잠시 시간을 거슬러 올라가 봅시다. 사람들이 대화하고 의사 결정을 내리며, 때로는 생명을 구하는 로봇 조수까지 등장했던 초기 공상 과학 영화를 기억하시나요? 이제 더 이상 공상 과학 소설이 아닌 시대가 도래했습니다. 미래에 오신 것을 환영합니다. 오늘날 우리의 현실은 바로 AI 에이전트라는 하나의 키워드로 요약됩니다.
여러분은 이미 시리에게 좋아하는 재생 목록을 틀어 달라고 요청하거나, 고객 서비스를 위해 챗봇을 이용해 문제를 해결하거나, 지능형 시스템을 통해 정주행할 만한 다음 프로그램을 추천받을 때 인공지능 기반 도우미와 상호 작용하고 있습니다. 우리가 생활하고, 일하고, 의사 결정을 내리는 방식은 이러한 디지털 두뇌에 의해 변화하고 있습니다. 이들은 끊임없이 변화하는 기술 트렌드 속에서 조용한 혁명을 일으키고 있으며, 점점 더 지능화되고 있습니다.
교과서보다는 커피 토론에 더 가까운 방식으로 모든 것을 분석해 보겠습니다.
AI 에이전트란 무엇인가요?
경청할 뿐만 아니라 학습하고, 적응하고, 조치를 취할 수 있는 디지털 비서를 생각해 보세요. 주변 환경을 감지하고 판단하며 미리 정해진 목표를 달성하기 위해 행동하도록 만들어진 자율 소프트웨어 프로그램이 바로 인공 지능(AI) 에이전트입니다. AI 에이전트는 여러분이 즐겨 사용하는 AI 기반 기능의 두뇌라고 할 수 있습니다.
스마트 봇, 디지털 에이전트, 지능형 에이전트 등 다양한 이름으로 불리고 있지만, 이들은 모두 데이터를 행동으로 전환하는 데 주력합니다. 이메일 제어부터 드론 작동에 이르기까지 우리가 매일 사용하는 수많은 원활한 기술의 이면에 숨어 있는 숨은 영웅들입니다.
AI 에이전트 분석
AI 에이전트는 언뜻 복잡해 보일 수 있지만 자세히 살펴봅시다.
지능형 시스템을 구성하는 필수 요소는 여러 가지가 있습니다:
- 센서: 센서: 센서는 주변 환경에서 데이터를 수집하는 ‘눈과 귀’입니다. 센서에는 카메라, 마이크 또는 인터넷에서 정보를 검색하는 소프트웨어가 포함될 수 있습니다.
- 프로세서: 마법은 이 “뇌”에서 일어납니다. 정보를 분석한 후 수행할 작업을 결정합니다.
- 액추에이터: 알림을 보내거나 로봇 팔을 움직이거나 문자로 답장하는 등의 작업을 수행하는 ‘손과 발’을 액추에이터라고 합니다.
다음은 실생활의 예입니다. ChatGPT와 같은 언어 모델의 수정된 형태인 사용자 지정 GPT를 사용한다고 가정해 보세요. “Sarah와 미팅을 설정합니다.”라는 작업을 입력합니다.
AI 에이전트의 역사
인공지능 에이전트라는 개념은 특별히 새로운 것은 아닙니다. 1950년대의 인공지능에 대한 초기 열망은 모든 것의 시작이었습니다. 당시 과학자들은 ‘생각하는’ 기계를 만드는 데 집착했습니다.
| 연도 | 마일스톤 | 영향 |
|---|---|---|
| 1956 | AI의 탄생(다트머스 컨퍼런스) | 생각하는 기계의 꿈이 시작되었습니다. |
| 1980s | 전문가 시스템 | 초기 AI 에이전트는 의료 및 비즈니스 분야의 의사 결정을 모방하는 데 사용되었습니다. |
| 1990s | 지능형 에이전트의 부상 | 이메일과 데이터 필터링 분야에서 학습하고 행동할 수 있는 소프트웨어가 등장하기 시작했습니다. |
| 2010s | 스마트 어시스턴트 | 시리, 알렉사, 구글 어시스턴트가 우리 생활에 들어왔습니다. |
| 2020s | 자율 AI 에이전트 | 자율 주행 자동차부터 Salesforce 에이전트까지, 이제 AI 에이전트는 대규모로 운영되고 있습니다. |
시간이 지남에 따라 규칙 기반 시스템에서 거의 인간과 같은 느낌의 지능적인 적응형 모델로 발전했습니다.
AI 에이전트의 유형
지능형 에이전트는 보편적으로 적용되지 않습니다. 사람의 성격과 스킬에 따라 다양한 역할이 있는 것처럼, 이들 역시 복잡성, 기능, 사용 목적에 따라 다양합니다. 이러한 디지털 워크포스는 크게 다섯 가지 범주로 나뉘며, 각 범주마다 의사 결정과 문제 해결에 대한 고유한 접근 방식을 가지고 있습니다.
1. 단순 반사 에이전트
가장 기본적인 형태의 AI 에이전트입니다. 더 넓은 시야나 이전 경험을 고려하지 않고 현재 사용 가능한 입력만으로 작동하며 즉각적으로 반응합니다. 방의 온도 조절기가 온도를 감지하고 그에 따라 난방을 활성화하거나 비활성화하는 것을 상상해 보세요. 기억이나 예측이 아닌 직접적인 반응만 있을 뿐입니다. 이러한 에이전트는 단순함에도 불구하고 학습이나 적응이 필요하지 않은 알려진 규칙이 있는 설정에서 매우 뛰어난 성능을 발휘합니다.
2. 모델 기반 반사 에이전트
모델 기반 반사 에이전트는 훨씬 더 정교하며 일부 메모리가 내장되어 있습니다. 현재 입력에 반응할 뿐만 아니라 환경의 내부 상태를 모니터링하여 더 나은 결정을 내립니다. 예를 들어 로봇 청소기를 생각해 보세요. 로봇 청소기는 단순히 가구에 부딪히거나 회전하는 것뿐만 아니라 주변 지도를 만들고 장애물을 식별하며 청소 경로를 점차적으로 개선합니다. 메모리 기반 인텔리전스 덕분에 보다 역동적인 상황을 쉽게 탐색할 수 있습니다.
3. 목표 기반 에이전트
이러한 에이전트에는 목적이 있습니다. 목표 기반 상담원은 단순히 사전 프로그래밍된 행동에 대응하거나 준수하는 것이 아니라 지정된 목표를 달성하기 위해 능동적으로 활동을 계획합니다. 구글 지도와 같은 GPS 시스템이 출발지, 목적지 및 현재 교통량을 기반으로 최적의 경로를 결정하는 방법을 생각해 보세요. 수많은 단계와 결정을 거쳐야 하는 복잡한 활동을 완료할 때 이러한 에이전트는 매우 유용합니다.
4. 유틸리티 기반 에이전트
때로는 목표를 달성하는 것보다 최선의 방법으로 목표를 달성하는 것이 더 중요할 때가 있습니다. 유틸리티 기반 에이전트가 이를 도와줄 수 있습니다. 이러한 에이전트는 다양한 결과를 평가하여 가장 ‘효용성’ 또는 유용성이 높은 결과를 선택합니다. 예를 들어, AI 에이전트는 주식 거래 시 재무 지표와 시장 동향을 지속적으로 검토하여 최선의 행동 방침을 선택합니다. 단순히 행동하는 것이 아니라 위험, 보상, 타이밍 사이의 균형을 유지하면서 최적화합니다.
5. 학습 에이전트
디지털 영재에 가장 가까운 것은 학습 에이전트라고 하는 가장 정교한 유형입니다. 학습 에이전트는 단순히 반응하고, 기억하고, 계획을 세우는 데 그치지 않고 실수를 통해 지식을 얻고 시간이 지남에 따라 더 나은 능력을 발휘합니다. 이러한 에이전트는 비판, 성과 또는 오류에 대응하여 자신의 행동을 개선하기 위해 머신 러닝 기술을 사용합니다. 넷플릭스의 추천 시스템이 대표적인 예입니다. 이 시스템은 사용자가 무엇을 보는지 관찰하고, 무엇을 좋아하고 싫어하는지 기록하고, 그 정보를 활용하여 더 관련성 높은 콘텐츠를 추천합니다. 결국에는 사용자보다 먼저 사용자의 선호도를 예측하는 데 놀라울 정도로 능숙해집니다.
AI 에이전트는 어떻게 작동하나요?
이 전자 뇌가 어떻게 작동하는지에 대한 자세한 설명입니다:
- 인식: 상담원이 음성 명령이나 입력된 쿼리와 같은 정보를 수신합니다.
- 해석: 입력의 의미를 인식합니다. 여기에는 자연어 처리 또는 NLP가 자주 사용됩니다.
- 의사 결정: 에이전트는 프로그래밍과 목표에 따라 의사 결정을 내립니다.
- 실행: 사용자에게 응답하거나 시스템을 시작하거나 다른 서비스와 통신하는 등의 작업을 수행합니다.
- 학습(선택 사항): 결과 또는 새로운 정보에 따라 특정 상담원이 점차적으로 행동을 수정합니다.
AI 에이전트가 효과적으로 작동하려면 인간 비서처럼 컨텍스트, 목표, 피드백이 필요합니다.
장단점
AI 에이전트 사용의 좋은 점과 좋지 않은 점을 비교해 보겠습니다.
| 장점 | 단점 |
|---|---|
| 반복적인 작업 자동화 | 많은 데이터가 필요함 |
| 사용자 경험 향상 | 개발 비용이 많이 들 수 있습니다. |
| 24시간 연중무휴로 피로 없이 작동 | 편견과 오류의 위험 |
| 시간이 지남에 따라 학습 및 개선 | 개인정보 보호 및 윤리적 문제 |
AI 에이전트 사용
AI 에이전트는 이제 기술 연구소에서만 볼 수 있는 것이 아니라 어디에나 존재합니다.
1. 고객 서비스
이메일 응답자, 챗봇, 자동화된 전화 시스템을 생각해 보세요. 세일즈포스 에이전트포스 와 같은 기업에서는 수천 개의 지원 티켓을 효율적으로 관리하기 위해 AI 상담원을 활용하고 있습니다.
2. 건강 관리
AI 에이전트는 환자 기록 관리부터 질병 식별에 이르기까지 의료 서비스를 혁신하고 있습니다. 일정 관리, 약 복용 알림, 심지어 엑스레이 분석까지 지원합니다.
3. 금융
AI 에이전트는 로보 어드바이저와 사기 탐지 시스템에서 사람의 도움을 거의 받지 않고도 신속한 선택을 내리는 데 사용됩니다.
4. 전자 상거래
AI 에이전트는 챗봇 도움말, 동적 가격 책정 및 제품 추천에 사용됩니다. 온라인 쇼핑을 촉진하고 개인화합니다.
5. 교육
AI 튜터는 성과와 관심사에 따라 리소스를 제공함으로써 학생의 개별화된 학습 경로를 지원합니다.
6. 엔터프라이즈 애플리케이션
데이터 분석 도구, 지능형 CRM, 프로젝트 관리 시스템과 통합된 AI 도구와 같은 고유한 솔루션을 고려해 보세요.
리소스
- IBM. AI 에이전트란 무엇이며 어떻게 작동하는가
- 구글 클라우드. AI 에이전트란 무엇인가요?
- 자피어. AI 에이전트란 무엇인가요?
- AWS. AI 에이전트란 무엇인가요?
- BCG. AI 에이전트가 비즈니스를 혁신하는 방법
