AI 에이전트 구축을 위한 상위 5가지 플랫폼

AI 에이전트 AI 에이전트는 사람의 개입을 최소화하면서 복잡한 작업을 수행하고 의사 결정을 내리도록 설계된 자율적인 소프트웨어 개체입니다. 기업들이 이러한 지능형 시스템의 잠재력을 점점 더 많이 인식함에 따라 AI 에이전트를 구축할 수 있는 강력한 플랫폼에 대한 수요가 증가하고 있습니다.

엔터프라이즈 솔루션에서 AI 에이전트의 부상은 놀라울 정도로 괄목할 만합니다. 이러한 자율 에이전트는 자연어 처리(NLP), 머신 러닝 및 기타 고급 AI 기술을 활용하여 다양하고 복잡한 작업을 처리합니다. 고객 서비스 챗봇부터 정교한 데이터 분석 도구까지, AI 에이전트는 기업이 고객과 소통하고 정보를 처리하며 운영을 최적화하는 방식을 바꾸고 있습니다.

AI 에이전트 애플리케이션의 복잡성과 범위가 커짐에 따라 개발을 용이하게 하는 강력하고 유연한 플랫폼의 중요성도 커지고 있습니다. 이러한 플랫폼은 개발자와 비즈니스에 AI 에이전트를 효과적으로 생성, 배포 및 관리하는 데 필요한 도구, 프레임워크 및 리소스를 제공합니다. 이러한 플랫폼은 개발 프로세스를 간소화하고 사전 구축된 구성 요소를 제공함으로써 조직이 머신러닝이나 신경망 아키텍처에 대한 광범위한 전문 지식 없이도 AI의 힘을 활용할 수 있도록 지원합니다.

AI 에이전트 이해하기

각 플랫폼의 세부 사항을 살펴보기 전에 AI 에이전트가 무엇이며 기업 환경 내에서 어떻게 작동하는지 이해하는 것이 중요합니다.

AI 에이전트는 특정 목표를 달성하기 위해 환경을 인식하고, 의사 결정을 내리고, 조치를 취하도록 설계된 소프트웨어 엔티티입니다. 이러한 에이전트는 자율성, 반응성, 능동성 및 사회적 능력이 특징입니다. 독립적으로 작동하고, 실시간으로 환경 변화에 대응하며, 주도적으로 목표를 추구하고, 다른 에이전트 또는 사람과 상호 작용할 수 있습니다.

AI 에이전트는 각기 다른 기능과 사용 사례를 가진 다양한 유형으로 제공됩니다. 여기에는 단순 반사 에이전트, 모델 기반 반사 에이전트, 목표 기반 에이전트, 유틸리티 기반 에이전트, 학습 에이전트가 포함됩니다. 가장 진보된 것은 학습 에이전트로, 경험과 피드백을 통해 시간이 지남에 따라 성능을 향상시킬 수 있습니다.

AI 에이전트를 엔터프라이즈 솔루션에 통합하면 많은 이점을 얻을 수 있습니다:

1. 작업 자동화를 통한 효율성 향상

2. 데이터 처리 및 패턴 식별을 통한 의사 결정 개선

3. 연중무휴 24시간 서비스 및 지원 제공

4. 증가하는 워크로드를 처리할 수 있는 확장성

5. 일관성 있는 작업 수행, 오류 감소

고급 AI 에이전트는 개별 사용자의 선호도와 행동에 따라 상호작용과 추천을 맞춤화할 수도 있어 이전에는 불가능했던 수준의 개인화를 제공할 수 있습니다.

AI 에이전트 구축을 위한 상위 5가지 플랫폼을 살펴보면서 각 플랫폼이 이러한 이점을 어떻게 해결하고 기업이 혁신과 경쟁 우위를 이끌어내는 강력한 맞춤형 AI 솔루션을 개발할 수 있도록 지원하는지 살펴봅니다.

AI 에이전트 구축을 위한 상위 5가지 플랫폼

1. 자동 생성

자동 생성 은 개발자가 다중 에이전트 접근 방식을 사용하여 고급 AI 애플리케이션을 빌드할 수 있도록 Microsoft에서 개발한 오픈 소스 프레임워크입니다. 복잡한 작업을 해결하기 위해 협업할 수 있는 여러 AI 에이전트를 만들고 오케스트레이션하기 위한 높은 수준의 추상화를 제공합니다. AutoGen의 다중 에이전트 대화 프레임워크를 사용하면 에이전트가 인간의 팀워크를 모방하는 방식으로 소통하고, 정보를 교환하고, 함께 작업할 수 있습니다.

대규모 언어 모델(LLM)의 강력한 기능을 활용하고 사용자 지정 가능한 에이전트를 허용함으로써 AutoGen은 AI 개발의 새로운 가능성을 열어줍니다. 에이전트를 특정 작업에 맞게 조정하고, 사람 및 다른 에이전트와 자연스럽게 대화하고, 코드를 생성 및 실행하고, 사람의 피드백을 통합할 수 있습니다. 이러한 유연성 덕분에 AutoGen은 다양한 영역에 걸쳐 광범위한 애플리케이션을 지원할 수 있습니다.

AutoGen의 주요 기능

• 멀티 에이전트 아키텍처: 복잡한 문제를 해결하기 위해 협업할 수 있는 여러 전문 에이전트를 생성하고 관리할 수 있습니다.

• 사용자 지정 및 대화 가능한 상담원: 개발자가 특정 작업에 맞게 에이전트를 맞춤 설정하고 상호 작용 패턴을 정의하여 자연어 대화를 구현할 수 있습니다.

• LLM과 통합: 강력한 LLM과 원활하게 통합되어 상담원이 고급 자연어 처리 기능을 활용할 수 있습니다.

• 코드 실행 기능: 에이전트는 문제 해결 프로세스의 일부로 코드를 생성, 실행 및 디버깅할 수 있으므로 AutoGen은 소프트웨어 개발 작업에 유용합니다.

• 유연한 인력 참여: 완전 자율 운영부터 사람의 입력과 피드백을 적극적으로 구하는 시스템까지 다양한 수준의 휴먼 인 더 루프 기능을 지원합니다.

2. crewAI

crewAI는 개발자가 정교한 멀티 에이전트 AI 시스템을 구축할 수 있는 오픈 소스 프레임워크입니다. 복잡한 작업을 해결하기 위해 협업할 수 있는 여러 전문 AI 에이전트를 만들고 오케스트레이션할 수 있는 높은 수준의 추상화를 제공합니다. LLM의 강력한 기능을 활용하고 사용자 지정 가능한 에이전트를 허용함으로써 crewAI는 지능형 프로세스 자동화를 위한 새로운 가능성을 열어줍니다.

개발자는 크루AI 프레임워크를 통해 각 에이전트의 역할, 목표, 배경 스토리를 정의하여 복잡한 워크플로를 모듈식 작업으로 세분화할 수 있습니다. 상담원은 단기, 장기 및 공유 메모리를 통해 컨텍스트를 유지하고 이전 상호 작용을 통해 학습할 수 있습니다. 또한 사전 구축된 사용자 지정 도구를 할당하여 상담원의 역량을 강화할 수 있습니다. crewAI의 다중 에이전트 아키텍처를 통해 상담원은 사람이 팀에서 협업하는 방식을 모방하여 직렬, 병렬 또는 계층적으로 협력하고 작업을 수행할 수 있습니다.

crewAI의 주요 기능

• 역할 기반 상담원 디자인: 특정 역할, 목표, 배경 스토리 및 도구로 상담원을 사용자 지정하여 전문화된 작업자를 만들 수 있습니다.

• 유연한 메모리 시스템: 상담원에게 단기, 장기 및 공유 메모리를 제공하여 컨텍스트를 유지하고 학습을 가능하게 합니다.

• 확장 가능한 도구 프레임워크: 사전 구축된 툴의 통합과 상담원 역량 강화를 위한 사용자 지정 툴 개발을 지원합니다.

• 멀티 에이전트 협업: 상담원들이 서로 협력하고, 작업을 위임하고, 직렬, 병렬 또는 계층적으로 함께 작업할 수 있습니다.

• 가드레일 및 오류 처리: 오류, 환각, 무한 루프를 처리하는 메커니즘을 제공하여 상담원 팀의 원활한 운영을 보장합니다.

3. LangChain

LangChain 는 LLM으로 구동되는 애플리케이션의 생성을 간소화하도록 설계된 오픈 소스 프레임워크입니다. 체인, 에이전트 및 기타 구성 요소에 대한 표준 인터페이스를 제공하여 개발자가 이러한 빌딩 블록을 쉽게 결합하여 더 복잡한 애플리케이션을 만들 수 있도록 합니다. LangChain은 OpenAI, Anthropic, Hugging Face 등을 포함한 여러 LLM 제공자를 지원합니다.

프롬프트, 파서, 벡터 저장소와 같이 즉시 사용 가능한 구성 요소 모음을 제공함으로써 개발자는 LangChain을 통해 LLM 기반 애플리케이션을 빠르게 프로토타이핑하고 반복할 수 있습니다. 모듈식 아키텍처는 특정 사용 사례 요건을 충족하기 위해 쉽게 사용자 정의하고 확장할 수 있습니다. LangChain의 유연한 프레임워크를 통해 개발자는 문서 분석, 챗봇, 질의응답 시스템 등을 위한 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

LangChain의 주요 기능:

• 확장 가능한 모듈식 아키텍처: LangChain의 모듈식 설계를 통해 개발자는 구성 요소를 쉽게 교체하고 통합 다양한 LLM 제공업체 및 외부 도구와 함께 사용할 수 있습니다.

• LLM을 위한 통합 인터페이스: 여러 LLM 공급자를 지원함에도 불구하고 LangChain은 일관되고 통합된 인터페이스를 제공하여 다양한 모델과 상호 작용하는 데 따르는 복잡성을 제거합니다.

• 바로 사용 가능한 구성 요소: LangChain은 프롬프트, 파서, 벡터 저장소 등 사전 구축된 풍부한 구성 요소 모음을 제공하여 애플리케이션 개발을 가속화합니다.

• 상담원 기능: LangChain은 여러 LLM 쿼리와 처리 단계를 결합하여 복잡한 작업을 수행할 수 있는 자율적인 개체인 "에이전트"라는 개념을 도입했습니다.

• 메모리 관리: LangChain은 대화 메모리 관리를 간소화하여 애플리케이션이 상호작용 전반에 걸쳐 컨텍스트를 유지할 수 있도록 하며, 이는 챗봇과 질문 답변 시스템을 구축하는 데 매우 중요합니다.

4. 버텍스 AI 에이전트 빌더

Vertex AI 에이전트 빌더는 개발자가 심층적인 머신러닝 전문 지식 없이도 엔터프라이즈급 제너레이티브 AI 애플리케이션을 만들 수 있도록 지원하는 Google Cloud의 강력한 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 Google의 기본 모델, 검색 기능, 대화형 AI 기술을 통합된 개발 환경에 결합합니다.

개발자는 버텍스 AI 에이전트 빌더를 통해 코드 없는 콘솔 또는 LangChain과 같은 고급 프레임워크를 사용해 AI 에이전트를 구축할 수 있습니다. 노코드 옵션을 사용하면 목표를 정의하고, 지침을 제공하고, 대화 예제를 제공하여 에이전트를 빠르게 만들 수 있습니다. 복잡한 사용 사례의 경우 여러 에이전트를 서로 연결하여 정교한 워크플로를 구현할 수 있습니다. 에이전트는 기능을 실행하고, 기업 데이터에 액세스하여 사실적인 응답을 제공하고, 외부 애플리케이션과 통합하여 사용자를 대신하여 작업을 수행할 수 있습니다.

버텍스 AI 에이전트 빌더의 주요 기능:

• 버텍스 AI 에이전트: 대화형 인터페이스 구축을 간소화하는 자연어 이해 플랫폼입니다. 특정 작업에 맞게 에이전트를 사용자 지정하고 애플리케이션에 원활하게 통합할 수 있습니다.

• 버텍스 AI 검색: AI 기반 검색 및 추천 환경을 만들 수 있습니다. 동의어, 맞춤법 교정, 자동 제안, 생성형 AI 요약과 같은 즉시 사용 가능한 기능을 제공합니다.

• 엔터프라이즈 데이터에 기반합니다: 상담원은 신뢰할 수 있는 엔터프라이즈 데이터 원본 API를 통해 정확하고 맥락에 맞는 정보를 제공합니다. 여기에는 실시간 정보를 위한 Google 검색과의 통합이 포함됩니다.

• 함수 호출 및 확장 기능: 상담원이 사용자 요청에 따라 적합한 API를 지능적으로 호출할 수 있습니다. 일반적인 통합을 위해 사전 구축된 모듈을 사용할 수 있습니다. 사용자 지정 확장 기능도 개발할 수 있습니다.

• 엔터프라이즈급 보안 및 규정 준수: HIPAA 및 ISO 27000 시리즈와 같은 업계 표준을 지원합니다. 안전하고 안정적인 운영을 보장하기 위해 액세스 제어, 거버넌스 도구, 데이터 주권 옵션을 제공합니다.

5. 코그니플로우

코그니플로는 코딩이나 머신러닝 전문 지식 없이도 다양한 사용 사례를 위한 AI 모델을 빠르게 구축 및 배포할 수 있는 코딩이 필요 없는 AI 플랫폼입니다. 직관적인 드래그 앤 드롭 인터페이스와 사전 구축된 구성 요소를 제공하는 Cogniflow는 AI를 대중화하여 도메인 전문가, 비즈니스 사용자 및 시민 개발자가 액세스할 수 있도록 합니다.

사용자는 맞춤형 AI 모델을 만들어 수동 작업을 자동화하고, 비정형 데이터에서 인사이트를 추출하고, 의사 결정을 개선할 수 있습니다. 이 플랫폼은 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 데이터 유형을 지원하며, 일반적인 사용 사례를 위해 사전 학습된 모델 마켓플레이스를 제공합니다. 또한 Cogniflow는 널리 사용되는 비즈니스 애플리케이션과의 원활한 통합을 제공하여 사용자가 기존 워크플로우에 AI 기능을 포함할 수 있도록 지원합니다.

코그니플로우의 주요 기능:

• 노코드 AI 모델 구축: 코그니플로우의 시각적 인터페이스를 통해 사용자는 코드 한 줄 작성하지 않고도 AI 모델을 생성, 학습 및 배포할 수 있으므로 더 많은 사용자가 AI에 액세스할 수 있습니다.

• 다양한 데이터 지원: 이 플랫폼은 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 데이터 유형을 처리할 수 있어 산업 전반에 걸쳐 광범위한 AI 애플리케이션을 지원할 수 있습니다.

• 사전 구축된 모델 및 컴포넌트: Cogniflow는 사전 학습된 모델과 재사용 가능한 구성 요소 모음을 제공하여 AI 개발을 가속화하고 가치 실현 시간을 단축합니다.

• 원활한 통합: 이 플랫폼은 API 및 노코드 통합 옵션을 제공하여 사용자가 기존 애플리케이션 및 워크플로에 AI 모델을 쉽게 연결할 수 있도록 지원합니다.

• 협업 및 공유: 코그니플로우에서는 커뮤니티 중심의 접근 방식을 장려하여 사용자가 AI 모델을 공유하고 재사용할 수 있도록 지원함으로써 사용자 간의 협업과 지식 공유를 촉진합니다.

기업에 적합한 플랫폼 선택하기

기업용 AI 에이전트 플랫폼을 선택할 때는 몇 가지 주요 요소를 고려해야 합니다. 먼저, 의도한 AI 에이전트 작업의 복잡성을 평가하고 이를 플랫폼의 기능과 일치시켜야 합니다. AutoGen과 crewAI는 복잡한 다중 에이전트 시스템을 구축하는 데 탁월하며, Cogniflow는 간단한 작업을 위한 노코드 솔루션을 제공합니다. 플랫폼의 기존 인프라와의 통합 기능 및 현재와 미래의 요구 사항을 처리할 수 있는 확장성을 평가하세요.

특정 작업에 필요한 커스터마이징 수준을 고려하세요. LangChain의 모듈식 아키텍처는 광범위한 커스터마이징을 가능하게 하며, Vertex AI 에이전트 빌더는 사전 구축된 구성 요소로 엔터프라이즈급 솔루션을 제공합니다. 학습 곡선과 이용 가능한 지원도 중요한 요소이며, 특히 팀에 광범위한 AI 개발 경험이 부족한 경우 더욱 그렇습니다.

향후 AI 에이전트 개발의 트렌드는 점점 더 복잡한 작업을 처리할 수 있는 자율적인 에이전트로 향할 것입니다. 자연어 처리의 발전으로 AI 에이전트가 사람의 지시를 더 잘 이해하고 응답할 수 있게 될 것으로 예상할 수 있습니다. 여러 플랫폼과 디바이스에 걸쳐 AI 에이전트의 통합이 더욱 원활해져 보다 포괄적이고 상호 연결된 AI 솔루션이 가능해질 것입니다.

엔터프라이즈를 위한 AI 에이전트 구축

이러한 각 플랫폼은 다양한 기업 요구에 맞는 AI 에이전트를 구축하는 데 있어 고유한 강점을 제공합니다. AI가 계속 발전함에 따라 이러한 플랫폼은 엔터프라이즈 솔루션의 미래를 형성하는 데 중요한 역할을 할 것입니다. 이러한 AI 에이전트 기술의 잠재력을 활용하여 효율성, 의사결정, 고객 경험을 향상시킬 수 있는 방법을 모색해 보시기 바랍니다. AI 에이전트 구축을 위한 이러한 강력한 도구를 도입함으로써 기업은 혁신의 선두에 서고 점점 더 AI가 주도하는 비즈니스 환경에서 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.