AI 에이전트는 인공지능의 미래이며, 2025년 최고의 AI 트렌드로서 AI 기술이 계속 발전함에 따라 점점 더 인기를 얻고 있습니다.
AI 에이전트는 광범위한 범주에 속합니다:
- LLM 대화형 AI 작업에 대규모 언어 모델을 사용하는 에이전트
- 복잡한 작업을 조율하는 멀티 에이전트 시스템
- 상향 판매, 교차 판매, 비밀번호 재설정을 지원하는 고객 지원 AI 챗봇
- Siri 및 Alexa와 같은 스마트폰 기반 AI 비서
이제 AI 에이전트의 넓은 세계와 이를 활용할 수 있는 용도에 대해 자세히 알아보세요.
AI 에이전트란 무엇인가요?
AI 에이전트는 사용자를 대신하여 작업을 수행하는 소프트웨어입니다. 프로세스를 자동화하고, 의사 결정을 내리고, 환경과 지능적으로 상호 작용할 수 있습니다.
"AI 에이전트는 마법과도 같습니다."라고 Botpress 의 소프트웨어 엔지니어 책임자( Patrick Hamelin)는 말합니다. "일반적인 챗봇을 뛰어넘는 마법 같은 존재입니다."
AI 에이전트는 환경을 인식하고 특정 목표를 달성하기 위해 조치를 취하도록 설계된 개체입니다. 이러한 에이전트는 소프트웨어 기반 또는 물리적 실체일 수 있습니다.
센서를 통해 주변 환경을 인식하고 알고리즘이나 모델을 사용하여 정보를 처리한 다음 액추에이터 또는 기타 수단을 사용하여 조치를 취합니다.
AI 에이전트는 인력에게 어떤 의미가 있을까요?
자율 소프트웨어가 오피스 빌딩의 모든 업무를 처리하는 세상을 상상하기는 쉽지만, 가까운 미래에는 AI 에이전트가 인간 직원을 대체하는 것이 아니라 보조하는 역할을 하게 될 것입니다.
AI 에이전트가 워크플로를 완료하려면 사람의 트리거가 필요합니다. 고객 서비스 챗봇으로 지원을 확장하거나 AI 영업 퍼널 내에서 리드 생성 에이전트를 만드는 등 산업 전반에서 AI의 사용은 계속 증가할 것이지만, AI 에이전트와 챗봇은 인간 직원을 대체하도록 설계되지 않았습니다.
특히 작업을 쉽게 자동화할 수 있는 산업에서 직원들이 워크플로우에서 인공지능을 사용할 수 있도록 교육과 훈련이 증가할 것입니다. 이러한 교육과 훈련이 제대로 이루어진다면 직원들이 복잡하거나 보다 전략적인 업무에 더 많은 시간을 할애할 수 있게 될 것입니다. 이를 통해 직원의 생산성과 업무 만족도가 향상될 것입니다.
실제로 AI 에이전트의 실제 사용 사례는 이미 많이 있습니다. 그리고 기술이 더욱 발전함에 따라 이러한 사례는 계속 확대될 것입니다.
하지만 더 많은 자율 에이전트를 인력에 도입하려면 함께 일하게 될 사람들에 대한 의도와 주의를 기울여야 한다는 비평가들의 의견도 옳습니다.
AI 에이전트와 AI 챗봇의 차이점은 무엇인가요?
AI 에이전트와 chatbots 는 목적과 기능이 다릅니다. Chatbots 은 사람과 상호 작용하도록 설계된 반면, 에이전트는 자율적으로 작업을 완료하도록 설계되었습니다.
가장 큰 차이점은 자율적인 행동을 취할 수 있다는 점입니다. 인공지능( chatbots )은 인간과의 대화를 위해 설계되었기 때문에 일반적으로 자율적인 행동을 취하도록 프로그래밍되어 있지 않으며, 인간을 직접 지원하는 것이 목적입니다.
반면에 AI 에이전트는 사용자와 전혀 상호작용하지 않을 수도 있습니다. 어떤 경우에는 개발자로부터 작업을 받아 다른 사람과 상호 작용하지 않고 독립적으로 작업을 수행하기도 합니다.
Chatbots 보통 텍스트 또는 음성 기반인 반면, AI 에이전트는 로봇 청소기나 스마트 온도 조절기의 형태를 취할 수 있습니다.
그러나 이 둘은 많은 유사점이 있습니다. 겹치는 부분도 많지만 둘 다 사용합니다:
- 텍스트를 이해하는 자연어 처리
- 출력을 지원하는 대규모 언어 모델(예: OpenAI 의 GPT 또는 Google의 Gemini)
- 인간 상호 작용의 텍스트 입력을 더 잘 이해하기 위한 벡터 데이터베이스
AI 에이전트의 특징
자율성
AI 에이전트는 사람의 개입 없이 작동하여 독립적으로 결정을 내리고 그에 따라 행동할 수 있습니다. AI 에이전트는 자율성을 통해 복잡한 작업을 처리하고 프로세스를 가장 잘 완료하는 방법에 대한 실시간 결정을 내릴 수 있지만, 사람이 특정 작업에 대한 구체적인 단계를 코딩하지 않아도 됩니다.
자율 에이전트라고 하면 영화 2001: 스페이스 오디세이의 말하는 컴퓨터인 HAL 9000을 떠올릴 수 있지만, AI 에이전트는 여전히 사람의 지시에 의존합니다. 사용자나 개발자는 에이전트에게 무엇을 해야 하는지 알려주는 데 시간을 할애해야 하지만, 에이전트는 작업을 가장 잘 완료하는 방법을 스스로 찾아서 문제를 해결합니다.
지속적인 학습
시간이 지남에 따라 AI 에이전트가 개선되기 위해서는 피드백이 필수적입니다. 이러한 피드백은 비평가 또는 환경 자체의 두 가지 출처에서 제공될 수 있습니다.
비평자는 상담원의 성과를 평가하는 인간 상담원이거나 다른 AI 시스템일 수 있습니다. AI 상담원의 환경은 상담원의 행동으로 인한 결과의 형태로 피드백을 제공할 수 있습니다.
이 피드백 루프를 통해 상담원은 적응하고, 경험을 통해 학습하며, 앞으로 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다. 더 많은 작업을 경험하면서 더 나은 결과를 만들어내는 방법을 배우게 됩니다. 학습하고 개선하는 능력 덕분에 AI 에이전트는 빠르게 변화하는 환경에 적응할 수 있습니다.
사후 대응 및 사전 예방
AI 에이전트는 환경에 반응하는 동시에 능동적으로 대처할 수 있습니다. 감각 입력을 받아들이기 때문에 환경 변화에 따라 행동 방침을 변경할 수 있습니다.
예를 들어, 스마트 온도 조절기는 예상치 못한 뇌우가 시작되면 실내 온도가 낮아지는 것을 감지할 수 있습니다. 그 결과 에어컨의 강도를 낮출 수 있습니다.
또한 매일 거의 같은 시간에 태양이 실내에 비추면 태양의 온기가 나오는 시간에 맞춰 에어컨을 능동적으로 가동합니다.
AI 에이전트의 구성 요소
인공지능 에이전트는 언뜻 보기에 복잡해 보입니다. 그렇기 때문입니다. 하지만 AI 에이전트의 핵심 구성 요소를 잘 이해하면 내부 작동 방식을 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다.
이러한 요소는 자율적으로 작업을 수행할 수 있는 AI 도구를 만들기 위해 매우 중요합니다.
상담원 기능이란 무엇인가요?
에이전트 기능은 AI 에이전트의 핵심입니다. 에이전트가 수집한 데이터를 작업으로 매핑하는 방법을 정의합니다.
즉, 에이전트 기능을 통해 AI는 수집한 정보를 바탕으로 어떤 조치를 취해야 할지 결정할 수 있습니다. 목표를 달성하기 위해 추론하고 행동을 선택하는 것이 에이전트의 '지능'에 해당하는 부분입니다.
인식이란 무엇인가요?
지각은 AI 에이전트가 환경으로부터 수신하는 감각 입력입니다. 이는 에이전트가 작동하는 관찰 가능한 환경의 현재 상태에 대한 정보를 제공합니다. 예를 들어 AI 에이전트가 고객 서비스 챗봇인 경우, 인식에는 다음이 포함될 수 있습니다:
- 메시지
- 사용자 프로필 정보
- 사용자 위치
- Chat 역사
- 언어 기본 설정
- 시간 및 날짜
- 사용자 기본 설정
- 사용자 감정 인식
액추에이터란 무엇인가요?
액추에이터는 AI 에이전트가 주변 환경과 물리적으로 상호 작용할 수 있도록 하는 메커니즘입니다. 이러한 동작은 자율 주행 자동차를 조종하는 것부터 화면에 텍스트를 입력하는 것까지 다양합니다.
액추에이터는 에이전트 기능에서 내린 결정을 실행하는 AI 에이전트의 근육으로 생각할 수 있습니다.
액추에이터의 예는 다음과 같습니다:
- 텍스트 응답 생성기는 텍스트 기반 응답을 생성하여 사용자에게 전송하는 역할을 합니다. 챗봇의 텍스트 기반 응답을 받아 채팅 인터페이스를 통해 사용자에게 전달합니다.
- 챗봇은 고객 데이터에 액세스하거나 지원 티켓을 생성하거나 주문 상태를 확인하기 위해 회사의 CRM 시스템과 같은 시스템을 통합해야 할 수도 있습니다. 서비스 통합 API를 사용하면 챗봇이 외부 시스템과 상호 작용하고 필요에 따라 정보를 검색하거나 업데이트할 수 있습니다.
- 액추에이터는 이메일 알림이나 SMS 메시지와 같은 알림 및 경고를 보낼 수 있습니다. 예정된 약속, 주문 상태 변경, 프로모션 또는 기타 관련 업데이트에 대해 알려주는 푸시 알림을 전송하여 사용자의 참여와 정보를 유지하는 데 사용할 수 있습니다.
지식창고란 무엇인가요?
지식 기반은 AI 에이전트가 환경에 대한 초기 지식을 저장하는 곳입니다. 이 지식은 일반적으로 사전 정의되거나 훈련 중에 학습됩니다. 이는 에이전트의 의사 결정 과정의 기초가 됩니다.
예를 들어, 자율 주행 차량은 도로 규칙 및 카운티 조례에 대한 정보가 포함된 지식 기반을 보유할 수 있습니다. 한편, 고객 서비스를 위한 자율 에이전트는 회사의 제품 및 반품 정책에 대한 데이터베이스에 액세스할 수 있습니다.
AI 에이전트를 사용하는 모든 기업은 회사 데이터로 에이전트를 학습시켜야 합니다. 대규모 언어 모델은 더 넓은 인터넷을 활용할 수 있지만, 특정 기능을 가진 에이전트는 사용자의 여정에 맞는 결과물을 만들어야 합니다.
AI 에이전트의 애플리케이션
AI 에이전트는 전 세계 다양한 산업 분야에서 폭넓게 활용되고 있습니다. 다음은 가장 일반적인 몇 가지 예입니다:
고객 서비스
고객 서비스 챗봇은 가장 일반적인 AI 에이전트 배포 유형 중 하나입니다.
회사 데이터에 연결할 수 있기 때문에 기업은 AI 에이전트를 사용하여 고객 도우미 역할을 할 수 있습니다. 컴퓨터나 다른 앱( WhatsApp 또는 Facebook Messenger).
이러한 chatbots 및 가상 상담원은 고객에게 특정 정책을 안내하고, 어떤 항목이 고객의 요구를 충족시킬 수 있는지 알려주거나, 비밀번호를 재설정하여 계정에 액세스할 수 있도록 할 수도 있습니다.
기업에서 고객 서비스( chatbots )를 제공하는 것이 기대되고 있으며, 대부분 대규모 언어 모델을 기반으로 하며 특정 작업을 완료할 수 있습니다. 최고의 서비스는 테이블 예약이나 고객 기록 업데이트와 같이 비즈니스를 대신하여 조치를 취할 수도 있습니다.
자율 주행 차량
AI 에이전트의 가장 눈에 띄는 활용 사례 중 하나는 자율 주행 자동차와 드론입니다. 이러한 차량은 AI 에이전트의 힘 덕분에 사람의 개입 없이도 작동할 수 있습니다.
AI 에이전트는 차량의 환경을 인식하고 정보에 기반한 의사 결정(예: 안전한 방향 전환 시기 또는 감속 시기)을 내리는 데 필수적인 기능을 수행합니다. 차량이 정지 신호에 접근하는 시점을 파악하거나 환경 입력을 고려하여 새로운 유형의 지형을 탐색할 수 있습니다.
가상 비서
Siri, Alexa, Google 어시스턴트와 같은 에이전트는 AI를 사용하여 자연어를 이해하고, 작업을 지원하고, 정보를 제공하고, 스마트 기기를 제어합니다.
AI 비서의 개념은 이미 우리에게 익숙합니다. AI 에이전트는 휴가를 계획하는 경우 새로운 목적지의 위치를 제안하고 호텔을 찾아줄 뿐만 아니라 개인 여행사 역할을 할 수 있는 등 한 단계 더 개인화된 계획을 세울 수 있게 해줍니다. AI 에이전트는 자율적으로 작업을 완료할 수 있기 때문에 여행 봇은 비행기 티켓부터 호텔까지 사용자를 대신해 예약을 대행할 수 있습니다.
기타 애플리케이션
- AI 에이전트는 난방 시스템을 통해 온도를 변경하거나 도난 경보를 설정하는 등 스마트 홈 기기를 제어하고 최적화할 수 있습니다.
- AI 에이전트는 건축과 같은 자율적인 작업을 수행할 수 있기 때문에 로봇 공학에 사용됩니다. 작업이 주어지면 모범 사례에 대한 자체 평가를 기반으로 작업을 완료할 수 있습니다.
- 스마트 홈 디바이스에서의 사용과 마찬가지로 AI 에이전트는 사이버 보안에서도 사용할 수 있습니다. 위협 탐지, 이상 징후 식별, 보안 관리와 같은 작업을 완료하여 사이버 공격을 방어하고 시스템 무결성을 보장할 수 있습니다.
- 공급망 프로세스에서 AI 에이전트는 경로 최적화, 재고 관리, 수요 예측, 물류 운영의 전반적인 효율성 향상에 사용될 수 있으며, 이를 운영하는 사람이 미처 발견하지 못했던 솔루션을 파악할 수 있습니다.
AI 에이전트 유형
인공지능 에이전트에는 몇 가지 유형이 있으며, 업무에 따라 최적의 에이전트를 선택할 수 있습니다.
단순 반사 에이전트
이러한 에이전트는 미리 정의된 일련의 조건-행동 규칙에 따라 작동합니다. 에이전트는 현재 인식에 반응하며 이전 인식의 기록은 고려하지 않습니다.
복잡성이 제한적이고 기능 범위가 좁은 작업에 적합합니다. 간단한 반사 에이전트의 예로 스마트 온도 조절기를 들 수 있습니다.
모델 기반 반사 에이전트
모델 기반 에이전트는 보다 진보된 접근 방식을 사용합니다. 이들은 환경에 대한 내부 모델을 유지하고 모델의 이해를 바탕으로 의사 결정을 내립니다. 따라서 더 복잡한 작업을 처리할 수 있습니다.
차량의 속도, 앞차와의 거리, 다가오는 정지 신호와 같은 데이터를 수집할 수 있기 때문에 자율주행차 기술 개발에 사용됩니다. 에이전트는 차량의 속도와 제동 기능을 기반으로 제동 시점에 대해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.
유틸리티 기반 에이전트
효용 기반 에이전트는 가능한 각 작업의 예상 효용을 고려하여 의사 결정을 내립니다. 여러 가지 옵션을 비교하여 예상 효용이 가장 높은 옵션을 선택해야 하는 상황에서 주로 사용됩니다. 특정 작업을 위한 작업 과정이나 다양한 유형의 컴퓨터와 같이 상담원이 추천해 주기를 원하는 경우 유틸리티 기반 상담원이 도움이 될 수 있습니다.
학습 에이전트
이러한 에이전트는 알 수 없는 환경에서 작동하도록 설계되었습니다. 에이전트는 경험을 통해 학습하고 시간이 지남에 따라 행동에 적응합니다. 학습 에이전트 개발에는 딥 러닝과 신경망이 자주 사용됩니다.
시간이 지남에 따라 사용자가 선호하는 것을 학습하기 때문에 이커머스 및 스트리밍 플랫폼 기술에서 개인화 추천 시스템을 강화하는 데 자주 사용됩니다.
신념-욕구-의도 에이전트
이러한 에이전트는 환경, 욕구, 의도에 대한 신념을 유지함으로써 인간과 유사한 행동을 모델링합니다. 에이전트는 추론하고 그에 따라 행동을 계획할 수 있으므로 복잡한 시스템에 적합합니다.
논리 기반 에이전트
논리 기반 에이전트는 일반적으로 논리 규칙을 통해 연역적 추론을 사용하여 의사 결정을 내립니다. 복잡한 논리적 추론이 필요한 작업에 적합합니다.
목표 기반 에이전트
이러한 에이전트는 목표를 달성하기 위해 행동하며 그에 따라 자신의 행동을 조정할 수 있습니다. 이들은 현재 행동의 미래 결과에 따라 의사 결정에 보다 유연하게 접근합니다.
목표 기반 에이전트의 일반적인 응용 분야는 창고에서 길을 안내하는 에이전트와 같은 로봇 공학입니다. 로봇은 잠재적인 경로를 분석하여 목표 목적지까지 가장 효율적인 경로를 선택할 수 있습니다.
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AI 에이전트의 미래
AI 시대는 이제 막 시작되었습니다. 최초의 컴퓨터, 인터넷, 최초의 대규모 언어 모델, 새로운 에이전트 기술에 이르기까지 기술은 하루가 다르게 우리의 세상을 확장해 나가고 있습니다.
AI의 발전은 새로운 비즈니스 세계를 만들어갈 것입니다. 기술이 발전하고 에이전트가 다양한 작업을 독립적으로 수행할 수 있는 능력이 향상됨에 따라 AI 어시스턴트와의 연결은 이미 대기업의 일상적인 업무가 되었으며, 그 범위는 산업 전반으로 확대될 것입니다.
다음을 사용하여 AI 에이전트 만들기 Botpress
Botpress 은 차세대 AI 챗봇 빌더입니다. 확장성이 뛰어나고 사용자 지정이 가능한 디자인 덕분에 AI 에이전트를 만드는 데 사용할 수 있습니다.
미리 빌드된 템플릿으로 프로젝트를 바로 시작하고, 동작을 사용자 지정하고, 여러 채널에 원활하게 배포할 수 있습니다.
개인 비서, 고객 서비스 챗봇 또는 기타 AI 에이전트를 구축하는 경우 Botpress 에서 시작하는 데 필요한 도구를 제공합니다.
AI 에이전트를 만들고 싶으신가요? 지금 바로 구축을 시작하세요. 무료입니다.
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