AI 에이전트 이해하기: 그것들이 무엇이며 어떻게 작동하는가

AI 에이전트는 목표를 수신하고 계획, 도구 사용 및 적응 실행을 통해 이를 달성하는 방법을 자율적으로 결정하는 시스템입니다. 이는 프롬프트에 응답하지만 독립적으로 목표를 추구하거나 시스템 전반에 걸쳐 행동하지 않는 챗봇과 근본적으로 다릅니다.

네 가지 정의 능력

1. 자율 목표 분해

에이전트는 단계별 지침 없이 고수준 목표를 실행 가능한 하위 작업으로 분해합니다.

"분기별 판매 보고서 준비"를 주어지면 에이전트는 내부 계획을 생성합니다: Q4 데이터를 위해 판매 데이터베이스를 쿼리하고, 주요 메트릭(수익, 성장률, 주요 고객)을 계산하고, 시각화를 생성하고, 인사이트와 함께 요약을 작성하며, 프레젠테이션 형식으로 구성을 합니다. 이러한 단계는 판매 보고서가 요구하는 내용을 이해함으로써 추론되며, 미리 프로그래밍된 규칙에서 나온 것이 아닙니다.

주요 차이점: 전통적인 자동화는 각 단계를 명시적으로 프로그래밍해야 합니다. 에이전트는 목표에 따라 단계를 동적으로 생성합니다.

2. 다단계 계획 및 실행

에이전트는 다음 행동을 실행하는 것에 그치지 않고 계획을 유지하고 진행 상황을 평가합니다.

계획 루프는 다음과 같이 작동합니다: 목표에 대한 계획을 생성하고, 다음 행동을 실행하고, 결과를 평가하고, 결과에 따라 계획을 업데이트하며, 목표가 달성될 때까지 반복합니다. 회의 초대를 거부 당하면, 에이전트는 대체 시간을 찾아 다시 발송합니다. 초기 계획이 실패할 때에는 실패하지 않습니다.

3. 도구 사용 및 시스템 통합

에이전트는 외부 도구 및 API를 호출하여 정보를 수집하고 행동을 취합니다.

사용 가능한 도구 유형에는 데이터 검색(데이터베이스 쿼리, API 호출), 계산(코드 실행), 통신(이메일, 메시징), 시스템 작업(기록 생성, 워크플로우 트리거) 등이 포함됩니다.

에이전트는 기능 호출을 사용하여 언어 모델이 사용 가능한 도구 설명에 따라 구조화된 API 호출을 생성합니다. 에이전트가 계좌 잔액 정보를 필요로 할 때, 적절한 API 호출을 매개변수와 함께 생성하고 시스템이 이를 실행하며 에이전트는 다음 단계에서 결과를 사용합니다.

4. 상태 기억

에이전트는 상호작용 간의 맥락을 유지하며, 각 작업을 고립된 것으로 취급하지 않고 이전 작업에 기반합니다.

그들은 단기 기억(현재 작업 맥락, 최근 행동, 중간 결과)과 장기 기억(사용자 선호, 과거 상호작용, 학습된 패턴)을 저장합니다. 사용자가 "그 보고서를 팀에 보내"라고 말하면, 에이전트는 "그 보고서"가 무엇을 의미하는지 및 "팀"에 누가 포함되는지를 이전의 맥락에 기반하여 알고 있습니다.

에이전트 운영 루프

에이전트는 지속적인 주기를 통해 작동합니다:

인식: 환경 관찰(이메일 읽기, 알림 모니터링, 입력 수신)

추론: 현재 상황 이해, 목표를 향한 진행 상황 평가, 다음 행동 결정, 필요한 API 호출 생성

행동: 선택한 행동 실행—API 호출, 콘텐츠 생성, 워크플로우 트리거

학습: 결과 평가—성공했는가? 에이전트가 목표에 더 가까워졌는가? 계획을 수정해야 하는가?

이 루프는 목표가 달성될 때까지 또는 에이전트가 목표를 달성할 수 없다고 판단하고 인간에게 에스컬레이션할 때까지 반복됩니다.

구체적인 예: 고객 환불 처리

이러한 구성 요소를 실제로 설명합니다:

받은 목표: "주문 #12345의 환불 처리"

1단계: 에이전트는 주문 데이터베이스를 쿼리하여 주문이 존재하는지, $149.99가 지불되었는지, 10일 전에 배송되었는지를 확인합니다.

2단계: 에이전트는 주문이 30일 환불 기간 내에 있고 자격이 있음을 확인합니다.

3단계: 에이전트는 $149.99 환불을 처리하기 위해 결제 게이트웨이 API를 호출하여 거래 ID RF789를 수신합니다.

4단계: 에이전트는 환불 상태 및 거래 ID로 주문 관리 시스템을 업데이트합니다.

5단계: 에이전트는 고객 알림을 보냅니다: "귀하의 $149.99 환불이 처리되었습니다..."

결과: 모든 행동이 성공했으며 목표가 달성되었습니다. 총 시간: 15-30초 대 15-30분의 인간 처리.

에이전트가 할 수 있는 것과 할 수 없는 것

현재 능력:

• 명확한 성공 기준이 있는 잘 정의된 워크플로우 처리

• 사용 가능한 API 및 도구를 통해 작업 수행

• 일반적인 변형 및 예외에 적응

• 인간보다 정보를 더 빠르게 처리

• 대량의 일관성 유지

현재 한계:

• 정의된 기준 없이 주관적 판단이 필요한 작업을 처리할 수 없음

• 성능은 도구 통합의 품질에 따라 달라짐

• 모호한 상황에는 인간의 개입이 필요할 수 있음

• 고위험 결정에서 오류를 방지하기 위한 감독 필요

실용적인 차별성

건축적 차이는 에이전트가 전통적인 자동화를 취약하게 만드는 변형의 "롱테일"을 처리할 수 있게 합니다:

• 전통적인 자동화: X가 발생하면 Y를 실행합니다 (경직된, 사전 프로그래밍됨)

• 전통적인 챗봇: 프롬프트 X가 주어지면 응답 Y를 생성합니다 (유연한 생성, 행동 없음)

• AI 에이전트: 목표 X가 주어지면 X가 달성될 때까지 행동을 계획하고 실행합니다 (유연한 계획 + 행동 실행)

첫 번째 에이전트 만들기

이제 에이전트 생성을 엔지니어링 전문 지식 없이도 접근할 수 있는 플랫폼이 있습니다. Sahara AI의 에이전트 빌더는 다음을 통해 코드 없는 인터페이스를 제공합니다:

• 프롬프트를 통해 에이전트의 목적과 행동 정의

• 검색 보강 생성(RAG)을 사용하여 자신의 데이터 연결

• AI 마켓플레이스에서 사용 가능한 모델 선택

• 인프라 관리 없이 서버리스로 배포

플랫폼은 모델 선택, 컴퓨팅 자원 및 호스팅을 처리하여 에이전트가 수행해야 하는 작업에 집중할 수 있게 해줍니다.

고객 지원, 연구 보조자, 내부 도구와 같은 특정 사용 사례를 위한 에이전트를 생성하고 즉시 테스트할 수 있으며, 관리된 인프라로 배포할 수 있습니다. 온체인 등록은 선택 사항이지만 소유권을 확보하고, 라이선스 조건을 설정하고, 마켓플레이스가 확장됨에 따라 수익 창출을 준비할 수 있습니다.

핵심 요점

AI 에이전트는 정교함이 아니라 건축에 관한 것입니다. 목표를 자율적으로 분해하고, 다단계 시퀀스를 계획하고, 도구 간에 행동을 실행하고, 결과에 따라 적응할 수 있는 능력은 에이전트가 고립된 작업이 아닌 전체 워크플로우를 처리할 수 있게 합니다.

이 건축적 변화는 실용적인 의미를 지니며: 이전에 여러 시스템 간의 인간 조정이 필요했던 워크플로우는 이제 자율적으로 실행할 수 있게 되어 처리 시간을 분 또는 시간에서 초로 줄이고 일관성과 정확성을 유지합니다.

이 건축을 이해하는 것은 명확한 목표, 사용 가능한 도구, 측정 가능한 결과를 가진 에이전트 자동화에 적합한 워크플로우를 식별하는 데 도움이 됩니다.

오늘부터 AI 에이전트를 만들기 시작하세요. Sahara AI의 에이전트 빌더는 코드 없이 기능적인 에이전트를 생성, 테스트 및 배포하는 데 필요한 모든 것을 제공합니다. 플랫폼을 탐색하세요.

Sahara AI에 대하여: Sahara AI는 신뢰할 수 있는 데이터 서비스, 확장 가능한 에이전트 솔루션 및 입증된 결과를 제공하는 최초의 풀 스택 AI 네이티브 블록체인 플랫폼입니다. 우리는 전 세계의 기업, 연구소 및 AI 혁신가들이 신뢰와 함께 AI를 안전하게 구축하고 배포하며 수익을 창출하는 데 도움을 줍니다. SAHARA는 Sahara AI 생태계의 기본 유틸리티 토큰입니다. 이는 데이터 제공자, AI 개발자, 컴퓨팅 공급자 및 최종 사용자 간의 모든 상호작용을 지원하며, 협력적인 AI 경제를 위한 경제적 프레임워크를 생성합니다. Sahara AI의 공식 웹사이트는 SaharaAI.com입니다(구 saharalabs.ai).