황금 백과사전 | 에이전트 AI란 무엇인가요? 어떻게 작동하나요?

온카르 싱 글, 코인텔레그래프, 타오 주 편집, 골든 파이낸스

I.에이전트 AI 설명

에이전트 AI는 스스로 행동하도록 설계된 일종의 AI를 말합니다. 어느 정도의 독립성과 의사 결정 능력을 갖추고 있습니다.

이 유형의 AI는 단순히 데이터를 처리하거나 명령에 응답하는 것이 아니라 목표를 설정하고 그 목표를 달성하기 위한 결정을 내릴 수 있으며, 종종 인간을 모방하는 방식으로 작동합니다.

이것은 AI에 목적 의식을 부여하고 최소한의 인간 개입으로 그 목표를 달성할 수 있는 능력을 부여하는 것과 같습니다.

일반적으로 사람의 입력이나 사전 정의된 규칙이 있어야 작동하는 기존 AI와 차별화됩니다. 에이전트 기반 AI는 자기 주도적이기 때문에 환경과 목표에 따라 실시간으로 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

2: 에이전트 AI의 작동 방식

에이전트 AI는 고급 머신러닝 기술, 의사 결정 알고리즘, 지속적인 피드백 루프를 결합하여 작동합니다.

경험을 통해 학습한 다음 그 지식을 사용하여 향후 행동에 영향을 미치는 로봇으로 생각할 수 있습니다. 일반적으로 다음과 같은 방식으로 작동합니다.

• 목표 설정: 에이전트 AI는 초기 프로그래밍 또는 지속적인 환경 입력에 따라 목표를 결정합니다. 공급망 최적화 또는 사용자 참여도 향상과 같은 특정 작업을 수행하도록 설정할 수 있습니다.

• 의사 결정: 데이터를 분석하고 알고리즘을 사용하여 목표를 달성하기 위한 최선의 행동 방침을 결정합니다.

• 학습 및 적응: 모든 AI 시스템과 마찬가지로 에이전틱 AI도 성공과 실패를 통해 학습합니다. 끊임없이 전략을 조정하고 의사 결정 프로세스를 최적화합니다.

여기의 핵심은 실시간 입력에 대응하여 스스로 행동 방침을 설정하는 AI의 능력으로, 기존 AI 시스템보다 더 자율적이라는 점입니다. 그렇다면 사람들이 에이전트 AI에 열광하는 이유는 무엇일까요?

셋째, 에이전트 AI의 이점

에이전트 AI는 효율성을 개선하고 인적 오류를 최소화하며 원활하게 확장할 수 있어 지속적인 최적화가 필요한 산업에 이상적입니다.

• 효율성 향상: 에이전틱 AI는 사람의 지속적인 감독이 필요하지 않으므로 연중무휴 24시간 실행되며 끊임없이 학습하고 새로운 데이터에 적응할 수 있습니다.

• 인적 오류 감소: 에이전트 AI는 데이터와 알고리즘을 기반으로 의사 결정을 내리기 때문에 인간의 판단으로 인해 발생할 수 있는 편견이나 오류에 덜 민감합니다.

• 확장성: 에이전틱 AI는 산업 전반에 걸쳐 대량의 데이터와 복잡한 작업을 처리하는 동시에 증가하는 운영 요구 사항을 충족하기 위해 의사 결정 프로세스를 확장할 수 있습니다.

이러한 장점은 지속적인 최적화가 경쟁 우위 유지의 핵심인 물류, 의료, 금융, 고객 서비스와 같은 산업에서 에이전틱 AI를 특히 매력적으로 만듭니다.

IV. 에이전트 AI 애플리케이션

에이전트 AI는 자율적인 목표 중심 의사결정을 통해 의료, 공급망, 금융, 고객 서비스를 혁신하고 있습니다.

• 헬스케어: 의료 연구에서 에이전틱 AI는 자율적으로 환자 데이터를 분석하고 치료법을 추천하고 새로운 길을 제시할 수도 있습니다.

• 공급망 최적화: 사람의 직접적인 개입 없이 목표를 설정하고, 경로를 최적화하고, 재고 관리 결정을 내리는 AI 시스템은 이미 글로벌 공급망의 효율성을 개선하고 있습니다.

• 금융: 에이전트 AI는 알고리즘 트레이딩에 사용되어 재무 목표를 설정하고 시장 데이터를 기반으로 목표를 달성하기 위해 실시간으로 의사 결정을 내립니다.

• 고객 서비스: 에이전틱 AI로 구동되는 챗봇과 가상 비서는 질문에 답할 뿐만 아니라 고객의 입력을 기다릴 필요 없이 고객 문제를 해결하거나 고객 경험을 개인화하는 결정을 내릴 수 있습니다.

크립토 관련 에이전틱 AI 애플리케이션

• 크립토 통화 거래 및 디파이: 에이전트 AI는 사람의 개입 없이 자율적으로 시장 동향을 분석하고, 거래 전략을 조정하며, 수익 파밍을 최적화할 수 있습니다.

• 사기 탐지 및 규정 준수: 에이전트 AI는 불법 거래를 추적하고, 자금 세탁 가능성을 표시하며, 온체인에서 규제 준수를 시행합니다.

• 스마트 계약 보안: 취약점을 탐지하고, 스마트 계약을 감사하며, 의심스러운 거래를 실시간으로 식별하여 악용을 방지합니다.

• NFT 및 메타버스 자산 관리: 비동일 토큰(NFT)과 가상 자산은 가치 평가, 큐레이션, 유동성 관리가 필요합니다. 에이전틱 AI는 시장 동향을 평가하고 자산 상승을 예측하며 디지털 자산의 최적 매수 또는 매도 전략을 추천합니다.

V. 에이전트 AI와 자율 AI

에이전트 AI는 스스로 목표를 설정하고 조정하는 반면, 자율 AI는 미리 정의된 매개변수 내에서 작동합니다. 이 두 용어는 종종 같은 의미로 사용되지만 뚜렷한 차이점이 있습니다.

자율 AI는 사람의 개입 없이 작동하는 AI 시스템이지만 일반적으로 사람이 정의한 정해진 프레임워크 또는 목표 내에서 작동합니다. 자율 주행 자동차와 비슷하지만 미리 정의된 매개변수를 따릅니다.

반면 에이전트 기반 AI는 자율적으로 작동할 뿐만 아니라 환경으로부터 학습하면서 목표를 설정하고 재정의합니다. 자율형 AI는 GPS를 따라가는 자동차와 같지만, 에이전트 기반 AI는 실시간 교통 데이터나 기타 요인에 따라 최적의 경로를 결정하고 목적지를 조정할 수 있는 자동차입니다.

에이전트 기반 AI와 자율 AI의 차이점을 요약하면 다음과 같습니다.

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여섯째, 에이전트 기반 AI, AI 에이전트, 생성 AI: 어느 것이 더 강력할까요?

제너레이티브 AI는 입력에 따라 콘텐츠를 생성하고, AI 에이전트는 명령에 따라 작업을 수행하며, 에이전트 기반 AI는 스스로 목표를 설정하고 의사결정을 내리고 실제 피드백에 적응합니다.

제너레이티브 AI의 핵심은 텍스트, 이미지, 음악, 동영상 등 콘텐츠를 만드는 것입니다. 결정을 내리거나 목표를 설정하는 것이 아니라 수신된 입력에 따라 콘텐츠를 생성할 뿐입니다.

예를 들어 ChatGPT는 생성형 AI입니다. 기사, 시, 코드를 작성해 달라고 요청하면 이를 생성하지만 무엇을 작성해야 하는지 스스로 결정하지는 않습니다.

반면, AI 에이전트는 명령에 따라 특정 작업을 완료하도록 설계되었습니다. 창의적인 결과물을 생성하는 제너레이티브 AI와 달리 AI 에이전트는 정보 검색, 프로세스 자동화, 사용자 요청 실행 등 실행에 중점을 둡니다.

Siri와 Alexa가 AI 에이전트의 예입니다. 알렉사에게 알람을 설정하거나 노래를 재생하거나 조명을 꺼달라고 요청하면 알렉사는 이를 효율적으로 수행합니다. 하지만 사용자가 명시적으로 프로그래밍하지 않는 한 알람이 필요한 시간이나 기분에 맞는 재생 목록을 스스로 결정하지 않습니다.

에이전트 기반 AI는 여기서 한 걸음 더 나아갑니다. 제너레이티브 AI처럼 콘텐츠를 만들거나 AI 에이전트처럼 명령을 따를 수 있을 뿐만 아니라 실제 피드백에 따라 스스로 목표를 설정하고 의사 결정을 내리고 조정할 수 있습니다.

예를 들어 AI 기반 투자 봇을 상상해 보세요. 기존의 AI 에이전트는 사용자가 지시하면 암호화폐를 구매할 수 있지만, 에이전트 기반 AI는 사람의 개입 없이도 시장을 분석하고 투자 전략을 개발하며 접근 방식을 조정할 수 있습니다. 에이전트는 미리 생각하고, 과거 성과를 통해 학습하며, 시간이 지남에 따라 전략을 개선합니다.

에이전트 기반 AI는 업무를 처리할 뿐만 아니라 어떤 업무를 추구할 가치가 있는지, 어떻게 개선할지 결정하는 자기 주도적인 기업가라고 생각하면 됩니다. 이것이 바로 다음 단계의 AI 자율성입니다.

제너레이티브 AI, AI 에이전트, 에이전트 기반 AI의 목적과 자율성의 차이점을 요약하면 다음과 같습니다:

하지만 어느 것이 더 강력할까요?

사용 사례에 따라 다릅니다. 콘텐츠가 필요하다면 제너레이티브 AI가 가장 좋습니다. 작업 실행이 필요하다면 AI 에이전트가 안정적입니다.

하지만 사고하고 계획하고 적응할 수 있는 AI가 필요하다면 에이전트 기반 AI가 최선의 선택일 것입니다.

진정한 돌파구는 이 세 가지를 모두 하나의 시스템으로 결합하여 스스로 의사 결정을 생성, 실행, 최적화하는 AI가 될 것입니다. 이것이 바로 AI가 나아갈 방향인 것 같습니다!