2025년 AI 에이전트 구축에 필요한 기술

학습 내용:

• AI가 사용자 입력을 미리 정의된 의도에 따라 분류하는 방법.
• 키워드 기반과 머신러닝 기반 의도 탐지.
• 폴백 의도를 구조화하여 엣지 케이스를 처리하고 AI 혼동을 방지하세요.

시나리오 예시:

• 문제: 사용자가 "주문을 반품할 수 있나요?"라고 물었지만, AI 상담원이 대신 "주문 추적" 인텐트를 트리거합니다.
• 수정: 더 많은 인텐트 변형 예시로 AI를 학습시키고 엔티티 인식을 개선합니다.
• Impact: AI가 '반환'을 '추적'과 구별하여 정확하게 식별하므로 응답 정확도가 향상됩니다.

학습 내용:

• 자연스러운 느낌의 흐름 기반 대화 디자인하기.
• 메모리와 변수를 사용하여 대화를 동적으로 만들 수 있습니다.
• 외부 API 및 데이터베이스를 연결하여 봇 기능을 향상시킵니다.

시나리오 예시:

• 문제: 리드 생성 챗봇이 사용자의 회사명을 물어보지만 대화 후반부에 잊어버립니다.
• 수정: 회사 이름을 동적으로 참조할 수 있도록 세션 변수에 회사 이름을 저장합니다.
• Impact: 챗봇이 후속 메시지를 개인화하여 사용자 경험과 전환율을 개선합니다.

학습 내용:

• REST API-엔드포인트, 인증 및 요청/응답 구조 이해하기.
• 이벤트 발생 시 액션을 트리거하는 웹훅 처리.
• 데이터 유출 및 남용을 방지하기 위해 보안 API 호출을 수행합니다.

시나리오 예시:

• 문제: 챗봇이 실시간 주가를 제공해야 하지만 항상 모호한 수치로 응답합니다.
• 수정: 미리 로드된 정적 데이터에 의존하지 않고 챗봇을 실시간 주식 시장 API에 연결합니다.
• 영향력: 사용자는 모호하고 맥락에 맞지 않는 정보 대신 정확한 실시간 주식 업데이트를 받을 수 있습니다.

학습 내용:

• 잘못된 의도 분류를 식별하고 학습 데이터를 개선합니다.
• API 장애 디버깅 - 요청 오류 및 인증 문제를 추적합니다.
• 로그와 대화 기록을 사용하여 AI 에이전트가 예기치 않게 행동하는 이유를 정확히 파악하세요.

시나리오 예시:

• 문제: 사용자가 제품 세부 정보를 요청할 때마다 챗봇의 응답이 멈춥니다.
• 수정: API 로그를 확인한 결과 API 키가 만료되어 요청이 실패한 것을 발견했습니다.
• 영향: API 키를 수정하면 챗봇 기능이 복원되어 사용자의 다운타임을 방지할 수 있습니다.

학습 내용:

• AI 출력의 편향성을 파악하고 중재 필터를 구현합니다.
• 유해하거나 오해의 소지가 있는 응답을 방지하기 위해 가드레일을 설정합니다.
• 사용자 피드백 루프를 모니터링하여 AI 동작을 지속적으로 개선합니다.

시나리오 예시:

• 문제: 금융 AI 비서가 "나에게 가장 적합한 대출 옵션은 무엇인가요?" 라는 질문을 받았지만, 학습 데이터가 소비자 혜택보다는 대출 기관의 홍보를 우선시하기 때문에 고금리 대출을 우선적으로 추천합니다.
• 수정: AI가 대출 유형을 교차 확인하여 편향된 데이터보다 사용자 요구 사항을 우선시하는 추천이 이루어지도록 합니다.
• 영향력: 알고리즘 편향으로 인해 추천이 왜곡되는 것을 방지하고 AI가 공정하고 사용자 중심적인 조언을 제공하도록 보장합니다.

학습 내용:

• AI 에이전트가 독립적으로 또는 멀티 에이전트 시스템의 일부로 작동하도록 구조화합니다.
• 장시간 대화를 위한 상태 및 메모리 관리.
• 외부 데이터베이스 및 자동화 도구와 상호 작용할 수 있는 AI 에이전트를 설계합니다.

시나리오 예시:

• 문제: AI 티켓팅 시스템이 기본적인 쿼리를 처리하지만 사용자가 계정 세부 정보를 요청할 때 특정 상담원에게 필요한 권한이 부족하여 CRM에서 데이터를 검색하지 못 합니다.
• 수정: AI 시스템이 요청을 직접 시도하는 대신 제한된 쿼리를 승인된 백엔드 서비스에 위임하도록 재설계되었습니다.
• 영향력: AI는 보안을 유지하면서 유용한 응답을 제공하고, 대화 흐름을 끊지 않고 민감한 요청을 원활하게 처리합니다.

학습 내용:

• 자주 요청되는 데이터를 캐싱하여 API 호출의 지연 시간을 줄입니다.
• 효율성을 위해 LLM 매개변수 (온도, 토큰 한도)를 조정합니다.
• 워크플로 실행을 최적화하여 불필요한 루프나 중복 쿼리를 방지합니다.

시나리오 예시:

• 문제: AI 기반 FAQ 봇은 간단한 질문에 답변하는 데 5초와 0.2달러의 추가 비용이 소요되어 장기적으로 사용자와 지갑을 불편하게 합니다.
• 수정: 시스템이 빈번한 응답을 캐시하고 모든 쿼리를 LLM 보내는 대신 일반적인 쿼리에 대해 규칙 기반 로직의 우선순위를 지정합니다.↪cf_200D↩
• 영향: 응답 시간이 1초 미만으로 단축되어 사용자 환경이 개선되고 API 비용이 절감됩니다.

학습 내용:

• AI 에이전트 테스트를 자동화하여 배포 전에 문제를 파악합니다.
• 버전 관리를 사용하여 AI 워크플로 변경 사항을 추적하고 관리하세요.
• 기존 기능을 중단하지 않고 업데이트를 배포합니다.

예시:

• 문제: 챗봇 업데이트로 인해 중요한 사용자 흐름이 중단되지만 롤백 시스템이 마련되어 있지않음‍
• 수정: CI/CD 파이프라인을 구현하면 새 버전을 출시하기 전에 스테이징 환경에서 테스트할 수 있습니다.↪f_200D↩
• Impact: 업데이트가 더 원활하고 안전하며 문제 발생 시 즉시 되돌릴 수 있습니다.

학습 내용:

• 상담원 개선을 위한 지식창고 및 피드백 루프를 관리합니다.
• 워크플로우가 관련성 있고 깨끗한 데이터로 업데이트되도록 보장합니다.
• 로깅 및 모니터링을 사용하여 AI 정확도와 사용자 만족도를 추적합니다.

시나리오 예시:

• 문제: 챗봇이 정적 데이터 세트에 의존하기 때문에 오래된 정책 정보를 계속 제공합니다.
• 수정: 지식창고를 통해 회사의 CMS에서 최신 데이터를 가져오는 검색 증강 생성 (RAG) 모듈로 AI가 업데이트되었습니다.
• Impact: 봇은 수동 개입 없이 항상 정확한 실시간 응답을 제공합니다.

학습 내용:

• 무단 액세스를 방지하기 위해 API 호출 및 인증 방법을 보호합니다.
• 입력 유효성 검사를 구현하여 즉각적인 인젝션 공격을 방지합니다.
• GDPR, SOC 2 및 산업별 가이드라인과 같은 규정을 준수합니다.

시나리오 예시:

• 문제: 영업 AI 어시스턴트가 API 응답을 제대로 필터링하지 않아 민감한 고객 데이터를 노출합니다 .
• 수정: 응답을 보내기 전에 민감한 필드를 삭제하여 개인 정보가 노출되지 않도록 시스템이 업데이트되었습니다.
• 영향력: AI는 규정을 준수하고 보안을 유지하며 사용자의 신뢰를 받습니다.

앞서나가는 방법:

• AI 연구 논문, GitHub 리포지토리 및 개발자 포럼을 팔로우하여 새로운 혁신을 추적하세요.
• 다음과 같은 뉴스레터를 구독하세요. AI 가져오기, 뉴런과 Hugging Face블로그에서 정기적인 인사이트를 확인하세요.
• 최신 모델과 도구를 활용하기 위해 Hugging Face, Botpress, LangChain 업데이트를 계속 주시하세요.

AI 상담원과 챗봇의 차이점은 무엇인가요?

챗봇은 일반적으로 채팅만 하고 질문에 대답합니다. 반면 AI 에이전트는 의도를 이해하고, API 호출과 같은 작업을 수행하며, 말만 하는 것이 아니라 실제로 작업을 수행할 수 있습니다.

코드 없는 플랫폼과 사용자 지정 코드 중 어떤 것을 사용할지 어떻게 결정하나요?

빠르게 움직이거나 개발 리소스가 없는 경우 코드가 필요 없는 도구가 대부분의 사용 사례에 적합합니다. 매우 구체적인 동작이나 긴밀한 시스템 통합이 필요한 경우에는 사용자 지정 코드를 사용하세요.

완전한 기능을 갖춘 AI 에이전트를 구축하는 데 일반적으로 얼마나 걸리나요?

Botpress 같은 좋은 플랫폼을 사용한다면 한두 시간 안에 간단한 에이전트를 실행할 수 있습니다. 통합 기능이 있는 고급 에이전트의 경우 며칠에서 일주일 정도 걸릴 수 있습니다.

AI 에이전트 구축 학습을 시작할 때 가장 좋은 사용 사례는 무엇인가요?

리드 생성, FAQ 봇 또는 약속 스케줄러로 시작하세요. 간단하고 매우 유용하며 인텐트, 메모리, API 트리거와 같은 핵심 구성 요소를 가르쳐 줍니다.

AI 에이전트의 신뢰성을 잃지 않고 더 인간적인 느낌을 주려면 어떻게 해야 할까요?

친근한 어조로 사용자의 세부 정보를 기억하고 자연스럽게 응대하되, 항상 명확하고 간결하게 말하세요. 언제나 도움이 되는 것이 똑똑한 것보다 낫습니다. AI 상담원이 더 인간적으로 보이도록 만드는 몇 가지 다른 방법을 살펴보세요.