"에이전틱 AI의 미래는? LangChain 창립자가 바라보는 앰비언트 에이전트"라는 제목의 VentureBeat 기사에서는 에이전틱 AI의 미래를 논의하며 LangChain의 창립자 해리슨 체이스가 구상한 앰비언트 에이전트 개념에 주목합니다.

주요 내용

- 앰비언트 에이전트 : 전통적인 챗봇과 달리, 앰비언트 에이전트는 사용자의 시작을 필요로 하지 않습니다. 이들은 주변 신호에 반응하도록 설계되어, 필요할 때만 사용자 입력을 요구합니다. 이러한 접근 방식은 상호작용의 부담을 줄이고, 여러 에이전트가 동시에 작동할 수 있도록 하여 인류의 확장성을 높이는 것을 목표로 합니다.

개발 분야

- 계획, 사용자 경험, 그리고 기억 : 차세대 에이전트가 실제 생산에 적합하려면, 체이스는 세 가지 중요한 개발 분야를 지목합니다. 그것은 계획, 사용자 경험, 그리고 기억입니다. 이러한 분야는 에이전트가 실제 응용에서 더 큰 영향을 미치기 위해 필수적입니다.

LangGraph와 앰비언트 에이전트

- LangGraph : LangChain의 LangGraph 플랫폼은 앰비언트 에이전트를 지원하도록 설계되었습니다. 이 플랫폼은 에이전트의 상태를 저장하는 지속성 레이어, 인간의 피드백을 지원하는 기능, 장기 기억, 내장된 정기 작업을 포함하고 있습니다. 이러한 기능은 에이전트가 사용자 피드백을 기다리고, 상호작용 간 기억을 유지하며, 예약된 작업을 실행할 수 있게 합니다.

실제 응용 사례

- 이메일 어시스턴트 : LangChain은 주요 앰비언트 에이전트 패턴을 시연하는 이메일 어시스턴트의 참고 구현을 개발했습니다. 이 어시스턴트는 사용자의 지속적인 입력을 요구하지 않고 이메일을 관리할 수 있어, 일상 업무에서 앰비언트 에이전트의 잠재력을 보여줍니다.

에이전틱 AI의 미래

- 에이전틱 워크플로우 : 이 기사는 또한 AI 에이전트가 연구, 초안 작성, 수정 등의 반복 작업을 수행하는 보다 광범위한 개념인 에이전틱 워크플로우에 대해서도 언급합니다. 앤드류 응이 설명한 바와 같이, 이러한 접근 방식은 비에이전틱 워크플로우에 비해 훨씬 더 나은 결과를 낳을 수 있습니다.

결론적으로, 이 기사는 LangChain의 에이전틱 AI의 미래에 대한 비전을 강조하며, 전통적인 챗봇 상호작용에서 보다 통합적이고 자율적인 앰비언트 에이전트로의 전환과 이러한 새로운 패러다임을 지원하기 위한 기술적 진보를 강조합니다.