AI 에이전트 시작하기

AI 에이전트 이해하기
AI 에이전트는 환경을 인식하고, 도구를 사용하여 환경에서 행동할 수 있으며, 일종의 기억을 가진 인공지능 컴퓨팅 엔티티입니다. 이들은 다양한 비즈니스 프로세스에 통합되어 효율성을 높이고 자동화를 지원할 수 있습니다.

목표 정의하기
AI 에이전트를 도입하기 전에 구체적인 목표를 정의하는 것이 중요합니다. AI 에이전트는 다른 에이전트, 자동화 단계, 그리고 인간의 상호작용이 포함된 종합적인 프로세스의 일부일 때 가장 강력합니다. 예를 들어, 서비스 운영, 판매, IT 지원, 재무 및 회계 프로세스 등이 있습니다.

AI 에이전트의 워크플로우
AI 에이전트의 워크플로우는 여러 단계로 나눌 수 있습니다:
- 입력 수집 : AI 에이전트는 상위 단계로부터 입력이나 시스템의 이벤트, 사용자 입력을 받습니다.
- 이해하기 : 에이전트는 의사결정을 돕기 위해 검색 보강 생성(RAG)과 같은 기법을 사용하여 정보를 처리합니다.
- 다음 단계 계획하기 : 관련 정보를 바탕으로 에이전트는 최선의 행동 경로를 결정하고 워크플로우 내에서 추가 단계를 계획합니다.

AI 에이전트 구축하기
AI 에이전트를 만드는 것이 데이터 과학이나 개발 전문 지식이 부족한 사람들에게도 더 쉬워지고 있습니다. 새로운 노코드 도구들은 미리 만들어진 모델 연결기, 네이티브 RAG, 안전 장치, 사용자 친화적인 UI 요소를 제공합니다. 이러한 도구들은 비즈니스 사용자들이 AI 에이전트를 쉽게 생성하고 상호작용할 수 있도록 돕습니다.

주요 특징
AI 에이전트는 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다:
- 자율성 : 지속적인 인간의 개입 없이 독립적으로 행동할 수 있습니다.
- 반응적이고 능동적 : 실시간 자극에 반응하고 인식 가능한 패턴에 따라 행동을 계획할 수 있습니다.
- 상호작용 가능 : 시스템 내외의 다른 엔티티와 상호작용할 수 있습니다.
- 반성적 : 이전 실행을 반성하여 미래 행동에 정보를 제공할 수 있습니다.

실질적인 응용
AI 에이전트는 고객 서비스에서 작업을 분류하고 제품 지식을 제공하는 데, 판매에서 개인화된 제품 추천을 제공하는 데, IT에서 서비스 데스크 응답을 가속화하는 데, 재무 및 회계에서 계정을 더 빠르게 조정하는 데 사용될 수 있습니다.

도구와 자원
AI 에이전트 시작을 위한 여러 자원과 도구가 있습니다. 짧은 강의, 오픈 소스 기여자, 그리고 기억과 도구 기능 구현을 위한 Vertex AI와 MongoDB와 같은 특정 플랫폼이 포함됩니다.

이러한 요소들을 이해함으로써 기업은 AI 에이전트를 워크플로우에 통합하는 데 필요한 프로세스, 역할, 연결을 효과적으로 정리할 수 있습니다.