AI Agent Studio

AI Agent Studio는 AI 에이전트를 생성하기 위한 로우코드 작업 공간입니다. AI 거버넌스와 생성형 AI 모델을 충분히 이해한 상태에서 이를 자동화에 통합하면 AI Agent Studio로 효과적인 AI 에이전트를 만들 수 있습니다.

AI Agent Studio는 자동화 개발자가 일반적으로 실무자의 개입이 필요한 복잡한 작업을 자동화할 수 있는 강력한 목표 기반 AI 에이전트를 구축하도록 지원합니다. 이 에이전트들은 추론하고 작업을 완료하고 비즈니스 시스템 전반에 걸쳐 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.

즉, AI Agent Studio에서 만들어진 AI 에이전트는 제품 교체 추천, 문서에서 정보 추출, 워크플로의 규정 준수 확인, 신용 점수 계산, 고객 질문 답변, 금융 데이터 분석 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

AI Agent Studio를 사용하여 AI 에이전트를 위한 재사용 가능한 스킬을 만들 수 있습니다. 예를 들어, 고객 서비스 팀을 지원하는 AI 에이전트는 문의 우선순위를 분류하고 재고 관리 시스템을 업데이트하는 작업을 수행하는 기술을 갖추고 있을 것입니다. AI 기술을 결합하면 에이전트가 항상 사람 없이도 생각하고, 결정을 내리고, 새로운 상황에 적응하며, 작업을 수행할 수 있게 됩니다.

네, AI Agent Studio는 사용자 정의 AI 모델과 타사 AI 플랫폼과의 통합을 지원합니다. 개발자들이 AWS, Google Cloud, Microsoft Azure OpenAI와 같은 주요 클라우드 플랫폼의 기초 모델로 시작할 수 있도록 합니다. 개발자는 자체 AI 모델을 플랫폼에 통합하여 기업의 요구에 맞게 유연하게 사용할 수 있습니다.

AI Agent Studio로 생성된 AI 에이전트는 자동화된 워크플로에 통합될 수 있는 모든 데이터를 처리할 수 있습니다. AI 에이전트는 문서의 텍스트 데이터, 금융 기록, 고객 서비스 문의 및 규정 준수 정보를 포함하여 구조화된 데이터와 비구조화된 데이터를 모두 처리하도록 설계되었습니다.

네, AI Agent Studio는 다양한 사람이나 팀이 AI 에이전트를 만들면서 함께 작업할 수 있도록 합니다. 여러 사용자가 함께 AI 에이전트를 구축, 관리 및 개선할 수 있는 도구와 기능을 제공하여 모두가 쉽게 협업할 수 있습니다.

보통 AI 에이전트의 첫 버전은 며칠 안에 만들 수 있습니다. 하지만 AI Agent Studio에서 AI 에이전트를 만드는 데 걸리는 시간은 에이전트의 복잡성과 프로젝트의 특정 요구 사항에 따라 달라진다는 점을 아는 것이 중요합니다. AI Agent Studio에는 로우코드 도구와 템플릿이 있기 때문에 AI 에이전트를 빠르게 구축할 수 있습니다.

AI 가드레일은 Automation Anywhere가 AI Agent Studio를 위해 안전 및 거버넌스 계층을 내장한 보안 시스템입니다. AI 가드레일은 안전하지 않은 행동이 발생하기 전에 이를 차단하여 AI의 행동을 안전하고, 규정을 준수하며, 조직의 정책에 부합할 수 있도록 지원합니다.

가드레일은 실시간으로 중요한 안전 점검을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자의 프롬프트에서 PII 또는 PCI 정보와 같은 민감한 데이터를 자동으로 찾고 마스킹하거나, 언어를 분석하여 유해한 요청이 LLM에 도달하지 않도록 차단하거나, 사용자가 보기 전에 모델이 생성한 부적절한 응답을 차단할 수 있습니다. 이 모든 작업은 거버넌스와 규정 준수를 위해 완전한 감사 추적을 제공하도록 기록됩니다.

AI 가드레일은 인라인 차단 메커니즘을 사용하여 조직의 특정 AI 사용 정책을 정의하고 시행할 수 있도록 합니다. 이 능동적인 모니터링, 필터링 및 콘텐츠 차단 접근 방식은 안전성을 강화하며, 규제를 준수할 수 있도록 지원하고, 사전에 위험을 완화하여 궁극적으로 AI 시스템의 신뢰도를 높입니다.

출처: https://docs.automationanywhere.com/bundle/enterprise-v2019/page/ai-guardrail.html

AI 에이전트의 모든 결정, 단계 및 응답은 자동으로 추적됩니다. AI Agent Studio의 AI 거버넌스 기능은 전체 활동 로그를 제공하여 각 에이전트가 무엇을 했는지, 언제 했는지, 그리고 왜 했는지를 확인할 수 있습니다.

모든 자동화가 실행될 때마다 AI 거버넌스는 두 개의 주요 로그에 자세한 정보를 기록합니다. AI 프롬프트 기록은 각 세션의 통합 요약을 제공하며, 사용자, 자동화 이름, 모델에 전송된 프롬프트의 전체 텍스트 및 수신된 완전한 응답을 기록합니다. 이벤트 로그는 모델 연결 설정이나 AI Skill 트리거와 같은 특정 이벤트의 상태(성공 또는 실패)를 추적하여 더욱 세분화된 단계별 뷰를 제공합니다.

이 포괄적인 로깅 덕분에 더 자세히 추적할 수 있습니다. 적절한 권한을 가진 사용자는 고유한 세션 ID를 사용하여 모든 세션을 세부적으로 조사할 수 있으며, 적용된 AI 가드레일과 프롬프트 및 응답의 독성 점수를 포함한 모든 모델 상호 작용을 조사할 수 있습니다. 이 데이터는 외부 보안(SIEM) 플랫폼으로도 내보낼 수 있어 정책 준수를 사전에 모니터링하고 모든 AI 활동의 방어 가능한 기록을 유지할 수 있습니다.

출처: https://docs.automationanywhere.com/bundle/enterprise-v2019/page/ai-gov-overview.html

AI Skill은 복잡한 코드를 작성하지 않아도 자동화에 AI 기반 작업을 추가할 수 있게 해주는 재사용 가능한 모듈식 구성 요소입니다. 이는 주요 AI 모델에 연결되어 텍스트 요약, 이메일 분류 또는 데이터 추출과 같은 작업을 처리합니다.

예를 들어, 개발자는 수신한 고객 이메일을 분류하기 위해 감정 분석을 수행하는 것과 같은 특정 비즈니스 요구에 맞춘 AI Skill을 만들 수 있습니다. 해당 스킬이 게시되면, 시민 개발자는 이를 쉽게 찾아 자신의 자동화에 활용하여 이메일을 올바른 부서로 전달할 수 있습니다. 이 모든 과정을 복잡한 AI 관련 코드를 작성하지 않고도 수행할 수 있습니다.

AI Skill의 주요 이점은 재사용성과 광범위한 연결성입니다. 단일 스킬은 수많은 다른 자동화에서 일관되게 사용될 수 있어 개발 시간을 절약해 줍니다. 스킬은 Google Vertex AI, Azure OpenAI, Amazon Bedrock과 같은 제공업체의 다양한 모델에 연결할 수 있으며, 조직의 자체 지식 기반과 '연동'되어 더 정확하고 맥락에 맞는 응답을 제공할 수 있습니다.

출처: https://docs.automationanywhere.com/bundle/enterprise-v2019/page/ai-skills.html

아니요, AI Agent Studio는 자체 모델을 호스팅하지 않습니다. 대신, Amazon Bedrock, Google Vertex AI, Azure OpenAI, OpenAI와 같은 공급업체의 주요 기초 모델에 안전하게 연결할 수 있습니다.

현재, Automation Anywhere는 Amazon Bedrock, Google Vertex AI, Azure OpenAI, OpenAI 등과 같은 하이퍼스케일러 공급업체의 표준, 세부 조정 및 RAG 기초 모델을 지원합니다. 각 공급업체에 지원되는 표준 및 세부 조정 모델은 다음과 같습니다.

• Amazon Bedrock: anthropic.claude-v2:1, amazon.titan-text-express-v1, amazon.titan-text-lite-v1, Anthropic Claude 3.5 Sonnet
• Google Vertex AI: text-unicorn, text-bison, text-bison-32k, gemini-1.0-pro, Gemini 1.5 Flash, Anthropic Claude 3.5 Sonnet
• Azure OpenAI: gpt-4, gpt-4-32k, gpt-35-turbo, gpt-35-turbo-16k, GPT-4o, GPT-4o mini
• OpenAI: gpt-4, gpt-4-turbo-preview, gpt-3.5-turbo, gpt-3.5-turbo-16k, GPT-4o, GPT-4o mini

각 공급업체에 지원되는 RAG 모델은 다음과 같습니다.

• Amazon Bedrock: Amazon Titan Text Premier, Anthropic Claude v2.1, Anthropic Claude Instant v1, Anthropic Claude v2.0, Anthropic Claude 3 Sonnet v1 및 Anthropic Claude 3 Haiku v1
• Google Vertex AI: Gemini 1.0 Pro 1, Gemini 1.0 Pro 2 및 Gemini 1.5 Flash 1
• Automation Anywhere: Enterprise Knowledge가 지원하는 모든 기본 모델 지원

출처: https://docs.automationanywhere.com/bundle/enterprise-v2019/page/ai-studio-faq.html

기반 모델은 AI Agent Studio에서 조직의 자체 데이터를 기반으로 답변을 제공하는 AI 모델입니다. 이 모델은 Amazon Knowledge Base나 Google Data Store에 저장된 문서와 같은 신뢰할 수 있는 소스를 검색하고 정보를 가져온 후 응답을 생성하기 위해 RAG(검색 증강 생성)라는 기술을 사용합니다.

예를 들어, 다양한 연도의 세금 규칙 PDF와 같은 회사의 내부 문서를 포함하는 지식 베이스를 만들 수 있습니다. '2024년의 증여세 한도는 얼마였나요?'와 같은 질문을 하기 위해 기반 모델을 사용하는 경우 시스템은 먼저 관련 문서를 검색하고 특정 정보를 사용하여 올바른 답변을 작성합니다.

기반 작업은 AI가 제공된 데이터를 기반으로 답변하도록 만들어 응답의 부정확성과 모델의 허위 정보 생성을 방지합니다. 투명성을 보장하기 위해 모델의 응답에는 사용된 출처 문서의 정확한 정보 조각을 보여주는 인용이 포함되어 있어 모든 답변의 정확성을 쉽게 확인할 수 있습니다.

출처: https://docs.automationanywhere.com/bundle/enterprise-v2019/page/ai-tools-create-aiskills-with-aws-rag-mc.html