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LangChain16

2024년, 에이전트의 실무 활용이 시작되다 2024년은 에이전트(Agent) 기술이 실무(프로덕션)에서 본격적으로 활용되기 시작한 해로 꼽힙니다.• 과거 AutoGPT처럼 완전히 자율적이고 광범위한 범위를 커버하는 ‘만능 에이전트’보다는,• 특정 목적과 업무에 최적화된 수직형(vertical), 좁은 범위(narrowly scoped), 관리가 쉬운(controllable) 에이전트들이 많은 주목을 받았습니다.이러한 ‘맞춤형 에이전트’를 성공적으로 만들기 위해서는 다음과 같은 요소들이 중요합니다.1. 명확한 목표: 에이전트가 어떤 문제를 해결하고, 어떤 결과를 낼지 정의2. 설계된 인지 구조(architecture): 에이전트 내부가 숨겨져 있지 않고, 투명하게 설계되고 제어 가능해야 함3. 기업별 요구사항 반영: 각 회사가 자체 업무에 맞게 워.. 2025. 4. 5.
1.9. AI 에이전트 유형과 활용 사례 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.. 2025. 4. 2.
1.8. AI 에이전트 도입의 어려움 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 .. 2025. 3. 30.
1.7. AI Agent 작동 방식 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.. 2025. 3. 26.
7. AI Agent 작동 방식 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 자체 로그를 활용해 진행 상황을 평가하고 필요 시 전략을 재조정합니다. 예를 들어, 온라인 쇼핑몰 추천 에이전트는 사용자의 선호도를 파악한 뒤 관련 .. 2025. 3. 22.
1.6. AI 에이전트 아키텍처의 주요 구성 요소 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.. 2025. 3. 22.
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