에이전트 AI에 대해 알아야 할 5 가지

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에이전트 AI는 최근 AI 구현에서 가장 인기있는 주제가되었습니다. 소셜 미디어에서 AI 정보를 따르면 에이전트 AI에 대한 게시물을 볼 수 있습니다. 많은 사람들이 에이전트 AI가 독립적으로 행동 할 수 있기 때문에 AI 분야에서 다음 큰 일이 될 것이라고 믿고 있기 때문에 인기가 높아지고 있습니다.

에이전트 AI의 인기를 감안할 때 많은 사람들이 과대 광고에 뛰어 들어 더 많은 것을 배우고 있다는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 그러나 에이전트 AI 악 대차에 뛰어 들기 전에 이해해야 할 몇 가지 사항이 있습니다.

이 기사에서는 에이전트 AI에 대한 5 가지 핵심 사항에 대해 논의 할 것입니다. 들어가자.

1. 에이전트 AI 정의

에이전트 AI의 개념을 이해하려면 그 정의를 이해해야합니다. 우리가 그것들을 정의하려고한다면, 에이전트 AI는 기관을 보유한 AI 시스템을 참조 할 수 있습니다. 기관 자체는 목표를 달성하기 위해 최소한의 인간 감독으로 독립적으로 행동 할 수있는 능력입니다. 에이전트 AI 시스템이 사전 정의 된 규칙을 고수하기보다는 문제를 해결하기 위해 행동을 개발할 수 있기 때문에 간단한 자동화 또는 규칙 기반 프로그램과 다릅니다. 기본적으로, 에이전트 AI는 인간의 의사 결정 과정을 모방 할 수 있기 때문에 다른 AI 시스템보다 더 정교합니다.

에이전트 AI는 환경을 이해하고 계획을 개발하기위한 추론, 계획 실행 및 출력에서 ​​배우함으로써 작동합니다. 후드 아래에서 에이전트 AI는 종종 강화 학습, 딥 러닝 및 자연어 처리를 포함한 다양한 기계 학습 기술을 통합합니다. 모든 고급 방법을 결합하여 에이전트 AI는보다 역동적이고 복잡한 워크 플로를 다룰 수 있습니다.

2. 에이전트 AI가 다른 AI와 어떻게 다른가

우리는 에이전트 AI가 자율 AI 시스템이라는 것을 이해했지만 왜 우리가 전통적인 AI와 분리하는지 더 자세히 살펴 보겠습니다. 에이전트 AI와 기타 전통적인 AI 시스템의 주요 차이점은 사전에 있습니다. 전통적인 AI는 종종 사용자가 이전에 정의한 규칙에 중점을두고 작업을 실행해야 할 때마다 일부 인간 입력이 필요합니다. 대조적으로, 에이전트 AI는 환경에 적응하고 목표를 달성하려는 계획을 수립합니다. 종종 전통적인 AI는 스크립트에서 벗어날 수없는 반복적이고 예측 가능한 작업에 사용되며, 에이전트 AI는 조건을 평가하여 놀라움을 처리 할 수 ​​있습니다.

에이전트 AI는 관계에도 불구하고 생성 AI와 다릅니다. ChatGpt 또는 안정적인 확산과 같은 생성 AI 모델은 텍스트 및 이미지를 포함한 컨텐츠 생성을 가능하게한다는 것을 이해할 수 있습니다. 그러나 생성 AI는 프롬프트시 콘텐츠 만 생성 할 수 있으며 자율적으로 컨텐츠를 생성 할 수 없습니다. 대조적으로, 에이전트 AI는 출력을 통합하는보다 복잡한 동작을 계획하고 실행함으로써 생성 AI의 출력을 활용한다.

요약하면, 에이전트 AI는 더 적극적이며 다른 AI 시스템에 비해 목표를 달성하기 위해 환경에 대응할 수 있습니다.

3. 에이전트 AI 기술

에이전트 AI는 구식 기술이 아닙니다. 생성 AI 모델의 추론의 발전 덕분에 새로운 분야입니다. 진화하는 분야로서, 우리는 여전히 기술이 어떻게 더 중요한 것으로 발전 할 수 있는지 이해하는 초기 단계에 있습니다. 지난 몇 년 동안 Autogpt 및 Babyagi의 오픈 소스 프레임 워크를 포함하여 많은 실험이 에이전트 AI에서 수행되었으며, 이는 최소한의 인간 개입으로 다단계 작업을 계획하고 실행하기위한 LLM의 유용성을 보여주었습니다. 이 새로운 기술은 과대 광고를 생성하지만, 기술이 현재 시스템과 통합 된 안정되고 자율적 인 AI 시스템을 지원할 준비가되지 않았기 때문에 에이전트 AI를 구현 한 회사는 거의 없습니다. 이는 기술이 여전히 비교적 초기 채택 단계에 있음을 의미합니다.

초기 채택 단계에도 불구하고 에이전트 AI 기술은 다양한 비즈니스 상황에서 중요한 수많은 실제 응용 프로그램을 보여주었습니다. 많은 기술 및 비즈니스 리더는 소프트웨어 개발 지원, 고객 서비스 자동화 등과 같은 회사 작업 에이 기술이 적합한 지 확인하기 위해 에이전트 AI 시스템을 실험하고 있습니다. 에이전트 AI의 가장 유명한 사례 중 하나는 자율 주행 차량입니다.이 차량은 AI 요원에게 주변 환경을 이해하고 운전 결정을 실행하기 위해 의존합니다.

전반적으로, 에이전트 AI 기술은 아직 초기 단계에 있지만 이미 여기에 있습니다. 채택은 여전히 ​​시간이 걸리지 만 많은 대기업들이 실제 상황에서 효과를 향상시키기 위해 기술에 투자하고 있습니다.

4. 에이전트 AI 시사점

자율적 인 특성을 통해 에이전트 AI는 우리가 일하고 사는 방식을 변화시킬 수있는 잠재력을 가지고 있습니다. 오늘날의 기술에서 많은 작업과 비즈니스 프로세스는 대부분 정적이며 환경에 적응하지 않으므로 이미 상당한 생산성 향상으로 이어집니다. 자동화가 이제 더 복잡한 결정을 내리고 일상적인 작업을 위해 하루 종일 일할 수 있다고 상상해보십시오. 이로 인해 다양한 비즈니스 부서의 효율성과 개선이 훨씬 높아질 것입니다. 이 시스템은 직원이 반복적 인 작업을 수행하지 못하도록하여 중요한 전략적 작업에 더 집중할 수 있도록합니다.

물론, 에이전트 AI는 또한 올바르게 구현 될 때 고려 사항과 과제를 제시합니다. 의사 결정의 신뢰성에 대한 에이전트 AI에 관한 논의는 발생해야 할 일입니다. 의사 결정을 기계에 넘겨 주면 의사 결정이 비즈니스 요구와 일치하고 윤리적 지침을 준수해야합니다. 에이전트 AI 시스템이 결정에 도달 한 것에 대한 추론을 설명해야하기 때문에 신뢰성의 필요성은 투명성의 우려와 관련이 있습니다. 투명성은 사람들이 시스템을 신뢰하게 만드는 이유이지만 때로는 에이전트 AI가 의사 결정을 설명하기에는 너무 복잡 할 수 있습니다. 마지막으로, 에이전트 AI의 안전은 자율적 인 에이전트가 다양한 민감한 도구 및 데이터에 연결할 수 있기 때문에 고려해야 할 과제입니다. 우리가 자율 시스템에 의존하고 싶다면 에이전트 AI 시사점의 일부로 고려와 도전은 논의의 필수 부분이됩니다.

에이전트 AI는 우리가 일하는 방식을 변화시킬 가능성이 있습니다. 그럼에도 불구하고 신뢰할 수있는 에이전트 AI 시스템을 원한다면 신뢰성, 투명성 및 안전과 같은 몇 가지 주요 고려 사항이 있어야합니다.

5. 에이전트 AI에 대한 일반적인 오해

에이전트 AI 트렌드가 커짐에 따라 기술에 관한 많은 오해가 발생했습니다. 우리가 개념을 더 잘 이해할 수 있도록 그것들을 해결합시다.

에이전트 AI에 관해 사람들이 가진 오해 중 하나는 멋진 챗봇으로 여겨진다는 것입니다. 에이전트 AI 시스템에 의해 구동되는 대화 AI가 우리가 가진 일반적인 챗봇과 유사하다는 것을 쉽게 알 수 있습니다. 실제로, 에이전트 AI는 일반적인 챗봇과 근본적으로 다릅니다. 예를 들어, 챗봇 및 에이전트 AI는 모두 귀하와 대화를 나눌 수 있지만 에이전트 AI는 자연 언어를 사용하는 작업을 수행하고 단계별 지침없이 완료 할 수 있지만 표준 챗봇은 독립적으로 작업을 수행 할 수 없습니다.

또 다른 오해는 에이전트 AI가 밤새 인간 노동자를 대체한다는 것입니다. 에이전트 AI가 어떻게 작업을 자율적으로 수행 할 수 있는지에 대한 많은 과대 광고로, 많은 사람들은 시스템이 인간의 직업을 대체 할 것이라고 생각합니다. 그러나 오늘날 대부분의 에이전트 AI 시스템은 완전히 자율적 인 교체보다는 보조 도구로 작동합니다. 에이전트 AI는 인간의 작업을 대체하는 대신 일상적인 작업 또는 데이터 집약적 인 작업을 처리하는 것과 같은 인간의 작업을 증강시키는 데 훨씬 좋습니다.

마지막으로, 에이전트 AI에 대한 오해는 시스템이 실행되면 제어 할 수 없다는 것입니다. 많은 사람들은 에이전트 AI가 생산에서 한 번 원하는대로 할 수있는 시스템이라고 생각했습니다. 그러나 개발자는 시스템이 안전 해지도록 생산 상태 일단 시스템을 제한하고 시스템을 제한합니다. 우리는 에이전트 AI를 우리를 대신하여 행동하더라도 여전히 제어 할 수있는 도구로 생각해야합니다.

결론

에이전트 AI는 주변에 상당한 과대 광고를 가진 인기있는 기술입니다. 유용하지만 과대 광고로 인해 구현하기 전에 이해해야합니다.

이 기사에서는 에이전트 AI에 대해 알아야 할 다섯 가지를 탐구합니다. 이것이 도움이 되었기를 바랍니다!

Cornellius Yudha Wijaya 데이터 과학 보조 관리자 및 데이터 작성자입니다. 그는 Allianz Indonesia에서 풀 타임으로 일하는 동안 소셜 미디어 및 작문 미디어를 통해 Python과 데이터 팁을 공유하는 것을 좋아합니다. Cornellius는 다양한 AI 및 기계 학습 주제에 대해 글을 씁니다.