소개 무엇인가요?

미리 설정된 규칙과 현재 데이터 또는 단서에만 행동을 기반으로 하는 반응형 단순 반사 에이전트는 광범위한 추론 없이 즉각적인 반응이 필요한 단순한 인지 작업에 적합합니다. 예를 들어 대화에서 특정 키워드가 감지되면 고객 비밀번호를 재설정합니다. 또는 스마트 홈의 경우 온도 조절기 데이터를 기반으로 온도를 조정합니다.

모델 기반 반사 에이전트는 데이터 입력 및 인식을 기반으로 구축된 내부 모델을 사용하여 즉각적인 작업 데이터 외부의 컨텍스트가 필요한 정보에 입각한 결정을 내리므로 결과 예측이 포함된 보다 복잡한 작업에 효과적입니다. 예를 들어 이 에이전트는 지도와 위치 업데이트를 사용하여 운전 경로를 제안합니다.

규칙을 한 단계 더 발전시킨 목표 기반 에이전트는 가장 효율적인 접근 방식을 선택하기 위해 특정 결과를 달성하기 위한 다양한 경로에 무게를 두는 추론을 적용합니다. 예를 들어, 이러한 에이전트는 특정 기한이나 매개변수를 준수해야 하는 작업을 예약하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

이름에서 알 수 있듯이 학습 에이전트는 경험과 수집된 데이터를 기반으로 지속적으로 발전하고 성능을 향상시킵니다. 이러한 적응 능력은 피드백과 상호 작용을 통해 학습할 때 사용자 선호도를 보다 밀접하게 반영하는 추천 엔진과 같은 작업에 적합합니다.

효용 가치 또는 이점을 기반으로 최적의 자원 할당 또는 최대 전체 결과에 대한 옵션을 평가하도록 설계된 효용 기반 에이전트는 사용자 선호도 및 목표에 맞는 결정을 내립니다. 예를 들어 애플리케이션을 기반으로 컴퓨팅 리소스를 확장하려면 성능과 비용을 최적화해야 합니다.

관리자와 마찬가지로 계층적 에이전트는 복잡한 작업을 더 작은 작업으로 분해하고 이를 하위 작업별 에이전트에 할당합니다. 상위 레벨 에이전트는 결과를 수집하고 에이전트를 조정하여 공동 목표 달성을 보장합니다.

다양한 수준의 자율성을 지닌 수많은 상호 작용 에이전트로 구성된 다중 에이전트 시스템은 공유 목표를 달성하기 위해 서로 조정/경쟁하고 통신합니다. MAS는 다양한 응용 분야에서 복잡한 문제를 해결하고 효율성을 높이는 데 이상적입니다.

노코드 에이전트 생성

데이터 과학 전문 지식이 없어도 AI 에이전트를 구축할 수 있습니다. 템플릿과 직관적인 에이전트 생성 환경을 통해 비즈니스 사용자의 역량을 강화하고 개발자의 속도를 높이는 솔루션을 찾아보세요.

LLM 선택 및 맞춤화

LLM 선택은 효과적인 AI 에이전트를 설계하는 데 중요한 요소입니다. 기업 지식을 바탕으로 에이전트는 비즈니스 운영 방식에 맞춰 더 나은 결과를 더 빠르게 얻을 수 있습니다. 효과적인 솔루션은 모든 LLM(대형 언어 모델)과 연결되고 엔터프라이즈 데이터를 기반으로 사용자 정의를 가능하게 합니다.

AI 기술

AI 에이전트는 비즈니스 작업을 수행하기 위한 특정 기술로 만들어질 수 있습니다. 스킬은 서로 연결된 생성형 AI 프롬프트 세트를 나타냅니다. 다른 사람들이 더 빠른 에이전트 개발을 위해 사용할 수 있는 재사용 가능한 AI 기술에 생성형 AI 기능 세트를 패키징하여 신속한 에이전트 자동화를 촉진하는 플랫폼을 찾아 보세요.

통합

이름에서 알 수 있듯이 에이전트 자동화에는 생성형 AI를 자동화 워크플로에 원활하게 통합하는 기능이 필요합니다. 자동화 내에 생성형 AI를 내장하는 것은 AI 에이전트가 대규모로 인지 작업을 실행할 수 있도록 만들기 위한 핵심입니다. AI 기반 자동화 플랫폼이 제공하는 보안 및 규정 준수 프레임워크는 AI 에이전트 배포의 안전성과 규정 준수를 결정합니다. 강력한 플랫폼 보안과 AI 및 자동화 거버넌스 기능과 함께 개방형 아키텍처를 통해 통합 유연성을 제공하는 공급자를 식별하세요.

다중 에이전트 오케스트레이션

AI 에이전트는 미션 크리티컬한 엔터프라이즈 프로세스 전반에 걸쳐 팀을 구성하고 엔터프라이즈 아키텍처에 통합될 수 있어야 합니다. AI 에이전트를 정렬하고 조정하려면 선택한 솔루션이 강력한 프로세스 조정 도구와 다중 에이전트 조정 기능을 제공하는지 확인하세요. 직관적인 워크플로 설계, 플러그 앤 플레이 통합 및 API, 강력한 작업 자동화 및 예약, 실시간 모니터링 및 분석을 포함하는 포괄적인 기능 제품군을 찾아보세요.

AI 거버넌스

책임감 있는 AI 정책을 시행하고 회사 데이터를 보호하려면 모든 AI 활동 및 대응에 대한 완전한 가시성이 필요합니다. 엔터프라이즈 솔루션을 사용하면 일관된 사용과 사람의 검증을 위한 가드레일을 설정하고, 민감도와 관련성에 대한 프롬프트 및 모델 응답 내의 콘텐츠를 검토하고, 에이전트와 모델 성능을 모두 모니터링하고 감사할 수 있습니다. 프롬프트와 모델 응답 모두에 대한 로그와 분석은 모델 성능과 정확성에 대한 통찰력을 제공해야 합니다.

데이터 개인정보보호 관리

엔터프라이즈 에이전트 자동화 솔루션은 산업별 규정을 준수하고 민감한 정보의 암호화를 포함한 GDPR 및 데이터 개인 정보 보호 원칙을 준수하며 필수 요소 전용 클라우드 스토리지를 제공할 수 있습니다. 찾아야 할 필수 기능에는 미사용 데이터를 위한 AES-256 및 통신을 위한 SSL/TLS와 같은 강력한 암호화 방법, 권한 있는 액세스 관리 플랫폼 통합을 통한 보안 자격 증명 저장 및 관리, RBAC 및 SAML, MFA 및 OAuth와 같은 인증 수단을 통한 엄격한 액세스 제어가 포함됩니다. 신뢰할 수 있는 인증: SOC 1 유형 2, SOC 2 유형 2, ISO 27001, HITRUST, ISO 22301.

다각적인 보안

여러분이 선택하는 에이전트 자동화 솔루션은 데이터 암호화 및 개인 정보 보호 규정 준수를 갖춘 강력한 다중 테넌트 클라우드 기반 환경을 제공해야 합니다. 데이터 보호를 위해서는 주요 산업 데이터 표준 및 보안 인증을 반드시 준수해야 합니다. ISO27001 및 SOC 1 & 2 유형 2와 같은 보안 인증을 확인해 보세요.

맞춤형 AI 에이전트를 만드는 일은 빠르게 더 빠르고 쉬워지고 있으며, 데이터 과학 전문 지식 없이도 접근 가능합니다. 최근까지 AI 에이전트 및 에이전트 자동화를 구축하려면 전문가 수준의 AI 개발자가 LLM 기능을 맞춤형 코드와 연결하여 통합 에이전트를 생성해야 했습니다. LLM 프롬프트를 설계하고 테스트하는 데 따른 미묘한 차이와 민감성은 개발에 큰 장벽이 되었습니다. 그러나 오늘날 AI 에이전트를 구축하기 위한 새로운 노코드 도구는 사전 구축된 모델 커넥터, 쉽게 Human-In-The-Loop(휴먼인더루프) 추가 기능 및 내장된 안전 가드레일을 통해 비즈니스 사용자에게 에이전트 생성을 제공함으로써 환경을 빠르게 변화시키고 있습니다.

비즈니스용 AI 에이전트 적용은 다중 에이전트 및 에이전트 대 에이전트 시스템으로 이동하고 있습니다. 연결된 에이전트의 시스템을 활용하는 것은 조직이 AI 기술을 배포하여 더 큰 효율성과 협업을 달성할 수 있는 주요 기회를 나타냅니다. 이러한 시스템은 여러 AI 에이전트 간의 통신 및 조정이 특징이며 최적의 리소스 할당으로 가속화된 자율 운영을 위한 원활한 의사 결정을 주도합니다. 다중 에이전트 시스템은 복잡한 목표를 개별 AI 에이전트의 특정 기능을 활용하는 구성 요소로 세분화함으로써 기업 운영 전반에 걸쳐 AI 기반 자동화를 조율할 수 있습니다. 에이전트 간 상호 작용의 새로운 발전으로 인해 상호 연결된 AI 에이전트 간의 집단적 문제 해결이 가능해지고 조직 내 및 조직 간 복잡한 비즈니스 생태계를 탐색할 수 있습니다.

Agentic AI와 지원 AI 기술은 이미 산업 전반에 걸쳐 혁신적인 잠재력을 입증했습니다. 기업이 AI 에이전트의 개발 및 배포를 수용하고 가속화함에 따라 거버넌스 프레임워크, 윤리적 고려 사항 및 규제 감독의 성격이 기업과 광범위한 관련성을 갖는 주제로 발전하고 있습니다. 글로벌 수준의 협력 노력은 검증 가능한 정직성, 데이터 보호, 투명성, 액세스 및 오용뿐만 아니라 민첩한 거버넌스 및 다중 에이전트 시스템에 대한 전략적 감독의 필요성과 같은 광범위한 문제를 해결하기 위해 노력합니다. 거버넌스와 책임 있는 AI에 대한 새로운 표준이 정의됨에 따라 차세대 AI 발전과 비즈니스 애플리케이션이 형성될 것입니다. 수용된 거버넌스 프레임워크와 윤리 지침을 기반으로 에이전트 자동화를 구현하면 신뢰가 구축되고 장기적인 성공이 가능해집니다.