AI 에이전트
- 최종 업데이트2024/11/20
AI 에이전트
AI 에이전트는 AI 기술과 상황적 행동을 모두 포함하는 인지 태스크를 수행하도록 설계된 소프트웨어 엔터티입니다. 이는 AI 모델의 기능과 엔터프라이즈 시스템 및 데이터 소스(RAG)와 상호 작용할 수 있는 능력을 결합하여 비즈니스 프로세스를 자동화하고 가속화합니다.
핵심 이점:
- 엔드투엔드 프로세스 오케스트레이션: 여러 시스템과 애플리케이션에 걸쳐 있는 기존 비즈니스 프로세스에 AI 에이전트를 원활하게 통합합니다.
- 빠른 AI 에이전트 개발: 직관적인 개발 도구와 미리 빌드된 AI 기술을 활용하여 AI 에이전트를 빠르고 쉽게 구축하고 배포합니다.
- 강력한 규정 준수 및 통제: 고급 거버넌스 및 규정 준수 기능을 통해 AI 에이전트의 보안, 프라이버시 및 윤리적 사용을 보장합니다.
- 확장성과 유연성: 변화하는 비즈니스 요구에 적응하고 증가하는 수요를 충족하기 위해 AI 솔루션을 확장합니다.
개인 생산성과 달리 AI 에이전트, Automation Anywhere의 AI 에이전트는 전체 부서 및 기업 프로세스를 변혁하는 데 중점을 두어 KPI, 고객 경험 및 매출 성장에 크게 기여합니다. 이러한 에이전트는 고객 문의에 응답하거나 재고 부족 시 최상의 대체 제품을 결정하는 등의 인지 태스크를 처리합니다. 이들은 또한 실제 직원 및 다른 AI 에이전트와 협력하여 비즈니스 프로세스를 가속화할 수 있습니다. 이들은 고객 서비스, 자금 세탁 방지, 의료 및 금융과 같은 중요한 프로세스를 자동화하여 새로운 수준의 효율성과 혁신을 실현할 수 있습니다. 아래 다이어그램은 AI 에이전트의 다양한 주요 구성 요소를 보여줍니다.
AI 에이전트의 주요 구성 요소
- AI 기술: AI 기술은 정보를 처리하고 결정을 내리는 에이전트의 핵심 지능입니다. 다양한 AI 모델, 예를 들어 LLM(대규모 언어 모델), RAG(검색-증강 생성), 기타 기계 학습 기술로 구동될 수 있습니다. LLM는 AI 에이전트의 자연어 쿼리와 지침을 이해하고 응답하는 능력을 향상시키는 데 사용할 수 있으며, RAG는 조직의 특정 기술 자료와 데이터 소스에 접근하고 사용할 수 있게 해줍니다.
- 동작: 이 작업을 통해 AI 에이전트가 현실 세계와 상호 작용할 수 있습니다. 이는 엔터프라이즈 시스템 내에서 태스크를 수행하거나, 워크플로를 트리거하거나, 사람이 읽을 수 있는 출력을 생성하는 것을 포함할 수 있습니다.
- UI 및 API 자동화: 이 구성 요소는 AI 에이전트가 사용자 인터페이스와 API를 통해 다양한 엔터프라이즈 시스템과 상호 작용할 수 있도록 합니다. 다양한 시스템에서 작업을 자동화하기 위해 RPA Bot과 API 태스크를 활용합니다.
- HITL(휴먼인더루프): 이 구성 요소는 중요한 의사 결정이나 유효성 검사 과정에서 인간의 개입을 허용합니다. AI 에이전트가 윤리적 및 법적 경계 내에서 작동하도록 가드레일을 제공하고 보장합니다.
- 오케스트레이션: 오케스트레이션 구성 요소는 AI 에이전트가 복잡한 워크플로를 관리하고, 태스크를 일정에 맞춰 계획하며, 이벤트와 트리거에 기반하여 결정을 내릴 수 있도록 합니다.
- 엔터프라이즈 데이터: 이는 회사의 데이터 소스 RAG(검색-증강 생성)를 의미하며, AI 에이전트의 성능을 훈련하고 개선하는 데 사용됩니다.
- 조정된 프롬프트: 이것은 AI 기술이 원하는 출력을 생성하도록 안내하는 신중하게 작성된 프롬프트입니다.
- 보안 및 거버넌스: 이 계층은 에이전트가 윤리적 지침 및 보안 지침 내에서 작동하도록 보장합니다. 여기에는 유효성 검사, 모니터링, 추적 가능성, 데이터 마스킹과 같은 기능이 포함됩니다.
주요 기능:
- 오케스트레이션: 복잡한 태스크를 효율적으로 수행하기 위해 AI와 작업을 포함한 순차적인 단계로 분해합니다.
- 자연어 상호작용: 자연어 프롬프트를 사용하여 에이전트와 상호작용합니다.
- LLM Power: 대규모 언어 모델의 기능을 활용하여 고급 이해 및 응답 생성을 수행합니다.
- RAG 통합: 조직의 특정 기술 자료와 데이터 소스에 접근하고 사용합니다(검색 증강 생성).
- 자율 실행: 수동 개입을 줄이고 독립적으로 태스크를 수행합니다.
- AI 거버넌스: 데이터 프라이버시, 편견 완화, 투명성 등 윤리적이고 안전하며 규정을 준수하는 AI 에이전트 사용을 보장합니다.