AI 에이전트란 무엇일까요?

AI 에이전트는 비즈니스 운영과 고객 경험을 개선할 수 있습니다.

생산성 향상

AI 에이전트는 사람의 개입 없이 특정 작업을 수행하는 자율 지능형 시스템입니다. 조직에서는 AI 에이전트를 사용하여 특정 목표와 보다 효율적인 비즈니스 성과를 달성합니다. 비즈니스 팀은 반복 작업을 AI 에이전트에게 위임할 때 생산성이 향상됩니다. 이렇게 하면 업무에 중요한 활동이나 창의적인 활동에 집중하여 조직에 더 많은 가치를 더할 수 있습니다.

비용 절감

기업에서는 지능형 에이전트를 사용하여 프로세스 비효율성, 사람의 오류 및 수동 프로세스로 인해 발생하는 불필요한 비용을 줄일 수 있습니다. 자율 에이전트는 변화하는 환경에 적응하는 일관된 모델을 따르기 때문에 복잡한 작업을 자신 있게 수행할 수 있습니다. 

정보에 입각한 의사 결정

고급 지능형 에이전트는 기계 학습(ML)을 사용하여 대량의 실시간 데이터를 수집하고 처리합니다. 따라서 비즈니스 관리자는 다음 단계에 대한 전략을 수립할 때 빠른 속도로 보다 정확하게 예측할 수 있습니다. 예를 들어 광고 캠페인을 실행할 때 AI 에이전트를 사용하여 다양한 시장 세그먼트의 제품 수요를 분석할 수 있습니다. 

고객 경험 개선

고객은 기업과 상호 작용할 때 매력적이고 개인화된 경험을 기대합니다. AI 에이전트를 통합하면 기업은 추천 제품을 개인화하고, 즉시 대응하며, 혁신을 통해 고객 참여, 전환율 및 충성도를 높일 수 있습니다. 

AI 에이전트는 복잡한 작업을 단순화하고 자동화하는 방식으로 작동합니다. 대부분의 자율 에이전트는 할당된 작업을 수행할 때 특정 워크플로를 따릅니다.

목표 결정

AI 에이전트는 사용자로부터 구체적인 명령 또는 목표를 받습니다. 이 에이전트는 이 목표를 사용하여 사용자와 관련이 있고 사용자에게 유용한 최종 결과를 만들어 내는 작업을 계획합니다. 그 후 목표를 여러 개의 실행 가능한 작은 작업으로 나눕니다. 목표를 달성하기 위해 이 에이전트는 특정 순서 또는 조건에 따라 이러한 작업을 수행합니다. 

정보 획득

AI 에이전트가 계획한 작업을 성공적으로 수행하려면 정보가 필요합니다. 예를 들어 AI 에이전트는 대화 로그를 추출하여 고객 감정을 분석해야 합니다. 따라서 AI 에이전트는 인터넷에 액세스하여 필요한 정보를 검색하고 찾아야 합니다. 일부 애플리케이션에서는 지능형 에이전트가 다른 에이전트 또는 기계 학습 모델과 상호 작용하여 정보에 액세스하거나 정보를 교환할 수 있습니다. 

작업 구현

충분한 데이터가 있으면 AI 에이전트는 당면한 작업을 체계적으로 구현합니다. 에이전트는 작업을 마치면 목록에서 해당 작업을 제거하고 다음 작업을 진행합니다. 작업 완료 사이에 에이전트는 외부 피드백을 받고 자체 로그를 검사하여 목표를 달성했는지 평가합니다. 이 프로세스 동안 에이전트가 최종 결과에 도달하기 위해 더 많은 작업을 생성하고 실행할 수도 있습니다. 

조직에서는 다양한 유형의 지능형 에이전트를 만들어서 배포합니다. 다음은 몇 가지 예입니다. 

단순 반응 에이전트

단순 반응 에이전트는 사전 정의된 규칙과 즉각적인 데이터에 따라 엄격하게 작동합니다. 주어진 이벤트 조건 작업 규칙을 벗어난 상황에는 대응하지 않습니다. 따라서 이러한 에이전트는 광범위한 학습이 필요 없는 간단한 작업에 적합합니다. 예를 들어 단순 반응 에이전트를 사용하여 사용자의 대화에서 특정 키워드를 감지하면 암호를 초기화할 수 있습니다. 

모델 기반 반응 에이전트

모델 기반 에이전트는 단순 반응 에이전트와 비슷하지만 보다 발전된 의사 결정 메커니즘을 가지고 있다는 점이 다릅니다. 모델 기반 에이전트는 단순히 특정 규칙을 따르는 것이 아니라 가능성 있는 결과와 결론을 평가하여 결정을 내립니다. 모델 기반 에이전트는 지원 데이터를 사용하여 자신이 인지하는 세계의 내부 모델을 구축하고 그 모델을 사용하여 의사 결정을 뒷받침합니다. 

목표 기반 에이전트

목표 기반 에이전트 또는 규칙 기반 에이전트는 보다 강력한 추론 기능을 갖춘 AI 에이전트입니다. 이 에이전트는 환경 데이터를 평가할 뿐 아니라 원하는 결과를 얻을 수 있도록 다양한 접근 방식을 비교합니다. 목표 기반 에이전트는 항상 가장 효율적인 경로를 선택합니다. 자연어 처리(NLP) 및 로보틱스 애플리케이션과 같은 복잡한 작업을 수행하는 데 적합합니다. 

유틸리티 기반 에이전트

유틸리티 기반 에이전트는 복잡한 추론 알고리즘을 사용하여 사용자가 원하는 결과를 극대화할 수 있도록 도와줍니다. 이 에이전트는 다양한 시나리오와 각각의 효용 가치 또는 이점을 비교합니다. 그런 다음, 사용자에게 가장 많은 보상을 제공하는 안을 선택합니다. 예를 들어 고객은 유틸리티 기반 에이전트를 사용하여 가격에 관계없이 이동 시간이 가장 짧은 항공권을 검색할 수 있습니다. 

학습 에이전트

학습 에이전트는 이전 경험을 통해 지속적으로 학습하여 결과를 개선합니다. 이 에이전트는 감각 입력 및 피드백 메커니즘을 사용하여 차츰차츰 학습 요소를 특정 표준에 맞게 조정합니다. 뿐만 아니라 문제 생성기를 사용하여 수집된 데이터와 과거의 결과를 바탕으로 스스로 학습하는 새로운 작업을 설계합니다. 

계층형 에이전트

계층형 에이전트는 여러 계층으로 구성된 지능형 에이전트를 조직화한 그룹입니다. 상위 에이전트는 복잡한 작업을 작은 작업으로 분해하여 하위 에이전트에 할당합니다. 각 에이전트는 독립적으로 실행되며 자신을 감독하는 감독 에이전트에 진행 보고서를 제출합니다. 상위 에이전트는 결과를 수집하고, 하위 에이전트가 공동으로 목표를 달성할 수 있도록 하위 에이전트를 조정합니다.