에이전트 AI: 자율적 의사결정의 미래

The 인간의 뇌는 신체에서 가장 많은 에너지를 소비합니다, 그리고 우리는 에너지 소비를 줄이고 인지적 부하를 최소화하려고 노력하는 경향이 있습니다. 우리는 본질적으로 게으르며, 항상 가장 사소한 작업조차 자동화할 방법을 찾습니다. 진정한 자동화는 일을 끝내기 위해 손가락 하나 까딱하지 않아도 된다는 것을 의미합니다. 이것이 에이전트 AI가 빛나는 부분입니다. "에이전트"라는 용어는 AI 용어로 독립적으로 작업을 수행할 수 있는 개체인 "에이전트"라는 개념에서 파생되었습니다. 사전 정의된 규칙과 데이터 세트에 따라 작동하는 기존 AI 시스템과 달리 에이전트 AI는 자율적인 결정을 내리고, 새로운 환경에 적응하고, 상호 작용에서 학습할 수 있는 기능을 가지고 있습니다. 우리는 에이전트 AI의 복잡성을 탐구하고, 그 잠재력과 과제를 탐구할 것입니다.

Agentic AI의 핵심 구성 요소 이해

에이전트 AI 자율적으로 행동하도록 설계된 시스템으로, 인간의 개입 없이 결정을 내립니다. 이러한 시스템은 환경을 인식하고, 이유를 밝히고, 특정 목표를 달성하기 위해 조치를 취하는 능력이 특징입니다.

1. 지각: 에이전트 AI 시스템은 주변 환경을 인식할 수 있는 고급 센서와 알고리즘을 갖추고 있습니다. 여기에는 환경에 대한 포괄적 이해를 제공하는 시각, 청각 및 촉각 센서가 포함됩니다.
2. 추리: 에이전트 AI의 핵심은 추론 능력입니다. 이러한 시스템은 머신 러닝과 딥 러닝을 포함한 정교한 알고리즘을 사용하여 데이터를 분석하고, 패턴을 식별하고, 정보에 입각한 결정을 내립니다. 이 추론 프로세스는 동적이어서 AI가 새로운 정보와 변화하는 상황에 적응할 수 있습니다.
3. 의사 소통: AI 동료는 감독자 아래에 있는 에이전트들의 집합으로, 특정 기능을 처음부터 끝까지 실행합니다. 이러한 에이전트들은 서로 협력하고, 에스컬레이션이나 사전 정의된 검증의 경우 인간을 루프에 참여시켜 주어진 프로세스를 완료합니다.
4. 반응적이고 사전 예방적인 접근 방식: 에이전트 AI 시스템은 즉각적인 자극에 대응(반응적)하고 미래의 요구나 변화를 예상(선제적)할 수 있습니다. 이 두 가지 기능은 현재와 미래의 과제를 효과적으로 처리할 수 있도록 보장합니다.
5. 동작: 결정이 내려지면 에이전트 AI 시스템은 자율적으로 행동을 실행할 수 있습니다. 이는 복잡한 환경에서 로봇을 탐색하는 것과 같은 물리적 행동부터 금융 포트폴리오를 관리하는 것과 같은 디지털 행동까지 다양할 수 있습니다.

에이전트 AI가 실제 생활에서 어떻게 작동할 수 있을까

에이전트 AI가 실제 시나리오에서 어떻게 기능하는지 보여주기 위해, 세 명의 별도 AI 동료가 협력하여 자동적이고 간소화된 데이터 집계를 달성하는 다음 예를 고려해 보겠습니다.

1. AI 마케팅 분석가: 이 AI 시스템은 웹사이트 상호작용과 소셜 미디어를 포함한 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 분석합니다. 고객 행동과 시장 동향을 이해하는 데 사용할 수 있는 패턴과 통찰력을 식별합니다.
2. AI 사업 개발 임원: AI 마케팅 분석가가 제공하는 인텔리전스를 활용하여 이 AI 시스템은 리드와 더욱 효과적으로 소통합니다. 예를 들어, 방문자가 웹사이트에 접속하면 AI 사업 개발 담당자는 AI 분석가의 데이터를 기반으로 방문자의 구매 의도를 파악할 수 있습니다. 이를 통해 더욱 집중적이고 개인화된 소통이 가능해져 리드가 고객으로 전환될 가능성이 높아집니다.
3. AI 고객 관리 임원: 의 데이터 소셜 미디어 청취 그리고 AI 마케팅 분석가가 분석한 다른 소스도 AI 고객 관리 임원이 사용합니다. 이 AI 시스템은 종종 경쟁적인 관점에서 고객이 직면하는 일반적인 문제와 우려 사항을 식별합니다. 이 정보를 바탕으로 영업팀은 이러한 통찰력을 활용하여 고객 문제를 사전에 해결하고 업셀링 기회를 모색할 수 있습니다.

도전과 윤리적 고려

에이전트 AI의 잠재력은 엄청나지만, 동시에 여러 가지 과제와 윤리적 고려 사항도 제기합니다.

1. 안전과 신뢰성: 에이전트 AI 시스템이 안전하고 안정적으로 작동하도록 하는 것이 가장 중요합니다. 이러한 시스템은 사고나 의도치 않은 결과로 이어질 수 있는 오작동을 방지하기 위해 엄격하게 테스트되어야 합니다.
2. 투명성: 에이전트 AI 시스템의 의사결정 프로세스는 복잡하고 불투명할 수 있습니다. 이러한 프로세스를 인간에게 투명하고 이해하기 쉽게 만드는 방법을 개발하는 것이 중요합니다. 특히 의료 및 금융과 같은 중요한 애플리케이션에서 더욱 그렇습니다.
3. 윤리적 의사결정: 에이전트 AI 시스템은 사회적 가치와 일치하는 결정을 내릴 수 있도록 윤리적 지침에 따라 프로그래밍되어야 합니다. 여기에는 편견, 공정성, 책임과 같은 문제를 해결하는 것이 포함됩니다.
4. 규제 및 거버넌스: 에이전트 AI가 더 보편화됨에 따라, 그 사용을 규제하는 강력한 규제 프레임워크가 필요할 것입니다. 여기에는 안전, 프라이버시, 윤리적 행동에 대한 표준을 수립하는 것이 포함됩니다.

Agentic AI와 기존 RPA 비교

전통적 로봇 공정 자동화 (RPA) 플랫폼은 주로 사용자 인터페이스(UI)를 통해 상호작용하는 봇을 구축하는 데 중점을 두었습니다. 그 강점은 UI와 인간의 상호작용을 시뮬레이션하여 반복적인 작업을 자동화하는 데 있습니다. 그러나 우리가 에이전트적 접근 방식으로 이동함에 따라 패러다임이 크게 변화합니다.

에이전트 프레임워크에서는 백엔드 자동화 의사 결정을 포함하는 UI 상호 작용을 넘어 UI 자동화 강조점에만 의존하는 대신 API를 통합하는 기술을 활용하는 방향으로 초점이 확대됩니다. LLM 대규모 언어 모델 (LLM) 생산적이고 지능적인 의사 결정 중심 워크플로를 지원합니다.

LEK Partners의 차별화된 강점 몇 가지를 꼽으면 다음과 같습니다:

• 강화된 기능 세트: Agentic은 기존 RPA 기능을 넘어서 고급 지능형 문서 처리(IDP) 통합, LLM의 복잡한 워크플로 관리 능력, 의사 결정 기능을 포함한 더 높은 수준의 기능을 도입합니다.
• 기술 융합: AI 공동 작업자는 기존 RPA 시스템이 주로 UI 기반 상호작용 모델에 의존했던 것과 달리 다양한 기술이 원활하게 상호 작용하는 생태계를 만드는 전략을 수용하여 구성 요소 API 간 직접적인 통합 조정을 가능하게 합니다.
• 인간의 감독 없이 엔드투엔드 자동화: 감독자 아래에 에이전트를 모아 구성한 AI 동료가 전체 워크플로를 자율적으로 관리합니다. 이러한 에이전트는 서로 협력하고 에스컬레이션이나 사전 정의된 검증에만 인간을 참여시켜 진정한 엔드투엔드 자동화를 보장합니다.

에이전트 AI의 미래

에이전트적 접근 방식은 완전히 새로운 것은 아닙니다. 사실, 그것은 수년 동안 AI 개발의 핵심 부분이었습니다. 이 개념은 각각 특정 에이전트, 또는 더 정확하게는 에이전트의 집합으로 기능하는 AI 동료를 만드는 것을 포함합니다. AI 동료는 본질적으로 다른 유사한 팀과 원활하게 조정하도록 설계된 통합 프레임워크 하에서 함께 일하는 에이전트 팀입니다. 예를 들어, 한 AI 동료는 특정 하위 작업을 처리하는 자체 에이전트와 함께 지능형 문서 처리(IDP)를 전문으로 할 수 있습니다. 각각 전문 에이전트와 감독자가 있는 이러한 팀은 더 광범위한 목표를 달성하기 위해 함께 일할 수 있습니다.

결론적으로 에이전트 AI는 인공 지능 분야에서 획기적인 진전을 이루었으며 전례 없는 성과를 제공했습니다. 혁신과 효율성을 위한 기회 안전하고, 투명하고, 윤리적인 방식으로 혜택을 실현하기 위해서는 신중한 탐색이 요구됩니다.