도 포함될 수 있습니다.
• 모니터링 및 평가: AI 에이전트 성능을 지속적으로 모니터링하고, 문제를 해결하며, 필요에 따라 알고리즘을 미세 조정합니다.  

비즈니스는 에이전트 AI를 구현하기 전에 요구사항과 리소스를 신중하게 평가해야 합니다. 또한 이 기술을 성공적으로 도입하기 위해 필요한 인프라, 전문성, 교육에 투자할 준비가 되어 있어야 합니다.