AI에이전트 정의 및 AGI와 차이점
AI에이전트는 AI기술을 기반으로 특정한 기능을 수행하기 위한 소프트웨어 입니다.
사용자의 요청을 이해하고 데이터를 분석해서 자율적으로 작업을 수행하여 금융, 의료, 고객 서비스 등 다양한 분야에서 업무를 자동화 하는데 기여할 수 있습니다.
AGI(인공 일반 지능)과 비슷한 개념인데 가장 AGI는 ‘인간처럼 생각하고 판단해서 다양한 곳에 활용 가능한 점’이라 하겠습니다.
AI에이전트는 AI기술을 활용하여 특정한 기능을 수행하기 위한 소프트웨어입니다
AI 에이전트의 기능
AI 에이전트는 다음과 같은 주요 기능을 가지고 있습니다:
- 자율성: AI 에이전트는 사용자의 개입 없이도 작업을 수행할 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 이는 특정 목표를 달성하기 위해 환경을 인식하고, 데이터를 수집하며, 필요한 작업을 결정하고 실행하는 과정을 포함합니다
- 학습 능력: 이들은 과거의 상호작용에서 학습하여 성능을 지속적으로 개선할 수 있습니다. 이를 통해 사용자에게 보다 개인화된 경험을 제공하고, 복잡한 문제를 해결하는 데 도움을 줍니다.
- 다양한 유형: AI 에이전트는 여러 유형으로 나뉘며, 각기 다른 기능을 수행합니다. 예를 들어, 단순 반사 에이전트는 미리 정의된 규칙에 따라 작동하고, 목표 기반 에이전트는 복잡한 작업을 수행하기 위해 다양한 접근 방식을 평가합니다.
AI 에이전트의 작동 원리
AI 에이전트는 다음과 같은 방식으로 작동합니다:
- 데이터 수집: 고객 상호작용, 거래 기록, 소셜 미디어 등 다양한 출처에서 데이터를 수집합니다. 이 데이터는 고객 문의의 맥락과 뉘앙스를 이해하는 데 필수적입니다
- 분석 및 의사결정: 수집된 데이터를 분석하여 패턴을 식별하고, 적절한 응답을 결정합니다. 이 과정은 과거의 경험을 바탕으로 하여 지속적으로 개선됩니다.
- 행동 실행: AI 에이전트는 결정된 내용을 바탕으로 행동을 취합니다. 이는 고객의 질문에 답변하거나, 특정 작업을 자동으로 수행하는 것을 포함합니다.
주요 기술
- 자연어 처리(NLP): AI 에이전트는 자연어 처리 기술을 사용하여 인간의 언어를 이해하고 해석합니다. 이를 통해 사용자와의 상호작용을 원활하게 하고, 질문에 대한 적절한 응답을 생성할 수 있습니다. 챗GPT나 클로드도 자연어 처리 (NLP) 기술을 활용한 서비스 입니다.
- 기계 학습(ML): AI 에이전트는 기계 학습 알고리즘을 통해 데이터를 분석하고, 패턴을 인식하며, 경험을 통해 학습합니다. 수요를 예측하거나, 기계의 이상징후를 탐지하는 것이 기계학습(Machine Learing)의 한 사용 예입니다. 이러한 학습 능력은 에이전트가 시간이 지남에 따라 성능을 개선하고, 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 합니다
- 컴퓨터 비전(VISON, OCR): AI 에이전트는 카메라, 이미지에서 시각 정보를 수집하고 해석하는 컴퓨터 비전 기술을 사용합니다. 문서 이미지에서 텍스트를 추출하여 저장하거나(OCR), 얼굴을 인식하는 출입문도 컴퓨터 비전의 활용 예입니다.
- 데이터 분석: AI 에이전트는 대량의 데이터를 실시간으로 분석하여 인사이트를 도출하고, 이를 바탕으로 의사 결정을 지원합니다. 이 과정에서 예측 분석 및 패턴 인식 기술이 활용됩니다.
- 빅데이터: AI 에이전트가 인공지능을 학습하고 의사 결정 할 수 있도록 지원하는 데이터 흐름을 만들고 유지할 수 있는 빅데이터 기술을 활용합니다. 데이터를 수집하여 저장하고 머신러닝 학습을 위한 데이터마트를 만드는 역할은 합니다.
AI 에이전트의 활용 사례
AI 에이전트는 다양한 분야에서 활용되고 있습니다:
- 고객 서비스: 고객 지원 챗봇은 고객의 질문에 신속하게 응답하고, 문제를 해결하는 데 도움을 줍니다. 기존 챗봇과 달리 판매하는 상품의 메뉴얼, 법률 등을 LLM 기반으로 학습하여 고객이 필요한 답변을 정확히 제공할 수 있습니다.
- 업무 자동화: 기업에서는 AI 에이전트를 사용하여 반복적인 작업을 자동화하고, 직원들이 더 복잡한 업무에 집중할 수 있도록 지원합니다[6][8].
- 데이터 분석: AI 에이전트는 대량의 데이터를 신속하게 분석하여 인사이트를 제공하고, 비즈니스 결정을 지원합니다[1][4].
결론
AI 에이전트는 이러한 다양한 기술을 통합하여 자율적으로 작업을 수행하고, 사용자와의 상호작용을 개선하며, 복잡한 문제를 해결하는 데 기여합니다. 이들 기술의 발전은 AI 에이전트의 효율성과 효과성을 더욱 높이고 있으며, 다양한 산업에서의 활용 가능성을 확장하고 있습니다.
하지만 AI에이전트를 도입하려면 AI/빅데이터 솔루션, 이를 운영하기 위한 GPU서버 인프라 및 관리자가 필요하여 단계적인 접근이 필요합니다. 핵심 과제를 선정하여 POC(Proof of Concept)진행하고 클라우드 인프라를 활용하여 초기 비용을 줄이는 것을 고려하는 것이 중요합니다.