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인공지능 연구 및 개발을 통해 얻을 수 있는 이점은 무엇일까요? 인간이 사물에 업무를 처리할 수 있는 지능을 부여한다면, 사용자의 목표를 더 빠르게 달성할 수 있는 시스템을 마련하고 나아가 삶의 질을 개선할 수도 있을 것입니다.

지난 포스트에서는 현재의 인공지능 연구 수준에 대해 알아보면서, 범용인공지능 (AGI, Artificial General Intelligence)이 수행할 수 있는 업무(task)의 일반성과 인공지능 모델의 업무 역량(Performance)을 두 개의 축으로 인공지능의 수준을 구분해보았습니다. 

[인공지능 어디까지 왔나? : 인공지능 기술 수준 정의]
 

인공지능 연구가 ‘인간과 같은 지적 역량을 가진 시스템’을 구축하는 것을 목표로 하는 한 편, 이러한 인공지능이 사용자의 생산성을 높이기 위해서는 업무에 적용될 수 있어야 합니다. 이미 인공지능은 다양한 형태로 비즈니스를 지원하고 있지만, 인공지능에 부여되는 업무 권한 수준이 높아질수록, 단순히 사용자의 물음에 답하는 챗봇(Chatbot) 이상으로 주도적으로 업무를 처리하는 AI 에이전트(Agent)로 거듭나게 됩니다.

이러한 에이전트는 지난 8월 21일 공개된 '2024 이머징 테크놀로지 하이프 사이클(2024 Hype Cycle for Emerging Technologies)'에서도 부상하는 기술로서 언급되었는데요. 오늘은 AI 에이전트의 개념에 대해 가볍게 다뤄보고자 합니다.

AI 에이전트란?

AI 에이전트란, 자율성을 갖고 주어진 업무를 처리하는 인공지능을 말합니다.

인공 지능 에이전트는 환경과 상호 작용하고, 데이터를 수집하고, 데이터를 사용하여 사전 결정된 목표를 달성하기 위해 필요한 작업을 스스로 결정해서 수행할 수 있는 소프트웨어 프로그램입니다.

출처: AWS (https://aws.amazon.com/ko/what-is/ai-agents/)

이러한 AI 에이전트는 업무를 처리하는 과정에서, 업무를 수행하는데 필요한 다양한 도구와 직접 상호작용합니다. 

AI 에이전트를 향한 여정: Copilot

AI 에이전트는 낯선 개념이 아닙니다. ‘코파일럿’(Copilot)은 다양한 소프트웨어에서 사용자의 생산성을 향상하는 AI서비스로서 이미 개발 및 활용되고 있습니다. 

대표적으로, 작년 3월 마이크로소프트(Microsoft)가 공개한 Microsoft 365 Copilot은 사용자의 자연어 명령을 기반으로 Microsoft 365 앱 상의 다양한 작업을 AI가 수행할 수 있도록 합니다.

나아가, 사용자의 업무 환경에 딱 맞춘 코파일럿을 개발함으로써, 특정 업무 자동화와 같이 사용자의 세세한 니즈에 부합하는 AI서비스 활용이 가능합니다. 산업특화 솔루션 혹은 각 기업의 맞춤 솔루션에서 생산성을 높이기 위해 맞춤형 Copilot을 개발할 수도 있을 것입니다.

웅진IT는 비즈니스 생산성을 향상하는 코파일럿 개발을 지원합니다. AI웅수는 웅진IT 그룹웨어인 ‘워크쓰루’ 상에서 인사정보/자원예약/결재상신까지 쉽고 빠르게 업무 처리를 지원합니다.

[웅진IT 워크쓰루와 알아보는, 업무환경 혁신의 시작: 그룹웨어]

목표를 위해 협력하는 에이전트 시스템: Multi-agent System (MAS)

인간이 공동의 목표를 위해 협력하듯, 에이전트의 협력을 통해 목표를 달성하는 시스템을 구성할 수 있습니다. 이러한 시스템을 “멀티 에이전트 시스템”(Multi-agent system, MAS)이라고 부릅니다. 멀티 에이전트 시스템 혹은 다중 에이전트 시스템은 공유된 환경 속에서 목표 달성을 위해 서로 소통할 수 있는, 여러 개의 의사결정이 가능한 에이전트들로 구성되어 있습니다. 

멀티 에이전트 시스템은 연구될 뿐 아니라, 실제로 산업분야에서도 적용되어 사용되고 있는데요. 예를 들어, 특정 생산 공정의 단계들을 나누어, 각각의 구간을 담당하는 에이전트를 배정한 뒤 에이전트 간의 협력을 통해 비용 최적화 등의 공동의 목표를 달성합니다. 

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다만, AI 에이전트 실현은 기술 개발만의 과제는 아닙니다. AI에 부여되는 자율성에 따라 사용자가 감당하게 될 위험(risk) 또한 함께 커지기 때문에, 자율 AI 에이전트의 활용은 AI 이용 환경에 대한 규제(거버넌스, Governance)와 함께 시작될 수 있습니다. 

AI 에이전트 전망

AI 에이전트의 실현에 대한 전문가들의 전망은 밝습니다. IT분야 전문 리서치 그룹 가트너(Gartner)는 “2028년까지 생성형 AI 서비스의 3분의 1이 과업 완수를 위해 액션 모델(action models)과 자율 에이전트(autonomous agent)를 사용할 것”이라고 예측했습니다. 더불어, 자율 에이전트가 여러 산업에 영향을 미칠 것이라고 평가했는데요. 헬스케어, 교육, 게임, 보험 산업 등을 예로 들어 설명했습니다.

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이상으로 AI 에이전트에 대해 살펴보았습니다. 자율성을 갖고 주어진 업무를 처리하는 AI 에이전트는, 환경이 갖춰진다면 기업의 생산력을 빠르게 향상할 것으로 기대됩니다. 

웅진IT와 함께 끊임없이 발전하는 AI기술을 통한 혁신을 시작하세요.

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Reference

https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2024-08-21-gartner-2024-hype-cycle-for-emerging-technologies-highlights-developer-productivity-total-experience-ai-and-security 

https://aws.amazon.com/ko/what-is/ai-agents/ 

https://blogs.microsoft.com/blog/2023/03/16/introducing-microsoft-365-copilot-your-copilot-for-work/

https://aws.amazon.com/ko/blogs/tech/fmops-llmops-operationalize-generative-ai-and-differences-with-mlops/ 

https://www.turing.ac.uk/research/interest-groups/multi-agent-systems 

https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2024-03-11-gartner-predicts-one-third-of-interactions-with-genai-services-will-use-action-models-

and-autonomous-agents-for-task-completion-by-2028