10 에이전트 AI 주요 개념이 설명되었습니다

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소개

에이전트 AI는 의심 할 여지없이 올해의 가장 화려한 조건 중 하나입니다. 인공 지능의 우산 내에서 새로운 패러다임은 아니지만,이 용어는 대규모 언어 모델 (LLM) 및 기타 생성 AI 시스템과의 공생 관계로 인해 인기가 크게 높아졌으며, 이는 독립형 LLM과 초기 자율적 에이전트가 직면 한 많은 실질적인 한계를 잠금 해제합니다.

이 기사는 모든 사람들이 말하고 싶은 최신 AI 패러다임을 이해하는 데 핵심적인 10 가지 에이전트 AI 용어와 개념을 살펴 봅니다. 그러나 모든 사람이 명확하게 이해하는 것은 아닙니다.

1. 에이전트 ai

정의: 에이전트 AI는 AI의 지점으로 정의 될 수 있으며, 최소한의 인간 개입이 필요한 최소한의 결정을 내리고, 계획을 계획하며, 작업을 크게 실행할 수있는 AI 엔티티 (에이전트)를 연구하고 개발할 수 있습니다.

그것이 핵심 인 이유: 다른 종류의 AI 시스템과 달리 에이전트 AI 시스템은 지속적인 인간 감독, 상호 작용 또는 조정이 필요하지 않고 작동하도록 설계되어 복잡한 다중 단계 워크 플로우의 높은 수준의 자동화를 용이하게합니다. 이것은 마케팅, 물류 및 교통 관제와 같은 부문에서 매우 유리할 수 있습니다.

2. 에이전트

정의: AI 에이전트 또는 짧은 대리인은 환경 (물리적 또는 디지털)에서 정보를 지속적으로 인식 할 수있는 소프트웨어 엔티티입니다. 이는 종종 데이터 소스 또는 기타 시스템 및 도구와 상호 작용하는 것을 수반합니다.

그것이 핵심 인 이유: 에이전트는 에이전트 AI의 빌딩 블록입니다. 그들은 데이터 입력 또는 신호, 추론, 의사 결정 및 행동의 인식을 결합하여 자율성을 유발합니다. 그들은 복잡한 작업을 분류하여보다 효율적으로 처리하여 끊임없는 인간지도가 필요하지 않습니다. 이것은 일반적으로 다음 세 가지 정의에서 포괄 할 세 가지 주요 단계를 적용하여 이루어집니다. 인식, 추론 및 행동.

3. 인식

정의: 에이전트 AI의 맥락에서, 인식은 환경에서 정보를 수집하고 해석하는 과정입니다. 예를 들어, 멀티 모달 LLM 설정에서 이미지, 오디오 또는 구조화 된 데이터와 같은 입력을 처리하고 현재 컨텍스트 또는 환경 상태의 내부 표현으로 매핑하는 것이 포함됩니다.

그것이 핵심 인 이유: 에이전트 AI 시스템에는 실시간 데이터 분석을 기반으로 고급 인식 기술이 부여되어 주어진 시간에 환경의 상태를 이해합니다.

4. 추론

정의: 입력 정보가 인식되면 AI 에이전트가 추론 단계로 진행되며, 에이전트가 결론을 내리고, 결정을 내리거나, 지각 된 정보를 기반으로 문제를 해결하는인지 과정과 이미 지식이있을 수있는 사전 지식을 다루는인지 과정을 포함합니다. 예를 들어, 멀티 모달 LLM을 사용하여 AI 에이전트의 추론은 도시의 교통 혼잡을 보여주는 위성 이미지 해석, 과거 교통 데이터 및 라이브 피드와 교차 참조, 차량을 재 경공하기위한 최적의 전환 전략을 결정하는 것을 수반합니다.

그것이 핵심 인 이유: 추론 단계 덕분에 에이전트는 원하는 목표를 달성 할 가능성이 더 높은 계획을 세우고 추론하고 선택할 수 있습니다. 이는 종종 에이전트가 분류 및 예측과 같은 특정 작업에 대한 기계 학습 모델을 호출하도록함으로써 수행됩니다.

5. 행동

정의: 추론의 결과로 의사 결정은 AI 에이전트의 문제 해결 워크 플로의 끝이 아닙니다. 대신, 결정은 “Call to Action”으로, 자연 언어 응답을 통해 최종 사용자와 상호 작용하고, 판매시 실시간으로 스토어 인벤토리 데이터베이스를 실시간으로 업데이트하는 등의 에이전트가 액세스 할 수있는 데이터를 수정하거나, 수요 예측 또는 비 예측 변환의 결과로 스마트 그리드에서 에너지 출력 조정과 같은 프로세스를 자동으로 트리거하는 것과 같은 에이전트가 액세스 할 수있는 데이터를 수정할 수 있습니다.

그것이 핵심 인 이유: 행동은 일반적으로 AI 에이전트의 실제 가치가 진정으로 인식되는 곳이며, 행동 메커니즘이나 프로토콜은 에이전트가 실질적인 결과를 생성하고 환경에 잠재적 영향을 미치는 변화를 적용하는 방법을 보여줍니다.

6. 도구 사용

정의: 에이전트 AI 영역에서 일반적으로 사용되는 또 다른 용어는 도구 사용입니다. 대부분의 최신 에이전트 AI 시스템은 API, 데이터베이스, 검색 엔진, 코드 실행 환경 또는 기타 소프트웨어 시스템과 같은 도구를 활용하고 통신하여 내장 기능을 넘어서는 다양한 기능을 증폭시킵니다.

그것이 핵심 인 이유: 도구 사용 덕분에 AI 에이전트는 끊임없이 진화하는 특수 시스템 및 리소스를 활용하여 더 넓은 범위의 작업을 통해 매우 다재다능하고 효과적인 도구로 전환 할 수 있습니다.

7. 컨텍스트 엔지니어링

정의: Context Engineering은 에이전트가 생성 된 결과의 관련성과 신뢰성을 극대화하기 위해 의도 된 작업을 효과적으로 실행할 때 성능을 최적화하기 위해 인식하는 정보를 신중하게 대체하는 설계 및 관리 중심의 프로세스입니다. 에이전트 AI가 장착 된 LLM의 맥락에서, 이는 인간 중심의 신속한 엔지니어링을 넘어 올바른 상황, 도구 및 사전 지식을 적절한 순간에 제공하는 것을 의미합니다.

그것이 핵심 인 이유: 신중하게 설계된 컨텍스트는 에이전트가 효과적이고 정확한 의사 결정 및 조치를 위해 가장 유용하고 관련성이 높은 데이터를 획득 할 수 있도록 도와줍니다.

8. 모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP)

정의: MCP (Model Context Protocol)는 에이전트 AI 시스템에서 널리 사용되는 통신 프로토콜입니다. 언어 모델 및 기타 AI 기반 시스템을 활용하는 에이전트 및 기타 구성 요소 간의 상호 작용을 용이하게하도록 설계되었습니다.

그것이 핵심 인 이유: MCP는 특정 모델에 의존하지 않고 다양한 시스템, 응용 프로그램 및 인터페이스 간의 투명한 통신을 용이하게하기 위해 구조 및 표준화 된 접근법을 제공함으로써 최근의 에이전트 AI 혁명을 담당합니다. 또한 시스템의 구성 요소에 대한 지속적인 변경에 대해 강력합니다.

9. 랭케인

정의: 독점적으로 에이전트 AI 관련은 아니지만 LLM 기반의 응용 프로그램 개발을위한 인기있는 오픈 소스 프레임 워크 Langchain은 오늘날 가장 활용 된 에이전트 AI 프레임 워크 중 하나가 될 수있는 에이전트 AI를 수용했습니다. Langchain은 연쇄 프롬프트, 외부 공구 사용, 메모리 관리 및 물론 LLM 애플리케이션에서 앞서 언급 한 작업의 실행을 지원하기 위해 자동화를 활용하는 AI 에이전트를 구축하도록 지원합니다.

그것이 핵심 인 이유: Langchain은 에이전트 AI와 통합 된 복잡하고 효율적인 다단계 LLM 워크 플로를 구축하기위한 전용 인프라를 제공합니다.

10. 에이전트 플로우

정의: 최근에 인기가 높아지는 또 다른 프레임 워크는 AgentFlow입니다. 코드가없는 모듈 식 에이전트 구축 보조원에 중점을 둡니다. 시각적 인터페이스를 사용하면 AI 에이전트가 쉽게 활용하여 복잡한 작업을 자율적으로 수행 할 수있는 워크 플로를 작성하고 구성하거나 프레임 워크 이름을 작성할 수 있습니다.

그것이 핵심 인 이유: 사용자 정의는 Agentflow의 핵심 요소로, 여러 부문의 비즈니스가 개인화 된 기능과 설정으로 고급 AI 에이전트를 만들고, 모니터링하고, 조정하도록 도와줍니다.

메모: 글을 쓰는 시점에서, AgentFlow는 최근에 여러 회사에서 사용하는 매우 최근의 신흥 용어로, 방금 설명한 특성과 일치하는 에이전트 AI 프레임 워크를 지명하는 데 사용되지만 빠르게 진화 할 수 있습니다.

마무리

이 기사에서는 AI에서 오늘날 가장 빠르게 떠오르는 필드 중 하나를 둘러싼 10 가지 주요 용어의 중요성을 조사했습니다. 광범위한 작업을 자체적으로 수행 할 수있는 에이전트의 개념을 기반으로, 우리는 프로세스, 방법, 프로토콜 및 에이전트 AI 시스템을 둘러싼 공통 프레임 워크와 관련된 여러 용어를 설명하고 설명했습니다.

Iván Palomares Carrascosa AI, 기계 학습, 딥 러닝 및 LLM의 리더, 작가, 연사 및 고문입니다. 그는 실제 세계에서 AI를 활용하는 다른 사람들을 훈련시키고 안내합니다.

출처 참조

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