자비스에 생명을 불어넣다: 인공지능 에이전트가 인공지능의 미래를 재정의하다

최근 몇 년 동안 ChatGPT 및 MidJourney와 같은 제품이 대중의 논쟁의 초점이 되면서 생성형 AI가 부상하고 있습니다. 최근 구글이 40페이지 분량의 'AI 에이전트'(AI 에이전트) 백서를 발표하고, Microsoft, OpenAI 및 기타 거대 기업들이 B엔드 및 C엔드에 대한 포괄적인 레이아웃을 발표하는 등 AI 에이전트는 기술 분야에서 가장 뜨거운 화두가 되고 있습니다. 이는 빅 언어 모델의 확장일 뿐만 아니라 일반 인공 지능(AGI)으로 가는 핵심 경로이기도 합니다.

이 글에서는 AI 에이전트의 핵심 개념, 작동 원리, 적용 시나리오 및 향후 동향에 대한 심층적인 이해를 돕고 이 지능 혁명의 논리와 기회에 대해 알아보고자 합니다.

AI 에이전트란 무엇인가요?

1. 정의 및 핵심 기능

   AI 에이전트는 자율적으로 계획하고 의사결정을 내리고 작업을 수행할 수 있는 지능형 시스템입니다. 대규모 언어 모델(LLM)의 강력한 이해 능력과 도구 사용, 메모리 관리, 작업 계획을 결합하여 사람의 명령을 '이해'할 뿐만 아니라 작업을 '수행'할 수 있습니다. 예를 들어, AI 에이전트는 사용자의 필요에 따라 자동으로 레스토랑을 예약하고 보고서를 생성하며 복잡한 프로그래밍 작업까지 완료할 수 있습니다.

2. 빅 언어 모델과의 차이점

   ChatGPT와 같은 빅 언어 모델은 정보 생성에 능한 '슈퍼 브레인'과 비슷합니다. 콘텐츠를 생성하고 질문에 답하는 데는 능숙하지만 행동하는 능력이 부족한 '슈퍼 브레인'에 가깝습니다. 반면에 AI 에이전트는 '두뇌'뿐만 아니라 '팔과 다리'와 '도구'도 갖춘 '완전한 전체'입니다. ". 예를 들어 사용자가 "A사와 우리 제품의 차이점을 비교해서 메일함에 보고서를 보내달라"고 요청하면 AI 에이전트가 주도적으로 검색 엔진, 데이터베이스, 메일 도구를 호출하여 전체 작업 프로세스를 완료합니다.

AI 에이전트의 기술 아키텍처

구글의 백서에 따르면 AI 에이전트의 기술 아키텍처는 세 가지 주요 모듈로 구성됩니다.

1. 추론 레이어

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   추론 레이어는 의사 결정의 핵심 역할을 하며 지침 기반 추론과 논리적 프레임워크를 지원합니다. 이는 사용자 입력의 복잡한 요구 사항을 이해하고 논리적으로 추론하는 대규모 언어 모델(예: LLM)을 기반으로 하는 AI 에이전트의 '두뇌'에 해당합니다. 예를 들어, "온 가족이 함께 두바이로 3일간 여행을 떠날 수 있도록 도와줘"라고 말하면 사용자의 요구 사항을 종합하여 실용적인 솔루션을 생성할 수 있습니다.

2. 툴 레이어

• 확장: API를 인텔리전스에 연결하여 적합한 도구를 동적으로 선택할 수 있도록 지원합니다.

• Functions: 클라이언트 측에서 API 호출을 실행하여 보다 세분화된 제어를 제공합니다.

• 데이터 저장소: 검색 증강 생성(RAG) 16을 지원하는 벡터 데이터베이스를 통해 정형 및 비정형 데이터에 액세스할 수 있습니다.

AI 에이전트는 단독으로 작동하는 것이 아니라 캘린더, 이메일, 검색 엔진과 같은 외부 도구 및 데이터 소스를 호출하고 스마트 홈 디바이스와도 연동할 수 있습니다. 이러한 방식으로 의사 진료 예약이나 일정 관리와 같은 특정 작업을 수행할 수 있습니다.

3. 오케스트레이션 레이어

   추론 레이어와 도구 레이어를 스케줄링하여 작업이 단계별로 수행되도록 하는 AI 에이전트의 '명령 센터'입니다. 예를 들어, 3단계 작업을 완료할 때 모든 단계가 누락되거나 혼동되지 않고 원활하게 함께 진행되도록 합니다.

셋째, AI 에이전트와 모델의 차이점

AI 에이전트는 툴링 및 오케스트레이션 계층을 통해 복잡한 작업을 처리하는 모델의 능력을 크게 향상시킵니다.

4: AI 에이전트의 작동 방식

아이언맨의 AI 비서인 자비스는 인간이 할 수 있는 일을 보여줍니다. 영화 '아이언맨'의 AI 비서 자비스는 모든 컴퓨터 단말기에 연결하여 복잡한 아이언맨 수트를 조작할 수 있을 뿐만 아니라 토니 스타크의 행동 계획을 수립하고 '디지털 동반자' 역할을 하는 등 지능형 비서에 대한 인간의 상상력의 극한을 보여 줍니다. 오랫동안 이 비전은 공상 과학 소설에만 존재했으며, 실제 음성 비서(예: Siri, Alexa)는 기능이 제한적이고 자비스의 지능 수준에는 훨씬 못 미쳤습니다. 하지만 대규모 언어 모델링(LLM)의 획기적인 발전으로 AI 에이전트(인공 지능 에이전트)가 탄생했습니다. 자율적으로 작업을 계획하고, 작업을 수행하고, 다른 서비스와 원활하게 통합할 수 있는 능력은 인간과 AI 간의 효율적인 협업을 진정으로 가능하게 합니다.

AI 에이전트는 자율적으로 작업을 계획하고 의사결정을 내리고 수행할 수 있는 지능형 시스템입니다. 그 핵심은 대규모 언어 모델(LLM)의 강력한 이해 능력과 도구 호출, 메모리 관리, 작업 계획을 결합하여 사람의 명령을 이해할 뿐만 아니라 복잡한 작업을 능동적으로 완료할 수 있도록 지원하는 것입니다. AI 에이전트의 워크플로와 로직에 대한 자세한 분석은 다음과 같습니다.

(1) AI 에이전트의 워크플로우

AI 에이전트의 워크플로우를 세 가지 핵심 단계로 요약할 수 있습니다. 및 수신 → 이해 및 추론 → 계획 및 실행으로 요약할 수 있습니다.

a. 감지 및 수신

AI 에이전트는 텍스트, 이미지, 음성, 센서 데이터 등 다양한 입력 방식을 통해 정보를 수신합니다. 예를 들어 사용자가 "내일 비가 올까요?"라고 입력하면 를 입력하면 AI 에이전트는 이를 날씨에 대한 쿼리 요청으로 인식할 수 있습니다.

b. 이해 및 추론

AI 에이전트는 지식 기반 및 추론 프레임워크(예: ReAct, 사고 연쇄, 사고 트리)를 사용하여 들어오는 정보를 분석합니다. 예를 들어, 날씨 API를 호출하여 최신 날씨 데이터를 가져오고 논리적 추론을 통해 강수 확률을 결정합니다.

c. 계획 및 실행

AI 에이전트는 텍스트 응답을 생성할 수 있을 뿐만 아니라 외부 도구를 호출하여 작업을 완료할 수도 있습니다. 예를 들어 "현재 날씨 데이터와 예보에 따르면 내일 강수 확률은 80%이며, 우산을 휴대하는 것이 좋습니다."라고 출력합니다. 또한 AI 에이전트는 우산을 자동으로 배달하는 등 물리적 장치를 제어하여 사용자의 요구를 더욱 만족시킬 수 있습니다.

(2) AI 에이전트의 기술 로직 예시

시나리오: 사용자가 "내일 비가 올까요?"라고 질문합니다. "

1. 감지 및 수신: AI 에이전트가 텍스트, 음성 또는 이미지를 통해 사용자의 질문을 수신합니다.

2. 이해 및 추론:

1. 날씨 API를 호출하여 최신 일기 예보 데이터를 조회합니다.

2. 데이터를 분석하여 강수 확률을 결정합니다.

3. 사용자에게 우비를 휴대하도록 상기시키는 등의 행동 계획을 수립합니다.

3. 계획 및 실행:

1. "내일 강수 확률은 80%이며, 우산을 휴대하는 것이 좋습니다."라는 텍스트 응답을 생성합니다.

2. 실물 기기가 장착된 경우 AI 에이전트가 자동으로 우산을 나눠주거나 창문을 닫는 등 스마트홈 기기를 조정할 수도 있습니다.

< strong>(3) AI 에이전트의 논리적 이점

a. 자율성 및 작업 계획

AI 에이전트는 사용자의 단계별 안내 없이도 자율적으로 작업을 계획하고 실행할 수 있습니다. 예를 들어 사용자가 "산야에 가고 싶어"라고 말하면 AI 에이전트가 자동으로 여정을 계획하고 항공편과 호텔을 예약하며 개인화된 여행 계획을 생성합니다.

b. 도구 호출 및 환경 적응

AI 에이전트는 외부 도구 및 데이터 소스를 호출하여 복잡한 작업을 완료할 수 있습니다. 예를 들어 API를 통해 실시간 날씨 데이터를 쿼리하거나 스마트 홈 기기를 제어(예: 에어컨 온도 조절)할 수 있습니다. 또한 AI 에이전트는 사람의 행동을 관찰하여 새로운 소프트웨어 도구를 사용하는 방법을 학습할 수 있어 기능의 범위를 더욱 확장할 수 있습니다.

c. 다단계 작업 처리 및 동적 적응

AI 에이전트는 다단계 작업을 효율적으로 처리하고 각 단계가 원활하게 통합되도록 할 수 있습니다. 예를 들어, 여러 하위 작업으로 구성된 워크플로우를 완료할 때 AI 에이전트는 각 단계를 순차적으로 실행하고 환경 변화에 따라 계획을 동적으로 조정할 수 있습니다.

V. AI 에이전트의 적용 시나리오

AI 에이전트는 이미 강력한 적용 가능성을 보여주었습니다. 적용 가능성:

• 금융: 거래 자동 실행, 재무 보고서 생성, 포트폴리오 최적화11.

• 의료: 진단 보조, 의료 기록 관리, 수술 지원, 진단 및 치료 효율성 및 정확성 향상11.

• 전자상거래 : 제품 추천, 자동화된 고객 서비스, 지능형 마케팅 전략 최적화14.

• 게임: 자율 AI NPC를 도입하여 플레이어 몰입도 향상8.

법률: 자동화된 법률 문서 작성, 판례 조사, 계약서 검토11.

VI. 및 거대한 레이아웃

1. Google

   구글은 에이전트의 아키텍처와 애플리케이션을 자세히 설명하는 40페이지 분량의 AI 에이전트 백서를 발표하며 제너레이티브 AI 분야에서의 잠재력을 강조했습니다. 구글의 버텍스 AI 플랫폼은 개발자가 에이전트를 구축하고 배포할 수 있는 도구를 제공하여 복잡한 작업을 빠르게 구현할 수 있도록 지원합니다.

2. Microsoft

   Microsoft는 Copilot Studio를 통해 세계 최대 규모의 엔터프라이즈급 AI 에이전트 생태계를 구축했습니다. Microsoft의 AI 에이전트는 이미 여러 산업 분야에서 사용되고 있으며, 조직의 효율성과 혁신을 개선하는 데 도움을 주고 있습니다.

3. OpenAI

   OpenAI는 자동화된 코드 작성을 지원하는 오퍼레이터 AI 에이전트를 출시할 계획입니다, 여행 예약 및 기타 복잡한 작업을 지원할 예정이며, OpenAI의 AI 에이전트는 자연어 처리와 작업 계획에 상당한 강점을 가지고 있습니다.

4. 스마트 스펙트럼 AI

   스마트 스펙트럼 AI는 모바일, PC 및 웹 기반에 AutoGLM, GLM-PC 및 기타 인텔리전스를 출시했습니다. 운영. 스마트 스펙트럼 AI의 에이전트는 개인화된 서비스와 멀티모달 인터랙션에 탁월합니다.

VII. AI 에이전트의 미래 트렌드

1. 2025년 상용화 원년

   2025년은 AI 에이전트의 상용 적용 원년으로 여겨집니다. 기술이 성숙함에 따라 AI 에이전트는 금융, 의료, 법률 및 기타 분야에서 다양한 적용 시나리오를 찾아 효율성을 크게 개선하고 비용을 절감할 것입니다.

2. 강화된 자율성과 지능

   미래의 AI 에이전트는 더 강력한 자율성을 가지고 더 많은 시나리오에서 작업을 완료할 수 있게 될 것입니다. 자율적으로 작업을 완료할 수 있습니다. 예를 들어, AI 에이전트는 지속적인 학습과 환경 적응을 통해 보다 복잡한 다단계 작업을 처리할 수 있게 될 것입니다.

3. 윤리 및 보안 과제

   AI 에이전트의 기능이 향상됨에 따라 보안 및 윤리적 문제에 전례 없이 많은 관심이 집중되고 있습니다. . 연구 커뮤니티는 AI 에이전트의 행동이 항상 사전 정의된 윤리 지침을 준수하도록 보장하기 위해 새로운 보안 프레임워크를 개발하고 있습니다.

AI 에이전트의 등장은 AI가 '도구'에서 '지능형 파트너'로 도약하는 것을 의미합니다. 직장에서부터 생활에 이르기까지 그 적용 범위는 광범위하고 유망합니다. 스마트폰이 우리의 커뮤니케이션 방식을 변화시킨 것처럼, AI 에이전트는 우리의 삶과 업무에서 '새로운 필수품'이 되어 일상 생활에 깊숙이 통합되고 모든 사람에게 전례 없는 편리함과 효율성을 제공할 수 있습니다.

그러나 기술의 발전은 놀라운 것에서 멈추지 않고 신중한 성찰과 계획도 필요합니다. AI 에이전트가 가져다주는 혜택을 누리는 동시에 개인정보 보호와 보안과 같은 중요한 문제에 직면하여 AI의 대중화와 적용을 위한 보다 견고한 기반을 마련하고 보다 안정적이고 인간적인 미래로 나아가기 위해 노력해야 합니다.

AI 에이전트의 시대가 조용히 열리고 있으며, 우리가 기술을 이해하고 사용하는 방식을 바꾸고 있습니다. 새롭고 스마트한 미래를 향해 함께 나아갈 준비가 되셨나요?