AI 에이전트란?
에이전트는 이를 달성하기 위한 목표와 도구가 부여된 모델입니다. 일반 비서는 단순히 텍스트로 응답합니다. 에이전트는 수행할 단계를 스스로 결정하고, 도구를 호출하고(예: 데이터베이스 검색, 요청 보내기, 계산) 결과를 얻고 목표를 향해 더 나아갈 수 있습니다. 즉, 상담원은 자신이 사용할 수 있는 도구를 통해 말할 뿐만 아니라 ACTS도 수행합니다.
상담원은 챗봇과 어떻게 다릅니까?
챗봇은 대화 내에서 한 번에 하나의 질문에 답변합니다. 에이전트는 계획, 실행, 결과 확인, 필요한 경우 반복 등 여러 단계로 작업을 수행합니다. 주요 차이점은 자율성과 도구에 대한 액세스입니다. 봇이 손으로 이끌기 위해 인간이 필요한 경우 에이전트는 일련의 단계를 스스로 통과할 수 있습니다.
에이전트가 수행할 수 있는 작업 및 사용 위치
에이전트는 작업이 단계로 나누어지고 텍스트뿐만 아니라 작업이 필요한 경우에 사용됩니다. 즉, 다양한 소스에서 정보를 수집 및 구조화하고, 시스템에 액세스하여 요청 흐름을 처리하고, 다단계 루틴을 수행합니다. 함수 호출과 함께 에이전트는 새로운 실제 데이터를 만들어내는 대신 이를 가지고 작업합니다.
경계 및 위험
에이전트는 강력하지만 복잡성으로 인해 큰 타격을 받습니다. 단계 수에 따라 비용 및 지연이 증가하고 오류가 누적되며(초기 단계의 누락으로 인해 전체 체인이 중단됨) 검증 없이 되돌릴 수 없는 작업은 위험합니다. 따라서 에이전트에게는 최소한의 권한이 부여되며, 되돌릴 수 없는 것은 사람의 확인을 거쳐 그의 작업이 기록됩니다. 자율성에는 통제가 필요합니다.
대리인이 필요하지 않은 경우
가장 흔한 실수는 하나의 좋은 프롬프트나 간단한 체인만으로 충분한 에이전트를 구축하는 것입니다. 에이전트가 추가될 때마다 비용, 지연 및 실패 지점이 추가됩니다. 간단한 솔루션으로 시작하고 역할이나 동시성에 실제로 필요한 경우에만 복잡성을 추가하세요. 기본값은 떼가 아닌 하나의 좋은 에이전트입니다.