AI 에이전트가 미래의 작업 모드를 변경하는 방법에 대한 AI 에이전트 심층 분석

이 기사는 AI 에이전트 (AI 에이전트)의 역사를 검토하고 기술 원칙, 응용 프로그램 시나리오 및 주요 회사가 현재 AI 에이전트 및 AI 에이전트 워크 플로우 (AI 에이전트 워크 플로우)를 수입하는 방법을 이해하고 미래의 개발 동향을 논의하게됩니다.

AI 에이전트 (AI 에이전트)는 독립적으로 학습, 작업을 수행하며 환경과 상호 작용할 수있는 인공 지능을 기반으로하는 소프트웨어 시스템입니다. 이러한 에이전트는 데이터 분석, 고객 서비스, 컨텐츠 제작, 의사 결정 지원 등을 포함한 다양한 복잡한 작업을 처리하고 기계 학습 및 자연어 처리 (NLP) 기술을 통해 실행 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

간단히 말하면 AI 에이전트는 디지털 어시스턴트와 같으며 지침을 기반으로 특정 작업을 수행 할 수 있으며 학습 된 정보를 기반으로 결정을 최적화 할 수 있습니다. 기업은 AI 에이전트를 사용하여 고객 질문에 자동으로 응답하고 영업 보고서를 생성하며 코드 개발을 지원할 수도 있습니다.

AI 요원의 개념은 1956 년 다트머스 컨퍼런스로 거슬러 올라갈 수 있으며, 존 매카시 (John McCarthy)와 다른 사람들이 시작한 회의는 인공 지능의 출발점으로 여겨집니다. 당시 연구자들은 기계가 배우고 결정을 내릴 수있는 방법에 대해 생각하기 시작했습니다.

1994 년까지 AI Research Scholars Michael Wooldridge와 Nicholas Jennings는 공식적으로 AI 요원을 책 Intelligent Agents에서 정의했습니다. 그들은 AI 에이전트가 환경을 독립적으로 인식하고, 결정을 내리고, 작업을 수행하며, 다른 상황에 따라 적응하고 배울 수있는 지능형 시스템이라고 제안했다.

그 다음에, AI 프록시 기술은 2000 년대에 딥 러닝, 자연 언어 처리 (NLP) 및 클라우드 컴퓨팅의 발전으로 번성하기 시작했습니다.

완전한 AI 에이전트에는 다음과 같은 핵심 기능이 있어야합니다.

• 환경 인식 및 학습 : AI 에이전트는 빅 데이터, 센서 또는 네트워크 데이터를 통해 새로운 환경을 배우고 적응합니다.
• NLP (Natural Language Processing) : AI 에이전트는 Chatgpt 및 Google Bard와 같은 챗봇과 같은 인간 언어를 이해할 수 있어야합니다.
• 의사 결정 및 행동 실행 : 기계 학습 및 예측 분석을 통해 AI 에이전트는 금융 거래 AI와 같은 최선의 결정을 내릴 수 있습니다.
• 자동화 및 작업 관리 : 간단한 정보 검색에서 복잡한 비즈니스 결정에 이르기까지 작업을 완료하기 위해 다른 시스템을 조정하는 기능.

AI 에이전트를 논의하기 전에 먼저 OpenAi의 GPT -4, Google의 Gemini 및 Meta 's LLAMA와 같은 또 다른 주요 기술인 AI LARGE 언어 모델 (LLM)을 이해해야합니다. 많은 사람들이 AI 에이전트가 AI 대형 언어 모델의 적용이라고 믿는 두 사람을 혼란스럽게하는 경향이 있지만 실제로는 아키텍처, 응용 프로그램 범위 및 운영 방법에 상당한 차이가 있습니다.

1. 주요 디자인 목표

AI Big Language Model (LLM) : 주로 언어 이해 및 생성에 사용되면 텍스트 완료, 대화, 번역 및 컨텐츠 생성과 같은 작업을 수행 할 수 있습니다. 예를 들어, Chatgpt는 입력 질문에 따라 합리적인 응답을 제작하고 대화에 정보를 제공 할 수 있습니다.

AI 에이전트 : 언어 처리 기능을 포함 할뿐만 아니라 독립적 인 결정을 내리고, 작업을 수행하며, 환경과 상호 작용할 수있는 광범위한 지능형 시스템입니다. AI 에이전트는 일반적으로 LLM을 기능의 일부로 결합하지만 이동성 및 자동화에 더 강조됩니다.

2. 수동적과 활성의 차이

LLM은 "수동 응답 유형"입니다. 사용자는 해당 출력을 제공하기 위해 지침을 입력해야하며 수동 AI 시스템입니다. 예를 들어, chatgpt에게 질문을 할 때, 그것은 행동을 적극적으로 수행하지 않고 답을 줄 것입니다.

AI 에이전트는 "활성 실행"입니다. AI 에이전트는 환경을 자동으로 모니터링하고 결정을 내리고 작업 요구 사항에 따라 작업을 실행할 수 있습니다. 예를 들어, Tesla의 자율 주행 시스템은 운전자의 수동 작동없이 교통 조건에 따라 속도와 차선을 자동으로 조정할 수 있습니다.

3. 작업 범위 및 응용 프로그램

LLM의 주요 응용 프로그램 :

• 자연어 이해 및 세대 (예 : Chatgpt)
• 텍스트 요약 및 번역
• 콘텐츠 제작 (블로그, 보도 자료, 제품 설명)
• 코드 완료 및 오류 감지 (예 : Github Copilot)

AI 에이전트의 주요 응용 프로그램 :

• 독립적 인 의사 결정 및 워크 플로 자동화 (예 : 엔터프라이즈 관리, 공급망 최적화)
• 자율 주행 및 로봇 제어 (예 : Tesla FSD, Boston Powered Robot)
• 금융 거래 및 위험 관리 (예 : AI 고주파 거래)
• 스마트 고객 서비스 및 AI 비서 (예 : Amazon Alexa, Google Assistant)
• 의학적 진단 및 모니터링 (예 : 질병 진단에서 AI 지원 의사와 같은)

4. 훈련 방법과 학습 능력

LLM은 대규모 텍스트를 통해 훈련합니다. LLM은 주로 인간 언어의 구조와 패턴을 배우기 위해 훈련을위한 많은 양의 언어 데이터에 의존하지만 실제 환경 지각 능력은 없으며 실제 세계의 변화를 이해할 수 없습니다.

AI 요원은 강화 학습 능력을 가지고 있습니다. AI 에이전트는 LLM을 언어 처리 장치로 사용하는 것 외에도 강화 학습 또는 센서를 통해 환경 변화를 배우고 다양한 상황에 따라 반응합니다. 예를 들어, 자율 주행 AI 에이전트는 카메라, 레이더 및 GPS 데이터를 통해 환경 인식을 수행하고 운전 전략을 즉시 조정합니다.

5. 행동 기능 및 도구의 통합

LLM은 직접 작업을 수행 할 수있는 능력이 부족합니다. LLM은 고품질 텍스트 컨텐츠를 생성 할 수 있지만 외부 시스템을 제어 할 수는 없습니다. 예를 들어, Chatgpt는 이메일을 보내고 파일 자체를 관리 할 수 ​​없으며 API를 통해 다른 도구에 연결해야합니다.

AI 에이전트는 응용 프로그램과 기계를 독립적으로 제어 할 수 있습니다. AI 에이전트는 LLM을 사용하여 언어를 이해할뿐만 아니라 외부 응용 프로그램 (예 : Excel, CRM 및 Enterprise Database)과 상호 작용할 수 있습니다. 자율 주행 차 또는 로봇 암과 같은 기계를 제어 할 수 있습니다.

AI 에이전트의 상승은 최근 클라우드 컴퓨팅, 빅 데이터 분석, 강화 학습 등을 포함한 몇 가지 주요 기술 혁신과 밀접한 관련이 있습니다. 주요 기술 회사는 또한 다음과 같은 AI 에이전트 기술의 연구 개발 및 적용에 투자했습니다.

• Google Deepmind -Alphago to Automl 2016 년 Google의 Deepmind가 개발 한 Alphago는 역사상 최초의 AI 에이전트가되었으며 인간의 전문 Go 플레이어를 물리 쳤습니다. 지금, Google은 Automl 기술을 통해 AI 에이전트가 머신 러닝 모델을 독립적으로 학습하고 최적화 할 수 있도록하여 기업이 AI 서비스를 더 빠르게 배포 할 수 있습니다.
• Openai -Chatgpt 및 Codex OpenAI에서 개발 한 ChatGpt 및 Codex는 자연어 처리 및 프로그래밍 분야의 AI 에이전트의 획기적인 발전을 나타냅니다. 이 AI 에이전트는 사용자의 요구를 이해하고 고객 지원, 교육 지원 및 소프트웨어 개발과 같은 영역에서 널리 사용되는 해당 응답 또는 코드 생성을 제공 할 수 있습니다.
• 테슬라 - 자율 주행 AI 요원 Tesla는 전기 자동차의 자동 내비게이션에 AI 에이전트 기술을 적용하는 데있어 리더입니다. 전체 자율 주행 (FSD) 시스템은 AI 에이전트를 사용하여 도로 조건을 분석하고 보행자를 식별하며 운전 전략을 조정합니다. , 자동차가 인간의 개입없이 자율 주행을 수행 할 수있게합니다.
• 아마존 - 알렉사와 스마트 공급망 Amazon은 AI 에이전트 기술을 통해 Alexa Assistant를 개발하고 Will AI 에이전트는 공급망 관리 시스템에 사용되어 창고 관리 및 물류 분배 효율성을 향상시킵니다.
• Microsoft -Copilot AI Microsoft는 AI 프록시 "Copilot"을 Office 365 및 Github에서 가져옵니다. 사용자가 문서 작성, 이메일 처리 및 프로그램 개발을 더 빨리 완료하도록 지원합니다.

AI 에이전트의 핵심 장점은 효율성을 향상시키고 비용을 줄이며 인간 오류를 줄이는 것입니다. 다음은 다른 필드에서 AI 에이전트의 주요 응용 프로그램입니다.

1. 엔터프라이즈 효율성을 향상시키기 위해 워크 플로를 자동화합니다

• 관리인의 효율성을 향상시키기 위해 이메일 및 문서 정렬을 자동으로 처리합니다.
• 자동 보고서 생성, 엔터프라이즈 데이터를 기반으로 재무 상태 또는 시장 동향 분석.
• 공급망 관리 AI 에이전트는 수요를 예측하고 물류 및 운송을 최적화 할 수 있습니다.

2. 재무 및 투자 결정

• 고주파 거래 (HFT) : AI 에이전트는 인스턴트 시장 분석을 통해 자동으로 구매 및 판매 운영을 수행하여 투자 수익률을 향상시킵니다.
• 위험 관리 : 비정상 거래를 모니터링하고 잠재적 인 재무 사기를 감지하십시오.
• 개인화 된 재무 계획 : AI 에이전트는 사용자의 소비 행동 및 재무 목표에 따라 개인화 된 재무 관리 조언을 제공합니다.

3. 의료 및 건강 관리

• 의료 이미지 분석 : AI 요원은 X- 선, MRI, CT 스캔 및 기타 이미지를 분석하여 질병의 조기 진단에 의사가 도움을 줄 수 있습니다.
• 지능형 건강 모니터링 : 웨어러블 장치 (예 : Apple Watch)를 통해 AI 요원은 심박수, 혈압 및 기타 데이터를 모니터링하여 건강 문제에 대해 미리 경고 할 수 있습니다.

4. 자율 주행 및 스마트 교통

• 환경 인식 및 경로 계획 : 보행자, 교통 흐름, 신호등 등과 같은 정보를 차량 주변의 정보를 분석하여 최상의 운전 경로를 결정합니다.
• 자율 주행 결정 : 날씨, 차량 속도 및 도로 조건에 따라 즉각적인 대응을하여 운전 안전을 향상시킵니다.

5. 지능형 고객 서비스 및 사용자 경험

• AI 챗봇 : 예를 들어, Google Assistant 인 Amazon Alexa는 즉각적인 응답과 개인화 된 제안을 제공합니다.
• 지능형 추천 시스템 : Netflix 및 YouTube는 AI 에이전트를 통한 사용자 동작을 분석하고 가장 적절한 컨텐츠를 권장합니다.

AI 요원의 적용은 끊임없이 확장되고 있으며, 앞으로는 모든 생계에 침투하여 필수 불가결 한 디지털 어시스턴트가 될 것입니다.

AI 에이전트에 대한 광범위한 전망에도 불구하고, 그들은 AI 에이전트를보다 광범위하고 안전하게 적용하기 위해 해결해야 할 많은 기술적, 윤리적 과제에 직면 해 있습니다.

1. 데이터 개인 정보 및 보안 위험

• 해커 공격 : AI 프록시가 액세스 한 데이터가 해킹되면 주요 개인 정보 유출이 발생할 수 있습니다.
• 기업 남용 데이터 : 엔터프라이즈가 AI 에이전트의 데이터 사용을 올바르게 처리하지 못하면 사용자 개인 정보를 침해 할 수 있습니다.

2. AI 편견 및 의사 결정 투명성

• 채용 시스템의 성별 및 인종 편견 : Amazon은 AI 채용 시스템이 여성 구직자를 차별하기 때문에 프로그램을 중단했습니다.
• 신용 점수 및 재무 결정 : AI 에이전트의 알고리즘에 투명성이 부족한 경우 공정성에 영향을 줄 수 있습니다.

3. 규제 및 법적 문제

• 자율 주행 사고에 대한 책임 : AI 자율 주행 사고가 발생하면 자동차 소유자, 제조업체 또는 AI 에이전트가 책임을 져야합니까?
• AI 생성 컨텐츠의 저작권 : AI 에이전트가 자동으로 생성 한 사진, 기사 및 음악의 스마트 재산권을 누가 소유해야합니까?

4. 인간 컴퓨터 협업 및 고용의 영향

• 고객 서비스 담당자 및 데이터 입력 담당자는 AI 에이전트로 대체 될 수 있습니다.
• AI 에이전트가 인간을 완전히 대체하기보다는 인간을 도울 수 있도록 휴먼 컴퓨터 협업 모델을 재 설계해야합니다.

AI 에이전트 워크 플로우는 AI 에이전트가 여러 작업에 대해 협업하여 자동화 및 의사 결정 효율성을 향상시키는 방법을 나타냅니다. 일반적인 프로세스는 다음과 같습니다.

인식 단계

• 카메라, 센서, 음성 인식 및 기타 기술을 통해 환경 데이터를 수집하십시오.

처리 및 의사 결정

• 머신 러닝을 사용하여 데이터를 분석하고 금융 거래 또는 의료 진단과 같은 최상의 결정을 판단하십시오.

실행

• AI 에이전트는 이메일 보내기, 거래 수행 및 자율 주행 운영과 같은 결정에 따라 조치를 수행합니다.

피드백 및 학습

• AI 에이전트는 강화 학습을 통해 지속적으로 행동을 최적화하여 정확성을 향상시킵니다.

이 워크 플로우는 금융, 공급망 관리, 스마트 시티, 드론 및 기타 분야에 적용되었으며 향후 표준 운영 모델이 될 수 있습니다.

LLM 및 AI 에이전트는 기술적으로 다르지만이 둘의 조합은보다 강력한 응용 프로그램으로 이어질 것입니다. 예를 들어:

• 스마트 고객 서비스 시스템 : AI 에이전트는 LLM을 사용하여 대화를 수행하고 고객의 요구에 따라 주문을 자동으로 처리하고, 사후 판매 서비스를 정리하는 등을 처리 할 수 ​​있습니다.
• Smart Medical Assistant : AI 요원은 LLM을 통해 의료 보고서를 해석하고 환자 건강 데이터를 기반으로 개인 치료 조언을 제공 할 수 있습니다.
• 엔터프라이즈 자동화 : AI 에이전트는 LLM을 결합하여 이메일, 일정, 데이터 분석 등을 처리하여 작업 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

미래의 전망

AI 에이전트 및 LLM의 개발은 여전히 ​​개선되고 있으며 다음을 볼 수 있습니다.

• 더 자율적 인 AI 에이전트는 인간의 지시없이 상황에 따라 독립적으로 작업을 수행 할 수 있습니다.
• 더 강한 다중 모드 AI는 언어를 이해할뿐만 아니라 이미지, 오디오, 비디오 등과 같은 정보를 처리하여 의사 결정 기능을 더욱 향상시킵니다.
• AI 에이전트는 사물 인터넷 (IoT)과 결합되며 스마트 홈, 스마트 공장 및 기타 시나리오에 적용되므로 AI 에이전트가 물리적 장치를 직접 제어 할 수 있습니다.

AI 큰 언어 모델과 AI 에이전트는 다르게 작동하지만 서로 보완하고 인공 지능의 발달을 공동으로 홍보합니다. 미래에 AI는 "질문에 대답 할 수있을뿐만 아니라"또한 "독립적으로 행동"하여 ​​인류에게 더 똑똑한 삶과 직장 모델을 가져옵니다.

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