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LLM(대규모 언어 모델)을 활용한 AI 에이전트는 텍스트 기반 상호작용을 통해 문제를 이해하고 해결하는 자동화된 지능형 시스템입니다. 이러한 에이전트는 단순히 질문에 답변하는 수준을 넘어, 복잡한 목표를 설정하고 이를 달성하기 위한 계획 수립, 메모리 활용, 외부 도구 연계까지 수행할 수 있습니다. 대표적인 예로 "ChatGPT"와 같은 대화형 모델을 넘어, 특정 산업 분야(의료, 금융, 교육, 마케팅)나 특정 업무(데이터 처리, 고객 상담, 정보 검색)에 특화된 에이전트를 만들 수 있습니다. 이를 위해서는 단순 모델 호출을 넘어, 모델을 효율적으로 제어하고 지속적으로 개선하며, 외부 데이터나 도구와 결합하는 프레임워크가 필요합니다. Langgraph는 이러한 LLM 기반 에이전트 구현을 손쉽게 하기 ..

• 액추에이터(Actuator): 에이전트가 의사결정 결과를 바탕으로 실제 행동을 실행하는 ‘출력 수단’입니다. 소프트웨어 에이전트의 경우, 액추에이터는 환경(시스템)에 변화를 일으키는 명령 실행이나 외부 서비스 호출 등의 형태로 나타납니다. 즉, 액추에이터는 “에이전트가 행동을 취하기 위해 사용하는 내부적인 실행 기능”이라 할 수 있습니다.• 툴(Tool): 에이전트가 활용할 수 있는 외부 자원, 서비스, 또는 API입니다. 툴은 에이전트가 필요한 정보를 얻거나 특정 기능(검색, 계산, 번역 등)을 수행할 때 외부에 존재하는 도구입니다. 에이전트는 툴을 직접 내부에 내장하지 않고, 필요할 때 외부 툴을 호출(요청)하여 그 결과를 활용합니다. 즉, 툴은 “에이전트가 이용하는 외부 기능 또는 서비스”라고 ..

조직은 다양한 유형의 AI 에이전트를 활용하여 비즈니스 문제를 해결하고 프로세스를 개선할 수 있습니다. 각 에이전트 유형은 고유한 의사결정 메커니즘과 적용 범위를 갖추고 있으며, 아래는 각 유형에 알맞은 예시를 제시합니다. 단순 반응 에이전트단순 반응 에이전트는 외부 환경에서 얻은 즉각적인 정보와 사전에 정의된 규칙에 따라 작동합니다. 이들은 과거 이력이나 미래 예측 없이 단순히 현재 상태에 대한 반응을 수행하므로, 최소한의 학습 자원으로도 간단한 문제 해결에 적합합니다.예시:공장 생산 라인에서 센서 데이터를 바탕으로 일정 온도 이상이 되면 냉각 장치를 작동시키는 에이전트는 단순 반응 에이전트의典型적인 사례입니다. 모델 기반 반응 에이전트모델 기반 에이전트는 내부 세계 모델을 유지하며, 이를 통해 다양한..

AI 에이전트는 비즈니스 프로세스를 자동화하고 효율화하는 강력한 도구지만, 실제 운영 환경에서 조직이 마주하게 되는 난관은 다양합니다. 예를 들어, 의료 상담 챗봇을 도입하는 헬스케어 기업이나, 실시간 교통 상황에 반응해야 하는 물류 자동화 시스템은 여러 측면에서 복잡한 문제를 해결해야 합니다. 아래는 이러한 AI 에이전트를 성공적으로 배치하고 운영하기 위한 주요 과제와 예시입니다. 데이터 프라이버시 문제AI 에이전트 도입 시 가장 큰 문제 중 하나는 방대한 사용자 데이터 처리입니다.예시:• 헬스케어 챗봇:의료 상담 챗봇은 환자의 병력, 검사 결과, 개인 신상정보 등 민감한 데이터를 다루므로, HIPAA나 GDPR 같은 규제에 맞추어 암호화, 접근 제어, 익명화 등의 조치를 취해야 합니다.• 스마트 홈 ..

AI 에이전트는 복잡한 목표를 달성하기 위해 목표 결정, 정보 획득, 작업 구현의 세 단계로 이루어진 워크플로를 따릅니다. 먼저 에이전트는 사용자로부터 받은 명령이나 목표를 분석하여 최종 결과를 산출하기 위한 전체 계획을 수립하고, 이를 여러 개의 실행 가능한 작은 작업으로 분할합니다. 이후 목표 달성에 필요한 정보를 확보하기 위해 인터넷 검색, 내부 데이터베이스 조회, 다른 에이전트와의 상호작용 등을 활용하여 필요한 데이터를 수집합니다. 마지막으로 수집된 데이터를 바탕으로 각 작업을 체계적으로 수행하고, 작업 완료 후 다음 단계로 넘어가며, 외부 피드백과 자체자체 로그를 활용해 진행 상황을 평가하고 필요 시 전략을 재조정합니다. 예를 들어, 온라인 쇼핑몰 추천 에이전트는 사용자의 선호도를 파악한 뒤 관..

AI 에이전트는 특정 목표를 달성하기 위해 다양한 환경에서 작동하며, 이러한 성능을 구현하기 위해 아래와 같은 핵심 구성 요소가 필요합니다. 예를 들어, 온라인 쇼핑 추천 에이전트, 재난 대응 로봇, 고객 상담 챗봇 등 다양한 형태의 에이전트는 서로 다른 아키텍처, 기능, 프로그램 요소를 활용하여 목표를 달성합니다. 아키텍처아키텍처는 에이전트가 작동하는 기반으로, 물리적 장치나 소프트웨어 프로그램, 또는 이 둘을 결합한 형태로 구현될 수 있습니다. • 물리적 아키텍처재난 상황에서 무너진 건물 내부를 수색하는 로봇 에이전트는 센서(카메라, 열감지기), 액추에이터(바퀴, 로봇 팔), 모터 등으로 구성된 하드웨어를 갖추고, 실시간으로 장애물을 피하며 인명을 수색합니다. • 소프트웨어 아키텍처온라인 교육 플랫폼..

# 오늘의 AI Agent 주요 뉴스### 1. China's Manus AI 'agent' could be our 1st glimpse at artificial general intelligenceURL: https://www.livescience.com/technology/artificial-intelligence/chinas-manus-ai-agent-could-be-our-1st-glimpse-at-artificial-general-intelligence내용: 뉴스 기사 번역:마누스 소개: 일반 AI 에이전트 - YouTube 시청중국 과학자들이 인간 조작자로부터 특정 지시를 필요로하지 않고 자체적으로 결정을 내리는 인공 지능(AI) "에이전트"를 공개했다.AI 에이전트, 마누스는...### 2...

현대인이라면 한 번쯤 챗봇을 통해 고객 지원을 받아본 경험이 있을 것입니다. 예를 들어, 밤 11시에 온라인 쇼핑몰에 불편사항을 채팅으로 남겼는데 몇 초 만에 답변이 돌아왔다면, 이는 직원이 아닌 AI 챗봇(가상 상담사)이 응대했을 가능성이 높습니다. 이렇게 우리 주변에 점점 늘어나는 AI 에이전트(agent)들은 기업의 업무 방식도 빠르게 바꾸어 놓고 있습니다.이렇듯 AI를 활용한 업무 자동화는 현대 비즈니스의 핵심 화두가 되었습니다. 이미 많은 기업들이 고객 지원부터 마케팅, 내부 운영까지 다양한 분야에서 반복 작업을 자동화하여 효율을 높이고 있습니다. 예를 들어, 고객 지원 챗봇은 24시간 내내 고객 문의에 답변함으로써 직원들의 부담을 덜어주고, 내부 업무 프로세스 자동화 도구는 직원들이 일일이 처..