작성자: Esther Shittu
번역: 백토크 블록체인
많은 사람들에게 미래의 AI 에이전트는 마블 영화 속 캐릭터 J.A.R.V.I.S.와 같습니다.
J.A.R.V.I.S.는 "Just A Rather Very Intelligent System"(단순히 상당히 지능적인 시스템)의 약자로, 처음에는 토니 스타크(Tony Stark)라는 가상의 산업가이자 투자자가 만든 자연어 컴퓨터 시스템이었습니다. 이후 J.A.R.V.I.S.는 AI 시스템이 되어 스타크의 조수 역할을 하게 되었고, 더 나중에는 합성 신체를 얻어 로봇 '비전(Vision)'이 되었습니다.
자율 및 반자율 생성형 AI 시스템인 AI 에이전트는 독립적으로 행동할 수 있지만, J.A.R.V.I.S.와 같은 실체를 가지기까지는 아직 멀어 보입니다. 하지만 내년 어느 시점에는 J.A.R.V.I.S.에 근접하거나 능가할 수 있을 것입니다.
2024년 하반기, AI 에이전트의 인기 증가는 2022년 ChatGPT와 다른 생성형 AI 시스템이 급부상하며 AI 시장을 변화시킨 것과 유사할 것입니다. 공급업체들은 최신 대형 언어 모델(LLM)과 AI 채팅봇 개발에서 에이전트와 행동 모델 생성으로 빠르게 전환하고 있습니다.
예를 들어, Salesforce는 지난 가을 저코드 에이전트 구축 도구인 Agentforce를 출시했고, 마이크로소프트는 개발자들이 AI 에이전트를 구축할 수 있는 커뮤니티 플랫폼인 AI Agents Service를 출시했습니다.
다른 공급업체들도 기업에 AI 에이전트를 도입하여 다양한 비즈니스 프로세스를 자동화하고 있습니다. 분석 기업 Forrester Research에 따르면 현재 400개 이상의 공급업체가 에이전트를 구축하고 있습니다.
"Forrester Research의 분석가 Craig Le Clair는 "현재 이들에 대한 열기가 매우 높다"고 말했습니다. "하지만 자동화된 프로세스가 인간의 검토와 균형 없이 자동으로 실행될 수 있기 때문에 일정 수준의 위험도 존재합니다."
열기와 위험이 공존하는 가운데, AI 전문가와 공급업체들은 2025년 AI 에이전트에 대해 매우 높은 기대를 가지고 있습니다.
1. 실제 적용을 통한 혼란 해소
그 중 하나의 기대는 2024년이 AI 에이전트의 기반을 마련했다면, 2025년은 기업이 AI 에이전트를 준비하는 해가 될 것이라는 AI 시장 전문가들의 의견입니다.
이는 에이전트에 대한 혼란이 사라질 것을 의미합니다. AI 구동 제안 및 응답 소프트웨어 공급업체 Responsive의 공동 창립자이자 CIO인 AJ Sunder는 다음과 같이 말했습니다.
"에이전트와 자동화, 에이전트와 RPA(로봇 프로세스 자동화) 간에 많은 혼란이 있었습니다. 하지만 이러한 혼란의 대부분은 사라질 것입니다. 그러면 우리는 더 많은 에이전트가 배포되어 실제 세계에서 사용되는 것을 보게 될 것입니다."
RPA는 AI에 의존하지 않고 반복 작업을 자동화하는 반면, 에이전트는 AI 기술을 활용합니다. RPA는 확정적이고 예측 가능하지만, 에이전트는 그렇지 않습니다.
"두 가지 모두 디지털 동료라는 점에서 유사합니다." Le Clair는 말했습니다. "다만 디지털 동료에 AI를 더하면 우리는 그것을 AI 에이전트라고 부르며, 이는 더 지능적이고 상황을 이해하며 교착 상태를 피할 수 있습니다."
Sunder는 에이전트의 실제 적용 사례가 고객 서비스와 금융 또는 사기 탐지 분야에서 나타날 것이라고 말했습니다.
"복잡한 작업에는 AI의 기억, 계획, 다단계 복잡한 작업 수행 능력이 필요할 것이며, 에이전트가 이 분야에서 큰 역할을 할 것이라고 생각합니다."라고 Sunder는 말했습니다.
복잡한 적용 사례 중 하나가 비디오 제작입니다.
"많은 이러한 에이전트 AI 솔루션이 실제로 비디오 제작 프로세스를 지원하는 방식으로 배포될 수 있습니다."라고 AI 비디오 플랫폼 Colossyan의 연구 책임자 Shahzaib Aslam은 말했습니다.
AI 에이전트는 설득력 있는 논거를 제공하고 고객에게 제품 구매 등의 행동을 촉구하는 등 흥미로운 비디오를 만드는 데 도움을 줄 수 있습니다. Aslam은 말했습니다.
"이는 매우 강력한 도구가 될 것입니다. 더 참여도 높고 성공률 높은 비디오를 만들 수 있게 해줄 것입니다."
에이전트는 비디오 제작 외에도 다양한 응용 분야에서 활용될 것이며, 많은 사람들이 규모 문제를 해결하는 데 이를 사용하기 시작할 것이라고 Gartner 분석가 Tom Coshow는 말했습니다.
그러나 AI 에이전트의 적용과 사용에는 다양한 수준이 있다고 Pegasystems의 워크플로 자동화 및 의사 결정 공급업체 AI 실험실 책임자이자 수석 과학자인 Peter van der Putten은 말했습니다.
그는 적용의 한 극단에서는 AI 에이전트가 정보를 읽고, 통합하고, 종합하여 결론을 내지만 어떤 조치도 취하지 않는다고 말했습니다. 다른 극단에서는 AI 에이전트가 종합한 정보에 따라 조치를 취합니다.
"에이전트의 진정한 성공은 에이전트 자체의 지능이 아니라 실제 애플리케이션에 어떻게 통합되는지에 달려 있습니다."라고 그는 말했습니다.
그러나 그는 대부분의 기업이 AI 에이전트의 가치를 보기 전에 먼저 시험해 봐야 한다고 덧붙였습니다.
"때로는 이 시스템이 할 수 있는 일에 놀랍니다."라고 van der Putten은 말했습니다. "이를 이해하는 유일한 방법은 안전한 실험을 통해서입니다."
2. 더 나은 추론 모델
AI 에이전트에 대한 또 다른 기대는 대형 언어 모델(LLM)이 계속해서 그들의 두뇌 역할을 할 것이라는 점입니다. 이는 AI 에이전트가 그들의 임무를 더 잘 수행할 수 있도록 LLM이 추론 능력을 향상시켜야 한다는 것을 의미합니다.
Aslam은 체인 사고 프롬프팅(chain of thought prompting)이 이를 보여주고 있다고 말했습니다.
이 개념은 모델이 단순히 한 문제에 대한 답변을 생성하는 것이 아니라, 여러 답변을 생성하고 일련의 단계를 통해 추론하여 최종 답변을 도출한다는 것입니다.
이는 기업이 추론 체인을 생성하기 위해 여러 추론을 실행해야 하므로 비용이 많이 들 수 있지만, 모델의 추론 능력을 향상시킨다고 Aslam은 말했습니다.
그는 이 분야에 대한 AI 업계와 학계의 연구가 2025년에 더 깊어질 것이라고 덧붙였습니다.
"모델에 설명 가능성을 더하는 방식은 매우 의미 있으며, 우리는 추론 시 계산 규모를 확장하고 모델이 단순히 콘텐츠를 생성하는 것이 아니라 체계적이고 추론적인 방식으로 예측을 도출하는 데 더 많은 작업과 연구가 투입되는 것을 볼 것입니다."라고 그는 말했습니다.
3. 특정 작업 에이전트
2025년까지 더 많은 에이전트 기반 애플리케이션 시나리오가 등장할 수 있지만, 이는 인간의 개입 필요성을 없애지는 않을 것입니다.
그러나 AI 에이전트가 새로운 자동화 수준을 가져오면서 일자리 대체에 대한 우려가 여전히 존재합니다.
업계 일부에서는 2025년까지 AI 에이전트가 어느 정도 자율성을 갖게 될 것이지만, 완전히 자율적이지는 않을 것이라고 말합니다. 즉, AI 에이전트는 개인 업무의 일부를 수행할 것이지만 전체 업무를 대체하지는 않을 것입니다. 예를 들어, AI 에이전트는 여행사 연락처를 찾는 데 도움을 줄 수 있지만 예약 프로세스 전체를 완료할 수는 없습니다.
"우리는 에이전트가 전체 직무를 독립적으로 인수하는 것이 아니라 한 사람의 책임 또는 프로세스의 일부를 담당하고, 기존 자동화 시스템, 인간 협업 및 다른 에이전트와 함께 작동하는 것을 볼 것입니다." UiPath의 고위 부사장 겸 총괄 매니저 Mark Greene은 말했습니다.
이러한 부분적 책임을 담당하는 에이전트는 전문화되어 단일 방식으로 작업을 수행할 것입니다. 이를 통해 AI 에이전트가 작업을 더 정확하게 수행할 수 있게 될 것이라고 Greene은 말했습니다.
"책임이 명확할수록 그 효과를 더 잘 측정할 수 있습니다." 그는 말했습니다.
4. AI 에이전트의 인프라
단일 작업 AI 에이전트의 부상 외에도, 2025년은 AI 에이전트 인프라를 구축하
"英伟达的 GPU 已经被广泛应用于训练 AI 模型，这为未来的代理型 AI 层奠定了基础," 他说。"两年后,代理型 AI 将是云端和设备端软件的混合,彼此协同工作。"
目前,英伟达主要与云端合作,而高通则主要专注于设备端。另一方面,像苹果和三星这样的设备制造商将参与创建协调层,使得代理型 AI 能够跨平台、跨设备和跨应用程序进行协同工作,Blanchard 说道。
"我们已经具备了这些基础," Blanchard 说。"我们缺少的,是一种能够'做所有事'的系统。"
5、迈向协调层的方式之一是多模态 AI
虽然像 ChatGPT 这样的生成型 AI 系统具备输入输出功能,但它们无法代表人类连接到其他应用程序。
然而,随着多模态 AI 的发展和成熟,能够使图像输入生成视频输出,这将促进代理型 AI 更好地工作。
"随着模型变得更智能,我们的代理也会变得更智能," Coshow 说道。
Blanchard 说,AI 代理需要一个可以跨平台和设备工作的协调层。协调层由能够让 AI 代理从一个平台或界面切换到另一个平台或界面的链接组成,或者从一个应用程序切换到下一个应用程序。
如果高通建立了自己的协调层,AMD 也建立了自己的协调层,这将使得代理型 AI 的互操作性成为一大挑战。
"如果所有芯片制造商都在使用各自的协调层,它们不一定能够很好地进行互相沟通," Blanchard 说。
6、2025年代理型AI面临的挑战
与其他AI技术类似,代理型AI在2025年也将面临一系列挑战。其中之一是数据问题。
由于数据通常分散在不同的来源和过程之间,给代理型AI提供执行任务所需的数据可能会变得非常具有挑战性,Greene表示。
另一个问题是缺乏有关代理自动化设计过程的知识,Greene补充道。
例如,行业需要了解何时应当由人类与代理型AI互动、如何进行互动,以及应该通过哪些渠道与代理型AI进行沟通,他说。
还有一个挑战是信任问题,Sunders表示。
"如果底层技术仍然依赖生成型AI和大型语言模型,那么这些缺点也将被代理型AI继承,"他说。
尽管面临这些障碍,Sunders认为,2025年将是代理型AI的重要一年。
"我们将弄清楚代理型AI在哪些场景中是有意义的,如何部署它们,如何赢得信任,然后再完全放手,"他说。"这个它可以完全自主的承诺,我认为它最终会实现;但是否会在2025年实现,我认为不太可能。"
本文链接：https://www.hellobtc.com/kp/du/12/5608.html
来源：https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/feature/Next-year-will-be-the-year-of-AI-agents
