AI 에이전트의 36가지 실제 사례

AI 에이전트가 전 세계적으로 기술 뉴스의 중심이 되고 있지만, 실제 AI 에이전트의 예시는 항상 눈에 띄지 않을 수 있습니다.

이 글에서는 AI 에이전트의 유형과 각 유형의 예시를 소개합니다.

하지만 유의하세요: 여기서 유형별로 나누었지만, 대부분의 고급 AI 시스템은 여러 유형의 AI 에이전트를 결합해서 사용합니다.

예를 들어, AI 공급망 관리에서는 물류, 재고 관리, 입고, 배송을 최적화하기 위해 여러 유형의 에이전트를 사용합니다. 자율주행차도 마찬가지로, 유틸리티 기반 에이전트, 목표 기반 에이전트, 모델 기반 반사 에이전트, 학습 에이전트를 결합해 복잡한 과정을 처리합니다.

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기본 원칙부터 시작해, 각 에이전틱 AI 유형이 어떤 목적을 위해 설계되었는지, 그리고 실제로 어떻게 활용되고 있는지 몇 가지 예시와 함께 살펴보겠습니다.

자율주행차가 없거나 AI가 적용된 창고에서 일하지 않더라도, 아마 다음과 같은 에이전틱 엔터프라이즈 봇과 상호작용해 본 적이 있을 것입니다:

• 이커머스 AI 에이전트는 주문을 처리하고, 배송 현황을 안내하며, 사용자에게 맞춤형 상품을 추천합니다.
• 고객 지원 챗봇은 자주 묻는 질문에 답변하고, 환불을 처리하며, 기술 문제를 해결합니다(이 예시는 Ruby Labs에서 볼 수 있습니다).
• 리드 생성 에이전트는 대화를 통해 잠재 고객을 선별하고, 미팅을 예약합니다(Waiver Consulting Group의 예시 참고).
• 영업 챗봇과 마케팅 기능, 예를 들어 AI 리드 생성이나 영업에서 AI를 활용하는 다양한 방법 등이 있습니다.

모든 AI 에이전트가 기술 전문가에 의해 만들어지는 것은 아닙니다. 실제로, 최신 AI 빌딩 플랫폼을 사용하면 누구나 손쉽게 맞춤형 AI 에이전트를 설계하고 배포할 수 있습니다.

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이제 9가지 AI 에이전트 유형과 실제 사례 36가지를 살펴보겠습니다.

1. 유틸리티 기반 에이전트

단순히 환경 자극에 반응하는 에이전트와 달리, 유틸리티 기반 에이전트는 예상 효용을 바탕으로 가능한 행동을 평가합니다. 각 선택지가 목표 달성에 얼마나 유용한지 예측합니다.

유틸리티 기반 에이전트는 다양한 결과가 가능한 복잡한 의사결정 환경에서 뛰어난 성능을 보입니다. 예를 들어, 투자 결정을 위해 여러 위험을 균형 있게 고려하거나, 치료 옵션의 부작용을 따져볼 때 활용됩니다.

이러한 지능형 에이전트의 유틸리티 함수는 선호도를 수학적으로 표현한 것입니다. 유틸리티 함수는 주변 세계를 평가하여 어떤 선택이 가장 바람직한지 결정하고 순위를 매깁니다. 그 후 유틸리티 에이전트는 최적의 행동을 선택합니다.

대량의 데이터를 처리할 수 있기 때문에, 중요한 의사결정이 필요한 모든 분야에서 유용하게 쓰입니다.

금융 거래

유틸리티 기반 에이전트는 주식 및 암호화폐 시장에 적합합니다. 이들은 수익 극대화 또는 손실 최소화를 목표로 알고리즘에 따라 매수·매도를 결정합니다. 이때 유틸리티 함수는 과거 데이터와 실시간 시장 데이터를 모두 반영할 수 있습니다.

동적 가격 책정 시스템

비 오는 날 우버나 리프트를 더 비싸게 이용한 적 있으신가요? 이것이 바로 유틸리티 기반 에이전트의 예입니다. 이들은 수요, 경쟁, 예약 시간에 따라 항공권, 호텔, 차량 공유 서비스의 가격을 실시간으로 조정할 수 있습니다.

스마트 그리드 제어기

이러한 지능형 에이전트가 바로 스마트 그리드의 '스마트'입니다. 유틸리티 기반 에이전트가 전력의 분배와 저장을 제어합니다.

수요 예측과 에너지 가격을 바탕으로 자원 사용을 최적화해 효율을 높이고 비용을 절감합니다.

맞춤형 콘텐츠 추천

영화를 다 보고 나면 넷플릭스가 비슷한 영화를 3편 더 추천해줍니다.

넷플릭스, 스포티파이 같은 스트리밍 서비스는 유틸리티 기반 에이전트를 활용해 사용자에게 유사한 콘텐츠를 추천합니다. 여기서 최적화되는 유틸리티는 사용자가 클릭할 가능성입니다.

2. 목표 기반 에이전트

목표 기반 AI 에이전트는 이름 그대로, 인공지능을 통해 특정 목표 달성을 위해 설계된 에이전트입니다.

단순히 자극에 반응하는 것이 아니라, 이성적 에이전트로서 행동의 미래 결과까지 고려해 전략적으로 목표를 달성할 수 있습니다.

조건-행동 규칙에 따라 자극에 바로 반응하는 단순 반사 에이전트와 달리, 목표 기반 에이전트는 목표 달성을 위해 행동을 평가하고 계획합니다.

이들이 다른 지능형 에이전트와 구별되는 점은 미래 예측과 전략적 계획을 결합해 특정 결과를 향해 나아갈 수 있다는 능력입니다.

룸바

로봇 청소기(대표적으로 룸바)는 명확한 목표, 즉 모든 바닥 공간을 청소하는 데 초점을 맞춰 설계된 목표 기반 에이전트입니다. 단순하지만 목표 달성에 충실합니다.

이 목표 기반 에이전트가 내리는 모든 결정(언제 회전할지 등)은 이 목표 달성을 위해 이루어집니다. 그 위에 고양이가 앉는 건 덤이죠.

프로젝트 관리 소프트웨어

유틸리티 기반 에이전트도 활용될 수 있지만, 프로젝트 관리 소프트웨어는 보통 특정 프로젝트 목표 달성에 초점을 맞춥니다.

이러한 AI 에이전트는 팀이 프로젝트를 제때 완료할 수 있도록 작업을 일정에 맞게 배분하고 자원을 할당합니다. 성공 확률이 가장 높은 경로를 평가해 팀을 대신해 실행합니다.

비디오 게임 AI

전략 게임이나 롤플레잉 게임에서는 AI 캐릭터가 목표 기반 에이전트로 작동합니다. 이들의 목표는 특정 지역을 방어하거나 상대를 물리치는 등 다양할 수 있습니다.

이렇게 꾸며진 AI 에이전트는 다양한 전략과 자원(어떤 공격을 쓸지, 어떤 파워업을 사용할지 등)을 고려해 목표 달성을 노립니다.

3. 모델 기반 반사 에이전트

항상 보이거나 예측할 수 없는 정보를 다뤄야 할 때는 모델 기반 반사 에이전트가 적합합니다.

단순 반사 에이전트가 현재 인식만으로 반응하는 것과 달리, 모델 기반 반사 에이전트는 내부 상태를 유지해 부분적으로 관찰 가능한 환경을 예측할 수 있습니다. 이는 자신이 맡은 영역에 대한 내부 모델입니다.

이 모델은 환경에서 들어오는 데이터로 지속적으로 업데이트되어, AI 에이전트가 보이지 않는 환경의 부분을 추론하고 미래 상황을 예측할 수 있게 합니다.

행동의 잠재적 결과를 사전에 평가해 결정을 내리므로, 복잡한 작업(예: 도심 운전, 스마트홈 시스템 관리)에서 문제를 효과적으로 처리할 수 있습니다.

과거의 지식과 실시간 데이터를 결합하는 능력 덕분에, 모델 기반 반사 에이전트는 어떤 작업이든 성능을 최적화할 수 있습니다. 인간처럼 상황에 맞는 결정을 내릴 수 있으며, 예측할 수 없는 조건에서도 유연하게 대응합니다.

자율주행차

이 차량들은 여러 종류의 지능형 에이전트 특성을 가지고 있지만, 모델 기반 반사 에이전트의 좋은 예시입니다.

교통이나 보행자 움직임처럼 복잡한 시스템은 모델 기반 반사 에이전트가 설계된 바로 그 도전 과제입니다.

이들의 내부 모델은 도로 위에서 실시간으로 결정을 내리는 데 사용됩니다. 예를 들어, 앞차가 급정거할 때 속도를 줄이거나, 다른 차량이 신호를 위반할 때 브레이크를 밟는 것 등입니다. 내부 시스템은 주변 환경(다른 차량, 횡단보도 상황, 날씨 등)에서 들어오는 입력에 따라 끊임없이 업데이트됩니다.

현대식 관개 시스템

모델 기반 반사 에이전트는 현대 관개 시스템의 핵심입니다. 예기치 않은 환경 변화에 대응하는 능력이 날씨나 토양 습도 관리에 딱 맞습니다.

AI 에이전트의 내부 모델은 토양 습도, 기상 조건, 식물의 물 필요량 등 다양한 환경 요인을 예측하고 나타냅니다.

이 에이전트들은 현장 센서로부터 습도, 온도, 강수량 등 실시간 정보를 지속적으로 수집합니다.

이 데이터를 분석해 모델 기반 반사 에이전트는 언제 물을 줄지, 얼마만큼 줄지, 어떤 구역에 더 많은 물이 필요한지 결정합니다. 이런 예측 능력 덕분에 관개 시스템은 물 사용을 최적화하여, 식물이 필요한 만큼만 물을 받을 수 있게 하고 낭비를 줄입니다.

홈 자동화 시스템

여기서의 내부 모델은 집의 환경입니다. 이 시스템들은 센서에서 받은 데이터를 지속적으로 업데이트하며, 이 정보를 바탕으로 결정을 내립니다.

온도 조절기는 온도 변화를 감지해 자동으로 설정을 조정합니다. 조명 시스템은 외부가 어두워지면 이를 감지해 조명을 조절할 수 있습니다. 이 어둠이 밤 때문일 수도, 갑작스러운 천둥번개 때문일 수도 있으므로, 지능형 에이전트가 차이를 예측하고 반응해야 합니다.

4. 학습 에이전트

학습 에이전트는 경험을 바탕으로 시간이 지남에 따라 적응하고 발전할 수 있는 능력이 있다는 점에서 두드러집니다.

사전에 프로그래밍된 규칙이나 모델만으로 작동하는 정적인 AI 에이전트와 달리, 학습 에이전트는 행동과 전략을 스스로 발전시킬 수 있습니다. 이 학습 요소 덕분에 변화하는 환경에서 주로 사용됩니다.

사기 탐지

사기 탐지 시스템은 데이터를 지속적으로 수집하고, 사기 패턴을 더 효과적으로 인식할 수 있도록 스스로 조정합니다. 사기꾼들이 항상 새로운 수법을 쓰기 때문에, 사기 탐지 에이전트도 계속 적응해야 합니다.

콘텐츠 추천

Netflix나 Amazon 같은 플랫폼은 학습 에이전트가 탑재된 시스템을 사용해 영화, 프로그램, 상품 추천을 점점 더 개선합니다.

프로필상으로는 공포나 스릴러 영화를 좋아한다고 되어 있어도, 갑자기 로맨틱 코미디로 취향이 바뀌면 추천도 그에 맞게 바뀝니다. 우리처럼, 이 시스템도 계속 배우고 있습니다.

음성 인식 소프트웨어

Google Assistant나 Siri 같은 앱은 학습 에이전트를 활용해 우리가 말을 불분명하게 해도 더 잘 이해할 수 있도록 점점 발전합니다.

학습 에이전트 덕분에 이런 시스템이 억양이나 속어를 점점 더 잘 이해하게 됩니다. 그래서 Siri에게 "Siri야, 근처에 감자튀김 파는 집 좀 찾아줄래? 너무 배고파!" 같은 말도 할 수 있는 거죠.

적응형 온도 조절기

Nest와 같은 스마트 온도 조절기는 사용자의 행동(언제 집에 있거나 외출하는지, 선호 온도 등)을 학습합니다.

이 정보는 계속 변할 수 있기 때문에, 온도 조절기는 시간이 지나면서 적응해야 합니다. 그래서 이 역시 학습 에이전트의 예시입니다.

5. 계층형 에이전트

계층형 에이전트는 문제를 구조화된 다층 방식으로 접근한다는 점에서 다른 AI 에이전트와 다릅니다.

계층형 에이전트는 복잡한 조직 구조와 비슷하게, 여러 단계의 의사결정 구조를 가집니다. 시스템 내 각 에이전트는 전문화된 역할을 맡아, 복잡하고 여러 단계가 필요한 작업을 더 효율적으로 처리할 수 있습니다.

계층형 에이전트는 여러 개의 소규모 AI 에이전트로 구성되어 있기 때문에, AI 에이전트를 배치하는 가장 복잡한 방식 중 하나입니다.

한마디로, 계층형 에이전트 구조는 시스템 내 여러 단계에 걸친 구조화된 의사결정 과정에 초점을 맞춥니다.

제조 로봇

첨단 제조 시스템에서는 계층형 에이전트가 생산 라인을 조율합니다.

상위 에이전트는 전체 시스템의 작업을 계획하고 할당하며, 하위 에이전트는 조립 작업을 위한 로봇 팔 등 특정 기계를 제어합니다.

각 에이전트는 서로 소통하며 생산이 원활하게 이루어지도록 합니다. 이것이 바로 다단계 의사결정의 예입니다.

항공 교통 관제 시스템

이 시스템들은 계층형 에이전트를 활용해 항공 교통의 안전하고 효율적인 흐름을 관리합니다. 여러 기능이 복합적으로 작동해야 하는 복잡한 작업이기 때문에, 계층형 에이전트 시스템이 필수적입니다.

상위 에이전트는 광범위한 지역의 교통을 관리하고, 하위 에이전트는 개별 공항에서 이착륙이나 지상 이동 등 구체적인 작업을 담당합니다.

자율 창고 로봇

계층형 에이전트는 머신러닝이 적용된 창고에서 재고 및 물류 처리를 관리합니다.

상위 에이전트는 창고의 레이아웃과 재고 분배를 최적화하고, 하위 에이전트는 개별 로봇 지게차나 분류기를 작동시켜 상품을 이동·정리하는 실제 작업을 수행합니다.

6. 로봇 에이전트

우리가 지능형 에이전트라고 하면 가장 먼저 떠올리는 것이 바로 로봇 에이전트입니다.

실제 환경에서 동작하는 성능 요소가 더해진 로봇 에이전트는 인공지능 에이전트의 대표적인 예입니다. 이 지능형 에이전트는 소프트웨어로만 존재하는 것이 아니라, 물리적 환경에서 작동합니다.

이런 AI 에이전트는 보통 카메라나 터치 센서 같은 센서를 갖추고 있습니다. 위험하거나 반복적인 작업에는 인공지능 에이전트가 더 효율적이고 비용도 절감할 수 있습니다.

이런 AI 에이전트는 다른 인공지능 유형과 결합되어, 실제로 유틸리티 작업이나 목표 지향 작업을 수행할 수 있습니다. 때로는 다중 에이전트 시스템이나 계층형 시스템 내에서 작동하기도 합니다.

조립 라인 로봇

조립 라인에는 다양한 로봇이 있습니다. 이 AI 에이전트들은 용접, 도장, 부품 조립 등 작업을 빠르고 정밀하게 수행합니다.

지능형 에이전트이기 때문에 일정한 성능 기준을 유지하면서 생산 시간을 최적화할 수 있습니다.

수술 로봇

수술은 위험도가 높고 정밀함이 요구되기 때문에, AI 에이전트가 이상적입니다.

다빈치 수술 시스템 같은 로봇 에이전트는 외과의사가 정밀하고 최소 침습 수술을 할 때 보조 역할을 합니다. 이 AI 에이전트가 스스로 수술을 하지는 않지만, 외과의사의 역량을 확장시켜줍니다.

농업용 로봇

로봇은 씨앗 심기, 수확, 밭 상태 모니터링 등 농업 전 과정에서 널리 사용됩니다.

이 AI 에이전트들은 생산성을 높이는 데 도움을 줍니다. 예를 들어, 1만 개의 당근 씨앗을 심는 일은 기계가 사람보다 훨씬 쉽게 할 수 있습니다.

서비스 로봇

가장 유명한 서비스 로봇은 바로 WALL-E입니다. 그 다음으로는 무한 리필 초밥을 테이블까지 직접 가져다주는 식당 로봇이 있겠죠.

우리는 서비스 로봇을 어디에서나 사용합니다: 로봇 청소기, 호텔에서 손님에게 정보를 제공하거나, 다양한 업장에서 고객에게 물품을 배달하는 등입니다.

7. 가상 비서

가상 비서는 자연어 처리와 인공지능으로 구동되며, 일반 대중에게 가장 익숙한 AI 에이전트의 예시일 것입니다.

이 지능형 개인 비서는 인간의 언어를 이해하고 처리하여(자연어 처리 사용) 알림 설정, 이메일 관리 등 다양한 작업을 수행합니다.

이런 유형의 AI 에이전트는 학습 기능도 포함되어 있습니다. 사용자와의 상호작용을 통해 점점 더 개인화되고 효과적으로 발전합니다.

Siri

가장 먼저 대중적으로 등장한 가상 비서 중 하나인 Siri는 아이폰, 아이패드, 맥, 애플 워치 등 대부분의 Apple 기기에 탑재되어 있습니다.

Siri는 전화 걸기, 문자 보내기, 알림 설정, 길 안내, 일반 지식 질문에 답변 등 다양한 작업을 도와줍니다.

Alexa

Amazon Echo 기기와 기타 Alexa 지원 제품에서 사용할 수 있는 이 가상 비서는 음악 재생, 스마트홈 기기 제어, 쇼핑 목록 작성, 뉴스 업데이트 제공 등 다양한 기능을 수행합니다. 그리고 'Alexa'라는 이름을 사람 이름으로 쓰기 어렵게 만들었습니다.

Google Assistant

이 에이전트 프로그램은 안드로이드 폰과 Google Home 기기에서 잘 알려져 있습니다. Google Assistant는 웹에서 정보 검색, 일정 관리, 스마트홈 제품 제어, 실시간 번역 지원에 뛰어납니다.

Google 서비스와의 깊은 통합 덕분에 지도, YouTube, 검색 기능 등과 관련된 작업에서 특히 강력합니다.

8. 다중 에이전트 시스템

다중 에이전트 시스템의 장점은 다양성과 풍부한 상호작용에 있습니다.

이 시스템 내의 에이전트들은 매우 다양하며, 데이터를 필터링하는 단순한 소프트웨어 에이전트부터 스마트 그리드나 교통망에서 중요한 기능을 관리하는 복잡한 존재까지 포함됩니다.

각 에이전트는 반자율적으로 작동하지만, 다른 에이전트와 상호작용하도록 설계되어 있습니다. 개별 행동에서 집단적 행동이 나타나는 역동적인 생태계를 형성합니다. 이런 유형의 에이전트 프로그램에서는 협력이 핵심입니다.

교통 관리 시스템

이러한 지능형 에이전트는 교통 관리에서 찾아볼 수 있습니다. 여러 에이전트가 각기 다른 신호등, 감시 카메라, 정보 시스템을 대표합니다.

이 AI 에이전트들은 교통 흐름을 최적화하고, 혼잡을 줄이며, 사고나 도로 공사와 같은 실시간 상황에 대응하기 위해 협력합니다. 각 에이전트는 자신의 지역 데이터를 처리하고, 다른 에이전트와 소통하여 신호등을 조정하므로 팀워크가 필수입니다.

에너지 관리용 스마트 그리드

스마트 그리드에도 다양한 AI 에이전트가 관여하며, 발전소부터 가정의 스마트 미터까지 전기 분배의 여러 측면을 제어합니다.

이 AI 에이전트들은 에너지 공급과 수요를 효율적으로 조절하고, 재생 에너지원을 통합하며, 그리드의 안정성을 유지하기 위해 협력합니다.

다중 에이전트 시스템의 조정 덕분에 네트워크 전체에서 에너지 분배와 비용 효율성이 최적화됩니다.

공급망 및 물류

공급망 관리에서는 에이전트가 공급업체, 제조업체, 유통업체, 소매업체 등 다양한 이해관계자를 대표합니다. 이 에이전트들은 조율하여 조달부터 배송까지 공급망 과정을 최적화하고, 효율성을 높이며 비용을 절감합니다.

자율 군집 로봇

탐사나 구조 임무 중에는 로봇 군집이 투입되기도 합니다.

각 로봇 에이전트는 반독립적으로 움직이지만, 다른 AI 에이전트들과 협력하여 더 넓은 지역을 탐색하거나, 센서 데이터를 공유하거나, 함께 물체를 옮깁니다.

이는 무너진 건물이나 행성 표면 등 어려운 환경에서 특히 유용하며, 대규모 AI 시스템의 팀워크가 개별 AI 에이전트보다 훨씬 더 많은 성과를 낼 수 있습니다.

9. 단순 반사 에이전트

단순 반사 에이전트는 군집의 막내입니다. 지능이 매우 제한적이며, 조건-행동 규칙에 따라 직접적으로 작동합니다.

이런 규칙 기반 에이전트는 복잡한 작업에는 적합하지 않지만, 설계된 특정 작업에는 완벽하게 적합합니다.

단순 반사 에이전트는 예측 가능한 환경에서 단순한 작업에 적합합니다. 이 에이전트의 행동은 주변 환경에 영향을 미치지만, 특정 작업에만 한정됩니다.

온도조절기

겨울 저녁 6시라면 난방을 올리고, 여름 낮 12시라면 에어컨을 켭니다. 이처럼 단순한 반사 에이전트는 지능이 제한적이지만, 상황에 따라 자동으로 작동합니다.

자동문

지능이 낮아 보이지만, 자동문도 종종 단순 반사 에이전트의 예입니다. 이 AI 에이전트는 문 앞에 사람이 있음을 감지하면 문을 엽니다. 아주 단순합니다.

연기 감지기

이 AI 에이전트는 주방 천장에서 작동합니다. 네, 이것도 단순 반사 에이전트입니다. 연기를 감지하면 경보를 울립니다.

기본 스팸 필터

인공지능의 일부 에이전트는 수년간 우리를 매일 도와왔습니다. 이메일 스팸 필터가 그 중 하나입니다. 기본 버전은 자연어 처리를 사용하지 않고, 키워드나 발신자 평판을 활용합니다.

나만의 AI 에이전트 만들기

AI 에이전트에는 다양한 유형이 있으며, 어떤 것은 만들기 훨씬 더 어렵습니다.

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자주 묻는 질문

AI 에이전트는 자의식이 있나요?

아니요, AI 에이전트는 자의식이 없습니다. 이들은 목표를 지시하는 소프트웨어 프로그램을 따르며, 결과를 달성하기 위해 자율적으로 행동할 수 있습니다.

AI 에이전트의 의사결정 및 행동 과정은 어떻게 되나요?

AI 에이전트의 유형에 따라 환경을 관찰하고 행동하는 방식이 다릅니다. 일부는 모델링 데이터를 사용하고, 다른 일부는 센서를 사용합니다. 프로그래밍된 추론에 따라 각기 다른 목표를 가집니다.

모델 기반 에이전트란 무엇인가요?

모델 기반 에이전트는 모델 기반 반사 에이전트라고도 하며, 과거 데이터와 현재 입력을 결합해 최적의 행동 방침을 결정하는 AI 에이전트 유형입니다.