에이전트형 AI

에이전트형 AI는 목표를 달성하기 위해 독립적으로 작업을 수행하는 인공지능의 한 유형입니다. 개별 명령이나 프롬프트에 단순히 응답하는 대신, AI "에이전트"는 필요한 단계를 결정하고 해당 작업을 수행하며 필요에 따라 조정할 수 있습니다.

대부분의 에이전트형 AI 시스템은 대규모 언어 모델로 구동되는 하나 이상의 AI 에이전트를 사용합니다. 에이전트는 복잡한 요청을 여러 개의 작은 작업으로 나눈 다음 외부 도구를 사용해 작업을 완료할 수 있습니다. 예를 들어 웹을 검색하거나, 데이터베이스에 액세스하거나, 프로그램을 실행하거나, API를 통해 다른 애플리케이션과 통신할 수 있습니다. 에이전트는 각 작업의 출력을 사용해 다음에 수행할 작업을 결정할 수 있습니다

에이전트형 AI 플랫폼의 예는 다음과 같습니다.

• OpenAI Codex
• Anthropic Claude Code
• Google Gemini Enterprise
• Microsoft Copilot Studio
• Salesforce Agentforce
• GitHub Copilot

에이전트형 AI와 생성형 AI 비교

에이전트형 AI는 목표를 달성하기 위해 작업을 수행할 수 있지만, 생성형 AI는 주로 사용자의 입력에 대한 응답으로 콘텐츠를 만듭니다. 예를 들어 ChatGPT와 같은 생성형 AI 서비스는 질문에 답하거나, 이메일을 작성하거나, 설명을 바탕으로 이미지를 생성할 수 있습니다. 에이전트형 AI는 사용자를 대신해 작업을 수행함으로써 한 단계 더 나아갑니다. 작업을 완료하는 방법만 설명하는 대신, 사용 가능한 도구를 사용해 작업 자체를 완료할 수도 있습니다.

예를 들어 다가오는 여행을 위해 호텔을 추천해 달라고 AI 챗봇에 요청할 수 있습니다. 생성형 AI 서비스는 사용자의 선호도를 바탕으로 호텔 목록을 제공할 수 있습니다. 에이전트형 AI 시스템은 현재 호텔 이용 가능 여부를 검색하고, 가격을 비교하고, 사용자의 일정을 확인하며, 사용자의 승인을 받은 후 예약까지 진행할 수 있습니다.

NOTE: 일반적으로 AI 에이전트가 자율적으로 수행할 수 있는 수준을 구체적으로 설정할 수 있습니다. 예를 들어 위의 사례에서는 에이전트가 모든 조사 단계를 수행하도록 허용하되 예약은 하지 못하도록 설정할 수 있습니다. 에이전트는 외부 애플리케이션과 상호 작용하고 지속적인 감독 없이 의사 결정을 내릴 수 있으므로, 액세스할 수 있는 정보와 도구를 제한하는 보호 장치를 포함하는 경우가 많습니다.