SearchGPT를 사용하여 더 나은 AI 에이전트를 만드는 방법

AI 환경이 근본적으로 변화하고 있습니다. OpenAI가 발표한 ChatGPT의 웹 검색 기능, 즉 SearchGPT는 실시간 정보에 액세스하고, 확인하고, 이에 따라 조치를 취할 수 있는 진정한 자율 AI 에이전트를 향한 중요한 단계입니다.

AI 솔루션을 구축하고 배포하는 조직이나 개인에게 있어 이 개발은 빠르게 변화하는 세상에서 최신의 정확성을 유지하는 AI 시스템을 만드는 방법이라는 지속적인 과제를 해결합니다. 지금까지는 가장 정교한 AI 에이전트조차도 훈련 데이터의 제약을 받아 훈련이 종료되는 순간 낡아지는 지식 거품 속에서 작동했습니다.

이는 시사하는 바가 큽니다. OpenAI의 제품 책임자인 올리비에 고덴먼트는 "몇 년만 지나면 지구상의 모든 사람, 모든 기업에는 에이전트가 있을 것입니다. 그 에이전트는 여러분을 아주 잘 알고 있습니다. 에이전트는 사용자의 선호도도 알고 있습니다." 하지만 이러한 미래에 도달하려면 AI 에이전트가 정적인 학습 데이터의 제약에서 벗어나야 합니다.

학습 데이터가 충분하지 않을 때

AI 에이전트가 실제 애플리케이션에 배포됨에 따라 데이터 전용 모델 학습의 한계가 점점 더 분명해지고 있습니다. 이를 가로막는 몇 가지 요인이 있습니다.

모든 AI 모델은 근본적인 도전에 직면해 있습니다: 지식에는 유효기간이 있습니다. 최신 뉴스, 업데이트된 문서, 신제품 정보 등 기존 AI 모델은 재교육하지 않으면 이러한 정보에 액세스할 수 없으므로 비용과 시간이 많이 소요되는 프로세스입니다.

최신 정보에 대한 액세스는 필수입니다. 전 세계의 사건은 시시각각 전개되고, 정보는 끊임없이 변화하며, 요구사항은 끊임없이 진화합니다. 학습 데이터로만 작동하는 AI 에이전트는 정보에 기반한 의사 결정에 필요한 실시간 인사이트를 제공할 수 없습니다.

아마도 가장 중요한 것은 검증에 어려움을 겪는 훈련 데이터 전용 모델. 의 AI 에이전트 가 주장을 하거나 정보를 제공할 때, 사용자는 그 정보가 정확하고 최신 정보라는 것을 믿어야 합니다. 실시간 소스에 액세스할 수 없으면 이러한 검증이 불가능해져 잠재적인 잘못된 정보와 신뢰 문제가 발생할 수 있습니다.

보다 역동적인 AI 솔루션의 필요성은 여러 영역에서 분명하게 드러나고 있습니다:

• 연구 및 분석: AI 시스템은 상황을 모니터링하고, 변화를 추적하며, 새로운 트렌드를 실시간으로 파악해야 합니다. 몇 달 전의 학습 데이터는 중요한 변화나 발전을 놓칠 수 있습니다.

• 정보 액세스: 최신 애플리케이션은 최신 정보, 업데이트 및 상태 변경 사항에 대한 즉각적인 액세스를 요구합니다. AI 에이전트는 현재 현실을 반영하는 정확한 최신 응답을 제공해야 합니다.

• 지식 작업: 빠르게 변화하는 분야에서는 최신 상황을 파악하기 위해 실시간 데이터 액세스가 필요합니다. 학습 데이터에만 국한된 AI 에이전트는 효과적인 지원에 필요한 인사이트를 적시에 제공할 수 없습니다.

이러한 한계는 분명한 변화의 필요성을 불러일으켰습니다. 복잡한 작업을 지원하기 위해 점점 더 AI 에이전트에 의존하게 되면서 최신 정보에 액세스하고 확인하는 기능은 향상된 기능을 넘어 필수가 되었습니다.

ChatGPT의 새로운 검색 기능 살펴보기

ChatGPT의 새로운 검색 기능은 AI 에이전트가 세상과 상호작용하는 방식에 근본적인 변화를 가져올 것입니다. 실시간 웹 액세스를 통합함으로써 ChatGPT는 이제 정보를 확인하고, 현재 데이터에 액세스하고, 최신 응답을 제공할 수 있습니다. 하지만 어떻게 작동하며 이것이 중요한 이유는 무엇일까요?

새로운 검색 기능의 핵심은 사람이 당연하게 여기는 사실 확인을 ChatGPT가 스스로 할 수 있게 해준다는 것입니다. 시사 뉴스, 시장 상황 또는 교육 이후 변경된 주제에 대한 질문을 받으면 ChatGPT는 이제 인터넷 검색을 통해 지식을 확인하고 업데이트할 수 있습니다.

이 기능은 OpenAI의 올리비에 고디먼트가 AI 에이전트의 두 가지 주요 장애물 중 하나로 꼽은 다양한 도구와 연결할 수 있는 기능을 해결합니다. 검색의 통합은 정보에 액세스할 뿐만 아니라 다양한 시스템 및 도구와 상호 작용하여 복잡한 작업을 완료할 수 있는 AI 에이전트를 향한 첫 번째 단계입니다.

하지만 이는 단순히 챗봇에 검색 엔진을 장착한 것 이상입니다. 시스템이 있어야 합니다:

• 정보 검색이 필요한 시기 파악

• 효과적인 검색어 구성

• 결과 평가 및 종합

• 이 새로운 정보를 기존 지식과 통합

• 일관성 있고 정확한 답변 제시

그 결과 보다 신뢰할 수 있고 최신의 검증 가능한 정보를 제공할 수 있는 AI 에이전트가 탄생했으며, 이는 실제 업무를 처리할 수 있는 신뢰할 수 있는 AI 비서로 나아가는 중요한 단계입니다.

검색과 자율성 사이의 격차

웹 검색은 상당한 발전을 이루었지만, 현재의 기능과 진정한 자율 AI 에이전트 사이에는 여전히 상당한 격차가 존재합니다. 이러한 격차를 이해하는 것은 AI 솔루션을 사용하거나 구현하는 모든 사람에게 매우 중요합니다.

현재 상태 정보 검색 및 종합

오늘날의 AI 에이전트는 웹 검색 기능도 뛰어납니다:

• 정보 찾기 및 종합

• 현재 데이터로 쿼리 답변하기

• 사실 및 진술 확인

• 상황에 맞는 응답 제공

하지만 여전히 중요한 면에서 한계가 있습니다. 두 가지 주요 장애물을 극복해야 합니다.

1. 추론 챌린지

첫 번째 장애물은 신뢰할 수 있는 추론입니다. OpenAI는 "생각의 사슬" 처리를 최신 모델에 적용했지만 아직 해야 할 일이 남아 있습니다. AI 에이전트가 해야 할 일이죠:

• 보다 체계적인 정보 처리

• 자신의 실수를 인식하고 수정하기

• 복잡한 문제를 효과적으로 해결

• 초기 시도가 실패하면 다른 접근 방식을 시도하세요.

2. 도구 통합 장벽

두 번째 주요 과제는 AI 에이전트를 다양한 도구 및 시스템과 연결하는 것입니다. 검색은 중요한 첫 단계이지만, 진정한 자율 에이전트를 구현하기 위해서는 다양한 도구와 시스템을 연결해야 합니다:

• 여러 시스템과의 인터페이스

• 다양한 플랫폼에서 작업 실행

• 민감한 데이터의 안전한 처리

• 복잡한 워크플로 관리

앞을 내다보면 개발 경로는 명확하지만 도전적입니다. 미래의 AI 에이전트에는 다음이 필요합니다:

• 복잡한 작업에서도 신뢰할 수 있는 향상된 추론 기능

• 민감한 정보 처리를 위한 강력한 보안 프레임워크

• 실제 작업을 실행하는 신뢰할 수 있는 방법

• 명확한 책임 및 오류 처리 메커니즘

AI 에이전트 구축 복잡한 작업을 완료하고 올바른 결정을 내릴 것이라는 믿음이 필요합니다. 이러한 신뢰는 추론 능력과 실용적인 도구 통합의 발전을 통해서만 얻을 수 있습니다.

오늘날의 검색이 가능한 AI에서 진정한 자율 에이전트로의 여정은 단순한 기술 발전이 아니라 실제 세계에서 신뢰할 수 있는 시스템을 구축하는 것입니다. ChatGPT의 검색 기능은 중요한 진전이지만, 일상 생활에서 유능한 비서 역할을 할 수 있는 AI 에이전트의 비전을 달성하기 위해 아직 필요한 작업도 밝혀줍니다.

숫자 이야기: 웹 지원 AI의 초기 결과

웹 검색을 AI 에이전트에 통합하는 것은 이론적으로만 유망한 것이 아니라, 초기 애플리케이션에서 이미 측정 가능한 효과를 보이고 있습니다. 이 기능이 주요 영역을 어떻게 변화시키고 있는지 살펴보세요:

잠들지 않는 시장 조사

기존의 시장 조사는 몇 주 또는 몇 달이 걸릴 수 있습니다. 이제 웹 지원 AI 에이전트가 가능합니다:

• 경쟁사의 움직임을 실시간으로 모니터링

• 시장 전반의 가격 변동 추적

• 새로운 트렌드가 발생하는 즉시 파악

• 뉴스 및 소셜 미디어 감정 수집 및 분석

과거에는 지속적인 수동 업데이트가 필요했던 프로세스를 이제 지속적으로 실행하여 항상 최신의 인사이트를 제공할 수 있습니다. 예를 들어, AI 에이전트는 여러 경쟁업체의 제품 출시, 가격 변동, 시장 반응을 동시에 추적할 수 있으며, 이는 일반적으로 분석가 팀이 24시간 내내 작업해야 하는 작업입니다.

고객 지원 2.0

고객 지원에 미치는 영향은 특히 두드러집니다. 웹 액세스 권한이 있는 AI 상담원이 가능합니다:

• 정확한 최신 제품 정보 제공

• 현재 정책 및 절차 참조

• 최근 업데이트에 기반한 관련 솔루션 제공

• 실시간 정보가 필요한 복잡한 쿼리 처리

고객에게 웹사이트를 확인하거나 상담원을 기다리라고 안내하는 대신 AI 비서가 즉시 최신 정보에 액세스하고 전달하여 해결 시간을 획기적으로 단축하고 만족도를 높일 수 있다는 점에서 큰 차이가 있습니다.

실시간 조사 및 분석

아마도 가장 혁신적인 영향은 연구 및 분석 분야일 것입니다. 웹 지원 AI 에이전트가 가능합니다:

• 현재 여러 소스의 정보 종합

• 클레임 상호 참조 및 사실 확인

• 인기 있는 주제 파악 및 분석

• 최신 데이터로 종합적인 보고서 생성

2025: 검색 지원 AI로 재편되는 엔터프라이즈 소프트웨어

2025년을 바라보는 지금, 검색 기능이 AI 에이전트에 통합되면서 우리가 기술과 상호작용하는 방식에 큰 변화가 일어나고 있습니다. 향후 12개월 동안 전개될 변화는 다음과 같습니다:

• AI 에이전트의 표준이 되는 향상된 추론 기능

• 검색과 작업 기능 간의 통합 개선

• 특정 산업 및 업무에 특화된 에이전트 개발

• 보안 및 인증 프로토콜 표준화

AI 에이전트가 단순히 정보를 검색하고 합성하는 것을 넘어 실제로 사용하는 단계에 이르면 진정한 변화가 일어날 것입니다. 향후 개발 사항은 다음과 같습니다:

• 실시간 정보를 기반으로 작업을 실행할 수 있는 AI 에이전트

• 여러 도구 및 플랫폼과의 통합

• 향상된 보안 및 권한 프레임워크

• 더욱 정교한 추론 기능

웹 지원 AI를 위한 실행 계획

AI 에이전트에서 검색 기능이 표준으로 자리 잡으면서 명확한 구현 전략이 필요합니다. 다음은 실용적인 로드맵입니다:

1. 영향력이 큰 검색 사용 사례 파악하기

• 연구 과제: 여러 웹 소스의 정보를 종합해야 하는 반복적인 연구 워크플로우를 계획하세요.

• 시간에 민감한 업데이트: 현재 실시간 정보에 대한 액세스 지연으로 어려움을 겪고 있는 프로세스(예: 경쟁사 모니터링, 시장 분석)를 나열합니다.

• 팩트 확인 워크플로: 팀이 정보를 확인하거나 업데이트를 확인하는 데 시간을 할애하는 위치를 문서화합니다.

2. 데이터 기반 준비

• 지식창고 통합: 상담원이 웹 검색과 함께 참조해야 하는 내부 문서 및 데이터를 정리하세요.

• 소스 확인: 업계에서 신뢰할 수 있는 소스 및 도메인 목록 만들기

• 쿼리 템플릿: 도메인에서 공통적으로 필요한 정보에 대한 표준화된 검색 패턴 개발

3. 집중 에이전트 배포로 시작하기

• 리서치 도우미: 지정된 소스에서 정보를 수집하고 요약하는 데 중점을 둔 에이전트 배포

• 실시간 모니터: 특정 웹 사이트 또는 데이터 소스에서 변경 사항을 추적하는 에이전트 구현

• 팩트 확인 에이전트: 신뢰할 수 있는 웹 소스에 대한 클레임 확인에 특화된 에이전트 만들기

4. 측정 및 최적화

• 응답 품질: 웹 데이터와 내부 지식을 결합할 때 상담원 응답의 정확성 및 관련성 추적

• 시간 절약: 수동 조사 및 검증 작업에 소요되는 시간 단축 측정

• 정보 최신성: 수동 프로세스와 비교하여 상담원이 새로운 정보를 얼마나 빨리 통합하는지 모니터링하세요.

5. 고급 통합 계획

• API 연결: 상담원이 웹 검색과 함께 액세스해야 하는 내부 도구 파악하기

• 사용자 지정 검색 경계: 상담원이 검색할 수 있는 항목과 검색할 수 없는 항목에 대한 구체적인 매개변수를 정의하세요.

• 에스컬레이션 프로토콜: 상담원이 사람의 판단에 맡겨야 할 때를 위한 명확한 절차 수립

이러한 전략적 접근 방식을 통해 웹 지원 AI 에이전트의 가치를 극대화하는 동시에 기술 발전에 따라 더욱 발전된 기능을 위한 기반을 구축할 수 있습니다.

AI 에이전트에 웹 검색 기능이 도입됨으로써 정적인 지식 시스템에서 동적인 실시간 비서로 진화하는 중요한 순간을 맞이하게 되었습니다. 추론 능력과 도구 통합에 대한 과제가 남아 있지만, 현재 정보에 액세스하고, 확인하고, 이에 따라 조치를 취할 수 있는 기능은 진정한 자율 AI 에이전트를 향한 중요한 단계입니다.