캡제미니 보고서에 따르면 다음과 같습니다 현재 미국 기업의 50%가 제너레이티브 AI를 사용하고 있습니다 를 마케팅 프로젝트에 사용하고 있습니다. 이러한 도구는 진화하고 있지만, 다단계 워크플로우를 간소화하거나 사람의 잦은 입력 없이는 대규모 데이터를 처리할 수 없습니다.
하지만 지금 바로 이러한 경쟁 우위를 확보할 수 있다면 어떨까요? 지금 당장 복잡한 프로세스를 자동화할 수 있는 방법이 있다면 어떨까요?
비즈니스를 위한 AI 구현의 다음 단계인 AI 에이전트를 소개합니다!
AI 에이전트를 구축하는 방법을 아는 것은 장기적으로 매우 중요합니다. 맞춤형 에이전트를 구축하는 방법을 알게 되면 사람의 개입이 거의 없는 고객 서비스나 시장 분석과 같은 작업을 자동화하고 전반적인 비용을 절감할 수 있습니다.
이 블로그에서는 AI 에이전트의 정의부터 개발 방법까지 AI 에이전트에 대한 모든 것에 대해 설명합니다. 끝까지 읽어보시면 여러분의 작업 및 프로젝트 관리 요구에 효율적이고 원활하게 대응할 수 있는 AI 에이전트를 소개해 드리겠습니다!
⏰60초 요약
- AI 에이전트는 의사 결정 능력을 갖춘 자율적인 AI 도구입니다
- 환경의 인간 및 기술 도구와 상호 작용할 수 있습니다
- AI 에이전트는 이미 이커머스, 헬스케어, 비즈니스 프로세스 자동화, 클라우드 컴퓨팅 산업에서 사용되고 있습니다
- 데이터 과학자, UX 디자이너, 머신러닝 및 소프트웨어 개발 전문가와 함께 맞춤형 AI 에이전트를 구축할 수 있습니다
- 프로젝트 관리를 위해 ClickUp을 사용하는 경우, 이미 내장된 내부 AI 에이전트를 마음대로 사용할 수 있습니다
먼저 기본 사항부터 살펴봅시다.
AI 에이전트란 무엇인가요?
웹사이트에서 AI 어시스턴트와 채팅을 해본 적이 있다면 이미 기본적인 AI 에이전트와 상호작용을 해본 것입니다. 오늘날 가장 흔히 볼 수 있는 곳은 회사의 고객 지원 페이지에서 고객 쿼리에 답변하거나 지원 티켓을 만들거나 실시간 지원 상담원과의 통화를 주선하는 것입니다.
하지만 AI 에이전트의 기능은 고객 지원 관리에만 한도가 있는 것이 아닙니다. 아래에서 볼 수 있듯이 훨씬 더 많은 일을 할 수 있습니다.
aI 상담원의 정의 /###
AI 에이전트는 사람의 개입을 최소화하면서 사전 정의된 기능을 수행하는 자율적인 프로그램으로, 환경의 다양한 행위자 및 요소를 인식하고 상호 작용하여 목표 달성을 도울 수 있습니다.
예를 들어, 누군가에게 이메일을 보내려는 경우 AI 에이전트는 수신자의 이메일 주소, 이메일 주제, 첨부 파일 등 필요한 입력을 받을 수 있습니다. 그런 다음 이메일 클라이언트와 상호 작용하여 다음을 사용하여 스스로 이메일 초안을 작성합니다 생성 AI .
완료됨과 동시에 이메일 미리보기가 표시되므로 필요한 경우 변경하고 변경이 완료되면 전송할 수 있습니다.
aI 에이전트의 주요 특징 ####
AI 에이전트에 대해 알아야 할 사항을 간단히 정리해 보았습니다:
- 최소한의 사람 입력 요구 사항
- 지속적인 학습 및 개선
- 상황 인식 및 환경과 상호 작용하는 능력
- 외부 데이터 소스에서 데이터를 읽고, 추출하고, 수정하는 기능
- 인간의 언어와 행동에 대한 이해
- 훈련과 학습을 바탕으로 의사 결정을 내릴 수 있는 능력
aI 에이전트의 유형 ### 종류
다양한 요소(예: 디자인 대 기능)를 기준으로 AI 에이전트를 분류할 수 있습니다. 여기서는 기능을 기준으로 분류하여 오늘날 조직에서 두드러지게 볼 수 있는 두 가지 주요 유형의 에이전트를 소개합니다:
- 자율 AI 에이전트: 이러한 에이전트는 일반적으로 고객 대면 업무를 수행하며 높은 수준의 자율적 의사 결정 기능을 갖추고 있습니다. 직원의 개입 없이도 고객 쿼리를 관리할 수 있습니다.
- 보조 AI 에이전트: 내부에 있는AI 기반 앱 직원들이 복잡한 작업을 완료하는 데 도움을 주는 앱입니다. 내부용이기 때문에 선호도에 따라 그래픽 UI가 있을 수도 있고 없을 수도 있습니다.
AI 에이전트를 구축하는 방법 /href/
AI 에이전트를 구축하는 것은 어렵지 않지만 체계적인 접근 방식과 적절한 플랜이 필요합니다. 다음은 비즈니스 요구 사항에 맞는 맞춤형 AI 에이전트를 구축할 때 따라야 하는 8가지 단계입니다:
1단계: 에이전트의 목적 정의하기
AI 에이전트 구축을 시작하기 전에 이를 통해 달성하고자 하는 목표를 명확하게 정의해야 합니다. 그리고 공식적인 문서를 작성해야 합니다.
물론 AI 에이전트가 어떤 기능을 수행하기를 원하는지 대략적으로 알고 있을 수도 있지만, 놓치는 것이 없도록 하려면 원하는 모든 기능과 기능을 문서화해야 합니다
또한 개발 팀이 에이전트의 환경과 기대치를 이해하고자 할 때 참조할 수 있는 중앙 문서가 만들어집니다.
2단계: 팀 구축하기
다음 단계(매우 중요한 단계)는 팀을 구성하여 AI 에이전트를 구축하는 것입니다. 소프트웨어 개발자라고 해도 혼자서 AI 에이전트를 구축하려고 하지 마세요. 강력한 에이전트를 구축하려면 다음과 같은 다양한 분야의 전문 지식이 필요하기 때문입니다:
- 데이터 과학 및 분석
- 머신 러닝(ML)
- UI 디자인
- 소프트웨어 개발
이러한 모든 분야의 전문가를 참여시키지 않으면 결함이 있는 AI 에이전트를 구축하게 될 수도 있습니다. 대신 전문가로 구성된 팀을 먼저 구성하세요.
3단계: 기술 스택 파악하기
팀을 구성한 후에는 AI 에이전트의 역할을 할 기술을 논의하고 결정해야 합니다 aI 에이전트의 플랫폼이 될 기술을 결정해야 합니다 . 여기에는 다음이 포함됩니다:
- 프로그래밍 언어(Java, Python 등)
- 호스팅 환경
- 자연어 처리(NLP) 라이브러리(Gensim, NLTK 등)
- 데이터 분석 라이브러리(Plotly, SciPy, NumPy 등)
- 머신 러닝 모델(예: GPT, BERT, Llama 등)
- 특정 기능에 기반한 기술(예: 컴퓨터 비전, 음성 인식, 로봇 프로세스 자동화 등)
또한 필요할 수 있는 다른 라이브러리 및 프레임워크를 위한 공간도 남겨 두어야 합니다.
AI 에이전트의 기술 스택에 필요한 이러한 요소를 모두 파악하고 선택하면 강력한 기반을 구축할 수 있습니다.
4단계: 디자인 고려 사항 만들기
사용하려는 기술 스택을 식별하는 것 외에도 AI 에이전트를 개발하기 전에 고려해야 할 디자인 고려 사항이 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다:
1. 아키텍처
맞춤형 AI 에이전트의 아키텍처에는 모듈형과 동시형 두 가지 접근 방식이 있습니다. 모듈형 아키텍처에서는 에이전트의 각 부분을 순차적으로 개별적으로 설계한 후 결합하여 에이전트를 완성합니다. 반면 동시 아키텍처는 모든 부분이 동시에 학습되고 구축되는 아키텍처입니다.
2. 사용자 인터페이스 및 경험(UI/UX)
AI 에이전트가 대중을 향한 사용자 인터페이스를 갖기를 원한다면 UI/UX에 포함할 요소도 고려해야 합니다. 여기에는 브랜딩, 마스코트, 부여할 이름 등이 포함됩니다.
3. 데이터 처리
맞춤형 AI 에이전트가 관련 데이터를 수신하고 작업하는 방식도 고려해야 할 또 다른 중요한 사항입니다. 즉, 처음부터 끝까지 전체 데이터 흐름을 명확하게 정의해야 합니다:
- 사용자로부터 수신할 데이터/정보
- 서버에서 추출할 데이터/정보
- 추출된 데이터에 대해 수행해야 할 기능
- 사용자에게 최종 결과 제공
데이터 처리 프로세스의 각 단계를 자세히 설명해야 합니다.
4. 피드백 메커니즘
AI 상담원 시스템에 피드백 메커니즘을 포함시키는 것을 고려하세요. 설문조사, 평가 방법 또는 간단한 좋아요/싫어요 버튼 등 어떤 것이든 상관없습니다. 도구의 지속적인 개선을 위해서는 사용자로부터 에이전트에 대한 피드백을 받는 것이 필수적입니다.
5단계: 학습 데이터 라벨링 및 정리하기
최종 사용자가 누구인지에 따라 상담원을 준비하고 훈련시키는 데 사용할 수 있는 데이터 소스에는 세 가지 종류가 있습니다:
- 조직의 운영 데이터
- 타사 소스에서 받았거나 획득한 외부 데이터
- 고객/사용자가 생성한 사용자 생성 데이터
모델을 학습시키기 위해 어떤 원시 데이터를 선택하든, 학습하기 전에 라벨을 지정하고 정리해야 합니다. 라벨링과 정리란 무엇인가요? 간략한 개요는 다음과 같습니다:
- 라벨링: AI 에이전트가 이해할 수 있도록 사람이 데이터를 수동으로 분류, 태그, 라벨링하는 것을 말합니다. 에이전트에 사용되는 AI 모델이 데이터 포인트 간의 연결을 구축하고 각 데이터 유형이 무엇을 나타내는지 정확하게 인식할 수 있도록 완료됨.
- 정리: 데이터 세트에서 빈 행, 잘못 표시되거나 누락된 값, 오류 등과 같은 비정상적인 요소를 제거하는 것을 말합니다. 이를 제거하면 AI 에이전트가 결함이 있는 데이터로 학습될 가능성을 없앨 수 있습니다.
💡프로 팁: SuperAnnotate, DataLoop, Encord와 같은 도구는 이 두 단계를 모두 지원합니다.
6단계: 에이전트 구축 및 훈련하기
이제 AI 에이전트 구축 및 트레이닝을 시작할 수 있습니다. 필요한 모든 ML 라이브러리와 프레임워크를 설치하고, 훈련 도구를 시작하고, 데이터를 로드하는 등 훈련 환경을 설정하는 것부터 시작하세요.
⚠️ 중요: 모든 데이터를 한 번에 로드하지 마세요. 데이터를 두 개의 하위 집합으로 나누고 하나만 로드하세요. 다른 설정은 테스트용으로 보관하세요.
데이터를 로드한 후에는 3단계에서 선택한 ML 모델을 초기화합니다. 학습 매개변수를 설정하고(선택한 모델에 따라 다를 수 있으므로 여기서 자세히 설명하기는 어렵습니다), 학습 프로세스를 시작합니다.
학습 과정 중 손실 및 정확도와 같은 메트릭을 추적하여 모델이 얼마나 잘 학습하고 있는지 파악하세요. 학습이 잘 되지 않는다면 학습 매개변수를 조정하세요.
동시에 UI 개발자는 AI 에이전트의 UX를 디자인하고 구축해야 합니다.
7단계: 에이전트 테스트하기
학습 프로세스가 완료되면 이제 모델을 테스트할 차례입니다. 이 단계에서는 테스트 목적으로 예약한 데이터 세트의 나머지 절반(6단계)이 등장합니다.
AI 에이전트를 시작하고 테스트 데이터 세트의 쿼리를 통해 실행하고 결과를 분석하세요. 데이터 세트의 각 데이터 포인트에서 원하는 기능을 얼마나 정확하게 수행했는지 관찰하세요. 또한 이러한 작업을 수행하는 데 걸린 시간도 관찰하세요.
에이전트가 의도한 대로 작동한다면 에이전트에 대해 수행해야 하는 세 가지 유형의 테스트가 더 있습니다. 다음과 같습니다:
- 단위 테스트: AI 에이전트의 각 모듈 또는 단위를 독립적으로 테스트하여 제대로 작동하는지 확인합니다
- 사용자 테스트: 에이전트의 일부 목표 사용자를 초대하여 사용자가 어떻게 사용하는지, 각 시나리오에서 얼마나 정확하게 작동하는지 분석할 수 있도록 관찰 하에 에이전트를 사용해 보도록 합니다
- A/B 테스트: 두 가지 버전의 에이전트를 나란히 비교하여 어느 버전이 더 잘 작동하는지 확인합니다
이러한 각 테스트를 통해 AI 에이전트의 성능을 최적화하고 실제 시나리오에서 잘 작동하는지 확인할 수 있습니다. 그러나 테스트 중에 성능이 좋지 않으면 매개변수를 조정하거나 더 큰 데이터 세트로 에이전트를 다시 훈련시켜야 할 수도 있습니다.
8단계: 에이전트 배포 및 모니터링하기
마지막으로 AI 에이전트가 의도한 대로 작동하면 이제 배포할 차례입니다. 기존 시스템과 통합하고 웹사이트나 앱에 배포하세요. AI 에이전트의 기본 제공 피드백 메커니즘을 통해 들어오는 사용자 로그와 피드백을 분석하여 사용자 쿼리에 얼마나 정확하고 빠르게 응답하는지 모니터링하세요.
개선의 여지가 있다면 사용자가 지적한 문제를 해결하여 에이전트의 새 버전을 출시하세요.
맞춤형 AI 에이전트 구현 및 사용 사례 ## 구현 및 사용 사례
사용자 지정 AI 에이전트 aI 사용 사례 (특히 에이전트)의 활용 사례는 각 산업 분야에서 엄청나게 많습니다. 현재 AI가 두각을 나타내고 있는 주요 분야는 크게 네 가지입니다.
1. 이커머스 분야의 AI 에이전트: AI 컨설턴트 및 고객 서비스 에이전트
이커머스 기업의 AI 에이전트는 일반적으로 두 가지 핵심 목표를 달성하는 것을 목표로 합니다:
- 수요 변동 예측 : 이커머스 AI 에이전트는 역사적인 판매 데이터와 시장 동향을 분석하여 수요 변동을 예측하고 비즈니스가 앞서 나갈 수 있도록 지원합니다
- 고객 지원 작업 처리 : 이커머스 AI 에이전트는 정확한 문제 해결을 위해 고객 상호 작용도 분석합니다
예시: 셰인의 가상 비서 는 AI 에이전트를 사용하여 변화하는 시장 트렌드를 평가하는 훌륭한 예시입니다. 실제로 전 세계 시장을 대상으로 소비자 니즈에 따라 최대 600,000개의 항목을 리스트로 제공합니다!
2. 의료 분야의 AI 에이전트: 예측 유지보수 및 가상 비서
AI 에이전트는 의료 기기의 상태를 지속적으로 모니터링하고 분석하여 장비 고장을 예방하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이를 통해 장비 수명을 늘리고 장비 교체 시기를 조직에 알려줍니다.
또한, AI 기반 가상 비서 및 챗봇 은 팔로워 알림과 진료 예약을 통해 환자를 돕고 있습니다. 심지어 의료 데이터를 분석하여 치료법을 제안하고 의사의 진단을 도울 수도 있습니다. 방법을 알아보세요. 👇
예시: IBM 왓슨 온콜로지 는 암 치료 분야에서 능동적인 AI 에이전트 역할을 합니다. 종양 전문의가 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 설계된 이 시스템은 환자 데이터, 광범위한 의학 문헌, 관련 임상시험을 분석하여 증거 기반 치료 권장 사항을 생성합니다.
궁극적으로 의사의 입력이 필요하지만 왓슨 온콜로지는 잠재적인 치료 옵션을 선제적으로 제시하고 관련 연구 결과를 강조하여 중요한 정보를 제공함으로써 의사 결정 과정에 적극적으로 기여합니다.
3. 비즈니스 프로세스 자동화를 위한 AI 에이전트: 추천 시스템 및 로봇 프로세스 자동화
비즈니스는 다음을 사용하는 것을 선호합니다 작업 자동화를위한 /AI 에이전트 로보틱 프로세스 자동화(RPA) 도구로 작업할 때 사용합니다. 예시는 다음과 같습니다:
- 컴퓨터 비전과 데이터 분석을 이용한 보험사의 보험금 자동 청구 처리
- 역사적 데이터 분석을 통한 금융회사의 사기 탐지 및 사기 트랜잭션의 자동화 차단
- AI 및 ML -과거 데이터를 기반으로 한 문서 분류 자동화 제공
예시: 후쿠오쿠 상호 생활 는 일본의 보험 회사로, AI 에이전트를 사용하여 보험금 청구를 처리합니다. AI를 통해 의료 보험에 액세스하고 보험금을 자동으로 계산할 수 있습니다. 이를 통해 이 회사는 약 100만 달러의 비용을 절감하고 직원들의 생산성을 30% 향상시켰습니다.
4. 클라우드 컴퓨팅과 자동화를 활용한 AI 에이전트
AI 에이전트는 클라우드 컴퓨팅 및 자동화 기업의 리소스 계획, 보안 모니터링, 고객 지원 활동에 도움을 줄 수 있습니다. 다음과 같은 방법으로 완료됨:
- 컴퓨팅 성능 요구 사항 예측
- 의심스러운 사용자 활동 분석 및 모니터링
- NLP를 사용하여 고객 쿼리를 이해한 후 답변으로 응답하기 전에AI 지식 기반 예시: Amazon 웹 서비스(AWS) 는 AI 에이전트를 사용하여 컴퓨팅 성능 요구 사항을 예측하는 뛰어난 인스턴스입니다. 이 회사의 AI 시스템은 역사적 데이터를 사용하여 리소스를 효율적으로 할당하고 비용을 절감합니다. 따라서 사용량이 급증하더라도 AWS의 시스템은 다운타임이 발생하지 않습니다.
프로젝트 관리를 위한 AI 에이전트 ## 프로젝트 관리자
마지막에 AI 에이전트를 공개하겠다고 말씀드렸던 것을 기억하시나요? 아, 그리고 구축할 필요도 없다는 멘션도 했었나요? 간단히 말해, 필요한 경우 생산성을 위한 AI 가 바로 경쟁 우위로 가는 지름길입니다.
이 AI 에이전트는 다음과 같습니다 ClickUp Brain -모든 것을 구동하는 AI ClickUp 의 기능을 활용하여 생산성을 극대화하세요. 앱 스택과 원활하게 통합되고 워크플로우를 자동화하며 프로젝트 관리의 수동적인 측면을 제거합니다
하지만 ClickUp Brain은 단순히 자동화만 처리하는 것이 아니라 초스마트 프로젝트 도우미 역할을 합니다. 병목 현상 파악부터 팀과 업무량에 따른 스마트한 작업 일정 예약까지, 프로젝트 진행을 최적화하는 데 필요한 모든 것을 관리합니다.
이러한 AI 기반 생산성은에도 적용됩니다 ClickUp 채팅 실시간 협업을 위한 내장 메시지 플랫폼입니다. ClickUp Brain의 고급 AI 덕분에 ClickUp Chat은 모든 프로젝트, 작업, 문서 등의 정보로 대화를 더욱 풍성하게 만들어줍니다.
채팅 내용을 요약하고, 관련 프로젝트 정보를 가져오기, 팀원들을 위한 작업 생성도 가능합니다.
ClickUp 채팅으로 일과 직장 내 커뮤니케이션을 통합하세요
다음은 ClickUp Chat을 다음과 같이 사용할 때 가능한 모든 것의 간략한 목록입니다 직장을위한 AI 기반 에이전트 :
- 다른 앱에서 정보 가져오기: Google 드라이브에서 파일을 찾아 작업에 연결하고 싶으신가요? ClickUp 채팅에서 관련 프롬프트를 사용하세요(드라이브를 ClickUp 계정에 연결해야 함을 잊지 마세요)
- 빠른 따라잡기: 잠시 자리를 비우셨나요? 따라잡기를 클릭하면 스레드를 간략하게 요약해서 볼 수 있습니다
- 작업 생성: 팀원과 통화 중에 작업을 생성해야 하나요? 채팅 창에서 나가지 않고도 작업을 생성할 수 있습니다. AI를 사용해 각 작업을 목표 프로젝트와 관련 팀원에게 자동으로 연결할 수도 있습니다
ClickUp 채팅 내에서 팀과 회의록을 공유하고 AI 기능을 통해 각 팀원에게 작업 항목을 할당할 수 있습니다
clickUp 채팅을 내부 AI 에이전트로 사용할 때의 장점 ####
ClickUp Chat을 조직의 내부 AI 에이전트로 사용하면 많은 이점이 있습니다. 하지만 눈에 띄는 주요 이점은 다음과 같습니다:
간소화된 워크플로우: 채팅 내에서 작업과 문서를 연결하여 앱 사이를 전환하지 않고도 일과 관련 대화를 관리할 수 있습니다
효율성과 생산성 향상: 채팅 내에서 작업, 보기, 의존성, 공지, 토론에 쉽게 액세스하여 나와 팀의 생산성 향상
데이터 프라이버시 및 보안 강화: 프로젝트 관리 데이터를 한 곳에 보관하고 최고의 보안 표준으로 보호합니다
AI 에이전트인 ClickUp 채팅으로 간편하게 일하세요
작업 관리나 고객 서비스와 같은 비즈니스 프로세스는 가까운 미래에 고급 AI 에이전트가 처리하게 될 것입니다. 머지 않아 기업들이 일상적인 작업과 워크플로우에 맞춤형 에이전트를 구현하는 모습을 보게 될 것입니다.
경쟁에서 앞서 나가고 싶지만 아직 맞춤형 AI 에이전트 구축에 리소스를 투자하고 싶지 않으신가요? ClickUp의 기성 제품인 ClickUp 채팅은 팀 협업, 프로젝트 관리 또는 고객 서비스를 효과적으로 처리하여 중앙 집중식 시스템을 통해 비즈니스 프로세스를 혁신합니다.
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