AI 에이전트 정의
자율에이전트는 데이터를 스스로 분석하고 환경을 해석하며 컨텍스트에 기반한 결정을 내리도록 설계된 지능형 시스템이다
Agentic system:에이전트가 효과적으로 작동하도록 돕는 도구, 메모리, 파운데이션 모델, 오케스트레이션, 지원 인프라 전체를 일컫는 말
에이전트 유형
인포메이션은 에이전트의 유형을 7가지로 분류하였다.
1.비즈니스 업무 에이전트: 사전에 정의한 워크플로를 자동화한다. 특정 이벤트에 트리거되어 결정적 단계를 실행한다. 컨텍스트에 대한 추론은 최소화한다(예: UiPath RPA, 마이크로소프트 파워 오토메이트, 재피어 통합 등)
2.대화형 에이전트:자연어 인터페이스로 사용자와 상호작용하는 챗봇/에이전트다
3.리서치 에이전트:정보 수집, 통합, 요약을 수행한다. 문서나 웹을 스캔해 구조화된 출력을 제공하여 분석기를 돕는다
4.분석 에이전트:구조화된 데이터를 해석해 인사이트, 대시보드, 레포트 등을 생성한다
5.개발 에이전트: 코딩 보조 도구로 코드 생성, 리팩토링, 해설을 도와 IDE 워크플로에 통합된다
6.도메인 특화 에이전트:법률이나 의료등 특수한 분야에 맞게 튜닝되어 지식과 워크플로를 결합해 전문가 수준의 지원을 제공한다
7.브라우저 활용 에이전트:웹사이트를 탐색, 상호작용, 정보 추출, 행동까지 수행한다. 언어 이해, 시각, 지각, 동적 계획을 결합해 상황에 맞게 브라우저를 사용한다
AI에이전트는 비동기식을 전제로 설계된다.
전통적인 소프트웨어는 동기식으로 작동해 한 단계가 끝나야 다음단계로 넘어갔지만 자율 에이전트는 비동기식을 전제로 설계된다. 동시에 여러작업을 관리하고 새로운 정보에 빨리 적응하며 변화하는 조건에 따라 우선순위를 동적으로 조정한다.
스크립트vs워크플로vs챗봇/RAGvs자율 에이전트 선택기준
선택기준은 다음에 따른다
1.입력의 가변성
2.추론 복잡도
3.성능/컴플라이언스 제약
4.유지보수 부담
1.스크립트
- 지연시간이 매우 짧을때
- 모든 입력이 완전히 예측 가능하고 모든 출력을 기술 가능할때
- 성능 제약이 심하고 엄격한 설명가능성을 요구할때
2.결정적/반자동 워크플로
- 모든 결정 분기를 나열 할 수 있고 각 분기를 엄격하게 통제해야 할때
- 논리를 유한한 단계나 분기로 표현 할 수 있고 인간 개입 또는 에러 처리가 필요한지 미리 알 수 있을때
3.챗봇/RAG
- 자연어 이해와 문서 검색 기능이 필요할때
- 문서 기반 Q&A가 주 목적이고 외부 API 호출이나 의사결정 오케스트레이션이 필요하지 않을때
4.자율에이전트
- 입력의 변동성이 크고 상황에 따라 계획이 바뀌거나 지속적 학습이 필요할때
- 병렬 하위 작업이 많은 환경일때
효과적인 에이전틱 시스템 구축 원칙
- 확장성: 증가하는 부하와 다양한 작업 처리가능해야 함
- 모듈성: 명확한 인터페이스로 연결된 독립적이고 교환 가능한 구성요소로 설계되어 유지보수와 변경적응이 쉬워야 함
- 지속학습: 경험에서 배우는 메커니즘을 구축하고 사용자 피드백을 반영
- 회복탄력성:오류,보안 위협, 타임아웃, 예기치 못한 상황을 처리하는 아키텍처를 갖쳐야 한다 (재시도, 폴백, 엄격한 보안, 중복화 필요)
- 미래대비: 개방형 표준과 확장 가능한 인프라를 중심으로 설계되어야 함
에이전틱 프레임워크
자율 에이전트 개발을 위한 다양한 프레임워크가 존재하며 스킬 통합, 메모리 관리, 계획, 오케스트레이션, 경험 학습, 멀티 에이전트 협력등 핵심 기능을 다룬다
예시:랭그래프,오토젠,크루AI,오픈AI 에이전트 SDK
