특히 AI 시스템이 지시를 따르는 것 이상의 일을 해야 할 때, 에이전트 추론은 AI 시스템 구축의 초석이 되고 있습니다. 더 이상 입력을 기다리는 tools를 찾는 것이 아닙니다. 사고하고, 적응하고, 다음 단계를 밟을 수 있는 시스템이 필요합니다.
오늘날 대부분의 AI는 여전히 반응적입니다. 질문에 답하고, 작업을 자동화하고, 스크립트에서 실행됩니다. 그러나 프로젝트가 점점 더 복잡해지고 데이터 소스가 증가함에 따라, 이것만으로는 더 이상 충분하지 않습니다. 실행뿐만 아니라 추론이 필요합니다.
이것이 바로 에이전트 AI가 등장하는 이유입니다. 에이전트 AI는 복잡한 작업을 처리하고, 모호한 부분을 탐색하며, 기업 데이터를 활용하여 더 현명한 결정을 내립니다. "다음에 무엇을 해야 할까?"라고 묻는 대신, 이미 알고 있는 것입니다.
ClickUp Brain은 이런 종류의 인텔리전스를 지원하기 위해 개발되었습니다. 높은 맥락과 빠른 속도의 워크플로우를 운영하는 팀을 위해 설계된 이 앱은 플랜을 세우고, 우선순위를 정하고, 자동화하는 데 도움이 됩니다. 이 모든 것이 맥락 인식 기능과 함께 제공됩니다.
흥미롭죠? 그렇다면 에이전트 AI 추론이 어떻게 작동하는지, 기존 시스템과 어떻게 다른지, 그리고 이를 워크플로우에 효과적으로 구현하는 방법을 자세히 살펴보도록 하겠습니다.
⏰ 60초 요약
지시를 따르는 AI는 더 이상 통하지 않습니다. 에이전트 추론이 지능형 시스템의 작동 방식을 재정의하는 이유는 다음과 같습니다.
- 에이전트 추론을 사용하여 목표를 설정하고, 플랜을 세우고, 적응하고, 의도적으로 행동하는 AI 시스템을 만듭니다. 미리 정의된 단계를 실행하는 것이 아니라
- 모호성을 처리하고, 작업을 관리하며, 피드백을 통해 학습하는 에이전트를 배치하여 정적 자동화를 넘어섭니다
- 제품 제공, 지원 분류, 기업 검색, 전략에 걸쳐 에이전트 시스템을 적용하여 영향력이 큰 결과를 이끌어 내십시오
- 추론 엔진, 동적 워크플로우, 피드백 루프, 인간 중심 제어 기능을 사용하여 더 스마트한 아키텍처를 설계하십시오
- 구조화된 데이터, 적응형 인프라, 점진적인 팀 채택 전략으로 확장성의 함정을 피하십시오
- 자동화, 우선순위 지정, 상황 인식 의사 결정 기능을 갖춘 ClickUp Brain으로 지능형 워크플로우를 더 빠르게 구축하세요
대리적 추론의 이해
에이전트 추론은 AI 시스템이 목표를 설정하고, 결정을 내리고, 행동을 취할 수 있는 것을 말합니다. 지속적인 지시 없이도 모든 것을 수행할 수 있습니다. 이는 반응적 실행에서 지능적 자율성으로의 전환입니다.
다음과 같은 경우에 실제로 작동하는 것을 볼 수 있습니다.
- AI 어시스턴트는 영향력과 긴급성에 따라 제품 백로그 항목의 우선순위를 지정합니다
- 코딩 에이전트는 과거 스프린트에서 발생한 오류 패턴을 분석하여 코드 베이스를 리팩터링합니다
- 일부 지식 도우미는 내부 문서를 스캔하여 지원 티켓이 제출되기 전에 해결책을 제안합니다
이것들은 하드코딩된 작업이 아닙니다. 맥락을 해석하고 목적을 가지고 행동을 선택하는 추론 모델에 의해 지원되는 목표 지향적 행동입니다.
이것이 에이전트형 AI 추론의 차별점이며, 현대 지능형 시스템의 기반이 되는 이유입니다.
📖 더 읽기: 작업 최적화를 위해 사용할 수 있는 놀라운 AI 도구를 모두 확인하고 싶다면, 여기 워크플로우 최적화를 위한 최고의 AI 앱 목록이 있습니다
인공지능에서 에이전트 추론의 역할
고급 AI 모델로 일할수록, 전통적인 논리 트리와 사전 정의된 스크립트는 한계가 있습니다.
다음과 같은 시스템이 필요합니다.
- 사용자의 모호하거나 불완전한 입력 내용 해석
- 훈련 데이터와 현재 맥락에서 도출
- 단계별 설명 없이 특정 작업을 실행
- 데이터 소스 전반에 걸쳐 애매한 요청 처리
이것이 바로 에이전트 AI 추론이 강점을 발휘하는 부분입니다. AI 에이전트는 특히 기업 검색, 제품 관리 또는 대규모 소프트웨어 개발과 같은 복잡한 환경에서 의도와 실행 사이의 간극을 메울 수 있습니다.
또한 시간이 지남에 따라 개선되는 AI 시스템을 구축할 수 있는 길이 열립니다. 올바른 아키텍처를 사용하면 에이전트 모델이 지속적으로 개선되고, 우선순위를 조정하고, 효과가 있는 것에 따라 결과를 구체화할 수 있습니다.
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에이전트 시스템과 비에이전트 시스템
실제 AI 워크플로우에 적용했을 때 두 가지 접근 방식이 어떻게 쌓이는지 살펴보겠습니다.
| 기능 | 자동 시스템 | 비대리인 시스템 |
| 의사 결정 | 자율적이며, 맥락을 인식하는 | 트리거 기반, 반응형 |
| 목표 설정 | 역동적이고 내부적 | 외부 입력에 의해 미리 정의됨 |
| 적응력 | 결과와 피드백을 통해 학습합니다 | 수동 개입 필요 |
| 데이터 처리 | 여러 데이터 소스에서 종합 | 한 번에 하나의 작업 또는 데이터 세트에 한도 |
| 출력 | 개인화되고 진화하는 응답 | 정적, 템플릿 출력 |
비대리인 워크플로우는 주로 반복적인 자동화 또는 좁은 범위의 도구를 위한 것입니다. 그러나 복잡한 문제 해결, 상황 전환 또는 전략적 실행을 위해 구축하는 경우, 대리인 모델은 훨씬 더 광범위한 기능을 제공합니다.
AI의 대리 추론의 핵심 구성 요소
에이전트 지능을 구축하는 것은 기존의 자동화에 더 많은 레이어를 추가하는 것이 아닙니다. 실제 에이전트가 목표를 설정하고, 진행 상황을 평가하고, 시간이 지남에 따라 적응하는 방식을 반영하는 추론 프로세스를 통해 AI 시스템을 설계하는 것입니다.
에이전트 워크플로우를 작동시키는 핵심 요소는 다음과 같습니다.
1. 목표 설정
모든 추론 시스템은 명확한 목표로 시작합니다. 이 목표는 사용자가 정의하거나 새로운 입력이나 새로운 패턴을 기반으로 에이전트 AI 시스템 내부에서 생성될 수 있습니다.
- 제품 에이전트는 팀 간 방해 요소를 기반으로 지연 위험을 식별할 수 있습니다
- 고객 지원 담당자는 반복되는 문제를 감지하고 해결 워크플로우의 우선순위를 지정할 수 있습니다
그 키는 주도권입니다. 목표는 단순히 따르는 것이 아니라, 생성하고, 평가하고, 다듬는 것입니다.
2. 플랜과 분해
목표가 정의되면, AI는 그것을 더 작은 작업으로 세분화합니다. 여기에는 의존성, 가용 자원, 타이밍에 대한 추론이 포함됩니다.
예를 들어, 레거시 데이터베이스를 마이그레이션하라는 요청을 받은 에이전트는 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.
- 구식 스키마 식별
- 현대의 대안과 비교해 보세요
- 다운타임을 최소화하기 위해 마이그레이션 순서를 정하십시오
이러한 시스템은 단순히 단계를 완료하는 것이 아니라, 가장 효율적인 작업 순서를 추론합니다.
3. 상황적 기억과 피드백
기억이 없다면 적응할 수 없습니다. 에이전트 AI는 과거의 이벤트, 결정, 외부 변화에 대한 지속적인 이해가 필요합니다. 이 기억은 다음을 지원합니다.
- 장기적인 목표에 대한 진행 상황 추적
- 실시간 피드백을 바탕으로 전략 조정
- 미래의 추론을 개선하기 위해 관련 결과를 저장
전통적인 논리 트리와는 달리, 에이전트 모델은 무엇이 효과가 있었고 무엇이 효과가 없었는지를 평가하고, 반복을 통해 지속적으로 개선할 수 있습니다.
4. 적응형 실행
실행은 최종 단계가 아니라, 계속해서 진화하는 과정입니다. 추론 엔진은 각 작업의 결과를 모니터링하고 필요에 따라 조정합니다.
예를 들어, 문서 요약하는 워크플로우에서 에이전트는 다음과 같은 작업을 할 수 있습니다.
- 저품질 입력 데이터 인식
- 원천 선택의 우선순위 재조정
- 청중의 피드백에 따라 요약 스타일을 조정
이러한 유연성은 독립적으로 작동하면서도 정확하고 상황에 맞는 응답을 생성할 수 있는 지능형 시스템과 비대리인 워크플로우를 구분합니다.
이러한 구성 요소가 함께 작동하면 복잡성에 따라 학습하고 조정하며 확장하는 더 스마트한 시스템을 얻을 수 있습니다. 엔지니어링, 제품 또는 지식 관리를 위한 AI 애플리케이션을 구축하든, 에이전트 추론은 일관되고 지능적인 결과의 기초를 형성합니다.
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에이전트 추론 구현
일을 처리하는 AI를 설계하는 것은 쉽습니다. 중요한 일과 그 처리 방법을 결정하는 AI를 설계하는 것이 흥미로운 부분입니다. 이 부분에서 에이전트 추론은 단순한 기능 이상의 의미를 갖습니다. 이 부분이 바로 그 구조입니다.
스택에 이를 구현하는 데 필요한 것은 다음과 같습니다.
스크립트가 아닌 의사 결정의 경계를 정의하세요
에이전트 시스템에 단계별 지침을 제공하지 않습니다. 에이전트가 만질 수 있는 것, 추구해야 하는 목표, 탐색할 수 있는 범위와 같은 경계를 정의합니다.
그 의미는:
- 정적 규칙이 아닌 객관적 기능 만들기
- 에이전트가 트레이드 오프(속도 대 정확성, 단기적 이익 대 장기적 이익)를 평가할 수 있도록 허용
- 명령어 대신 제약 조건을 입력하는 방법
이것이 바로 시스템의 회복력을 높여줍니다. 예상치 못한 입력, 프로젝트 범위 변경, 불완전한 데이터 등을 흐름을 방해하지 않고 처리할 수 있습니다.
플랜을 세우고 우선순위를 다시 정할 수 있는 추론 엔진을 구축하세요
구현의 핵심은 추론 엔진입니다. 논리 계층은 목표를 작업으로 변환하고, 피드백에 적응하며, 동적으로 작업을 순서화하는 역할을 합니다.
이 디자인을 하려면 다음이 필요합니다:
- 높은 수준의 목표를 실행 가능한 작업으로 세분화하는 플래너
- 완료됨, 진행 중, 피해야 할 작업을 저장하는 메모리 레이어
- 진행 상황, 오정렬, 방해 요소를 확인하는 제어 루프
AI 안에 제품 관리자를 구축하는 것과 같은 것이라고 생각하면 됩니다. 원래 요청된 내용뿐만 아니라 지금 중요한 것을 지속적으로 평가하는 사람입니다.
적응형 워크플로우를 지원하는 tools와 통합
대부분의 구현이 실패하는 이유는 바로 여기에 있습니다: 사람들은 비-에이전트 시스템 위에 에이전트 시스템을 구축합니다. 에이전트 시스템의 행동을 엄격하고 선형적인 워크플로우에 연결할 수 없으며, 그것이 성공할 것이라고 기대할 수 없습니다.
사용자의 환경이 지원해야 하는 사항:
- 우선순위의 동적 재정렬
- 스프린트 도중 작업 소유권 변경 가능
- 상황에 따른 교차 기능 트리거
바로 이 지점에서 ClickUp Brain이 등장합니다. ClickUp Brain은 단순한 자동화 그 이상입니다. 에이전트가 작업, 문서, 데이터, 의존성을 넘나들며 추론할 수 있도록 해줍니다. 에이전트가 사양 문서가 구식이라고 판단하면, 에이전트는 문서에 플래그를 지정하고 작업을 재할당하며, 스프린트 목표를 조정할 수 있습니다.
ClickUp Brain은 분석, 정리, 실행 가능한 통찰력 제공 등의 기능을 통해 의사 결정과 문제 해결에 중요한 역할을 합니다. 그 역할을 소개합니다.
- 정보 집계: ClickUp Brain은 작업, 문서, 코멘트에서 데이터를 통합하여 의사 결정을 위한 포괄적인 보기를 제공합니다
- 상황 분석: 다양한 자산에 걸쳐 관계와 패턴을 파악하여 선택의 상황을 이해하는 데 도움이 됩니다
- 우선순위 지정: 작업의 우선순위와 마감일을 분석함으로써, ClickUp Brain은 중요한 문제를 먼저 해결할 수 있도록 합니다
- 협업과 커뮤니케이션: 토론 내용을 요약하고 핵심 사항을 강조하여 모든 이해관계자가 필요한 정보에 접근할 수 있도록 합니다
- 문제 파악: ClickUp Brain은 병목 현상 및 기한이 지난 작업을 감지하여 문제가 확대되기 전에 잠재적인 문제를 알려줍니다
- 의사 결정 지원: 정확한 정보를 바탕으로 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있도록 통찰력과 권장 사항을 제공합니다
- 효율성과 자동화: ClickUp Brain은 반복적인 작업을 자동화함으로써 시간을 절약하고 전략적 결정에 집중할 수 있도록 합니다
AI 기반 작업 추천 및 워크플로우 자동화 기능을 활용하면 목표를 설정 및 추적하고, 작업을 자동화하고, 정보에 입각한 결정을 쉽게 내릴 수 있습니다. ClickUp Brain이 목표 설정 및 추적을 간소화하여 전략적 목표에 부합하도록 하는 방법을 소개합니다.
- 목표 및 OKR 추적: ClickUp을 사용하여 작업 공간 계층 구조를 구성하여 목표 및 OKR을 추적하세요. 목록 보기 및 간트 보기 같은 도구를 사용하면 진행 상황을 시각화하고 목표를 계속 추적할 수 있습니다. ClickUp AI는 목표의 측정 가능성과 실행 가능성을 유지하기 위한 통찰력과 권장 사항을 제공하여 이 기능을 더욱 향상시킵니다
- 문서 업데이트 통합: ClickUp 문서에서 목표 및 OKR 업데이트를 통합하세요. 이렇게 하면 정보를 중앙 집중화하고, 이해관계자에게 태그를 지정하고, 작업을 참조할 수 있습니다. ClickUp AI는 업데이트 작성, 진행 상황 요약, 회의 노트에서 실행 가능한 통찰력 생성까지 다양한 작업을 지원합니다
- AI 기반 지원: 목표 또는 업데이트를 명확하게 표현하는 데 어려움을 겪고 계십니까? ClickUp AI는 콘텐츠를 초안 작성하고, 요약을 제공하고, 다음 단계를 제안할 수도 있어 시간과 노력을 절약할 수 있습니다
자동화는 ClickUp Brain의 핵심입니다. 반복적인 프로세스를 원활하게 처리하는 동안 고가치 작업에 집중할 수 있습니다.
- 워크플로우 자동화: ClickUp Brain의 AutoAI 기능을 사용하면 작업 생성, 업데이트, 연결을 자동화할 수 있습니다. 예를 들어, 하위 작업이 완료되면 상위 작업의 상태를 업데이트하는 등 특정 조건에 따라 작업을 트리거하도록 자동화를 설정할 수 있습니다
- AI 생성 하위 작업: ClickUp Brain은 간단한 작업 이름만으로 세부적인 하위 작업을 생성할 수 있어 워크플로우에서 놓치는 부분이 없습니다
- 맞춤형 자동화*: 일일 작업 스케줄링, 템플릿 적용, 의존성 관리 등 고유한 필요에 맞게 자동화를 조정할 수 있습니다. 이를 통해 수동으로 하는 노력을 줄이고 프로젝트 전반에 걸쳐 일관성을 유지할 수 있습니다
ClickUp Brain은 실시간 통찰력과 추천을 제공하여 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
- AI 기반 작업 추천: ClickUp Brain은 작업 공간을 분석하여 주의가 필요한 작업을 제안함으로써 효과적인 우선순위 지정을 돕습니다. 이를 통해 중요한 작업을 신속하게 처리하여 전반적인 효율성을 향상시킬 수 있습니다
- 실시간 요약*: 개별 작업을 열지 않고도 프로젝트 요약과 업데이트를 즉시 확인할 수 있습니다. 이 기능은 진행 상황과 잠재적 장애 요인에 대한 높은 수준의 개요가 필요한 관리자에게 특히 유용합니다
- 연결된 검색 및 인사이트: ClickUp Brain은 Google Drive, SharePoint와 같은 외부 도구와 통합되어 플랫폼 전반에 걸쳐 정보를 검색하고 분석할 수 있습니다. 이를 통해 정보에 입각한 결정을 내리는 데 필요한 모든 데이터를 확보할 수 있습니다
ClickUp Brain을 워크플로우에 통합하면 효율성과 명확성, 집중력을 높일 수 있습니다. 야심 찬 목표를 설정하든, 반복적인 작업을 자동화하든, 전략적 결정을 내리든, ClickUp Brain은 최고의 사고 파트너입니다.
AI 기반 작업 추천 및 워크플로우 자동화와 같은 내장 기능을 갖춘 ClickUp Brain은 에이전트가 실행뿐만 아니라 영향력에 집중할 수 있도록 도와줍니다.
완벽함이 아닌 피드백을 위한 디자인
어떤 에이전트도 처음부터 제대로 된 결과를 얻지는 못합니다. 그러나 학습을 위해 만들어진 시스템이라면 괜찮습니다. 피드백 루프는 에이전트 AI가 그 기능을 강화하는 곳입니다.
여러분의 임무는 다음과 같습니다.
- 양질의 피드백을 위한 환경 조성(작업 결과, 방해 요소, 해결 시간)
- 성과에 따라 에이전트가 자신의 행동을 수정하도록 하십시오
- 초기 논리를 과도하게 학습시키지 말고 사용량에 따라 성장하도록 하십시오
팀과 프로젝트 전반에 걸쳐 확장 가능한 시스템을 원한다면, 엄격함을 타협해야 합니다.
에이전트 추론은 지능에 관한 것만이 아닙니다. 인프라에 관한 것입니다. 목표, 플랜, 피드백, 환경에 관한 선택에 따라 에이전트가 생각해야 하는 것 이상의 일을 할 수 있는지 여부가 결정됩니다.
ClickUp Brain과 같은 도구를 사용하면 기존의 워크플로우에 추론을 붙여넣는 것이 아닙니다. 팀이 움직이는 속도에 맞춰 의사결정을 내릴 수 있는 시스템을 구축하는 것입니다.
📖 더 읽기: 더 나은 자동화를 위한 AI 에이전트 구축 방법
AI 시스템에서의 대리적 추론의 응용
논리 트리와 정적 자동화가 실패하는 생산 환경에서 에이전트 추론이 구현되고 있습니다. 복잡성, 모호성, 전략적 의사 결정을 해결하는 실시간 시스템입니다.
실제로 작동하는 모습은 다음과 같습니다.
1. 범위 및 방해 요소를 관리하는 제품 배송 대리인
5개의 제품 스쿼드에서 매주 스프린트를 운영하는 핀테크 회사에서는 범위 확대와 스프린트 속도를 모니터링하기 위해 에이전트 시스템을 배포했습니다.
대리인:
- Jira, Notion, GitHub에서 스토리 스캔
- 속도 추세가 잘못 정렬된 것을 감지합니다(예: 다음 스프린트에 3개의 백로그 스토리가 포함됨)
- 배송 위험을 표시하고 마일스톤을 보존하기 위해 범위 축소를 자동 제안합니다
프로젝트 메타데이터뿐만 아니라 시간, 의존성, 진행 데이터에 걸쳐 추론합니다.
2. 내부 해결에 대해 훈련받은 분류 요원 지원
B2B SaaS 회사에서 L2 지원 에이전트는 반복되는 에스컬레이션에 빠져 있었습니다. 에이전트는 내부 티켓 스레드, 문서 업데이트, 제품 로그에 대한 교육을 받았습니다.
현재:
- 다중 의도 추론으로 새로운 티켓 분류
- 로그와 과거 티켓의 이전 해결책 상호 참조
- 상황에 맞는 응답 제안을 자동으로 작성하고, 예외적인 경우를 적절한 팀에 배정합니다
시간이 지나면서 반복되는 패턴에서 제품 버그가 나타나기 시작했습니다. 채널이 분산되어 있기 때문에 사람이 발견하지 못한 문제입니다.
3. 배포 파이프라인의 인프라 최적화 에이전트
모델 배포를 관리하는 AI 인프라 팀(MLFlow, Airflow, Jenkins)은 과거의 실패 사례에 따라 훈련된 DevOps 에이전트를 구현했습니다.
자율적으로:
- 실패한 작업과 근본 원인(예: 디스크 공간 초과, 메모리 제한)을 감지합니다
- 영향도와 하위 작업 체인에 따라 빌드 대기열의 우선순위를 다시 지정합니다
- 우선순위가 높은 워크플로우의 차단을 해제하도록 배포 순서를 수정합니다
이 기능은 인시던트 대응을 수동 알림에서 자동 추론 및 조치로 전환하여 구축 중단 시간을 줄였습니다.
👀 알고 계셨나요? AI 에이전트의 개념은 1950년대로 거슬러 올라갑니다. 그 당시 연구자들은 체스를 두면서 추리할 수 있는 프로그램을 만들었습니다.
이 때문에 게임 전략은 자율적 의사 결정의 첫 번째 실제 테스트 중 하나가 되었습니다.
4. 기업 검색에서의 지식 종합
수천 개의 내부 메모, 계약서, 규제 업데이트를 관리하는 로펌에서는 검색이 실패하는 경우가 많았습니다.
검색 에이전트 지금:
- "SEC 공개와 관련된 최근의 선례를 요약해 주세요"와 같은 쿼리를 해석합니다
- 내부 데이터베이스, 규정, 과거 클라이언트 조언 메모에서 가져옴
- 인용문과 표면적인 위험 평가로 요약을 작성합니다
차이점은 무엇일까요? 키워드 매칭이 되지 않는다는 것입니다. 사용자의 역할과 사례의 맥락에 맞춰 구조화된 데이터와 비구조화된 데이터를 모두 고려합니다.
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5. 운영 및 전략 팀을 위한 OKR 에이전트
시장 전반에 걸쳐 빠르게 확장하는 헬스케어 기술 기업에서 리더십은 분기별 OKR을 조정할 수 있는 방법이 필요했습니다.
플랜 에이전트는 다음을 수행하도록 훈련받았습니다.
- KPI의 움직임 모니터링(예: 한 지역의 환자 확보 지연)
- 차단 기능을 추적하여 근본적인 기능 파악(예: 온보딩 지연, 지원 대기 시간)
- 수정된 OKR 범위와 부서 간 자원 이동을 추천합니다
이를 통해 리더십은 분기 내 목표에 적응할 수 있게 되었고, 이전에는 후행 계획에 한도가 있었습니다.
이러한 모든 응용 예시는 이러한 에이전트 추론 시스템이 AI가 실제 비즈니스 논리 내에서 작동할 수 있도록 한다는 것을 분명히 보여줍니다. 정적 규칙과 워크플로우로는 이를 따라잡을 수 없습니다.
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도전과 고려 사항
에이전트 AI 구축은 건축적인 변화입니다. 그리고 그 변화에는 실제적인 마찰이 따릅니다. 잠재력은 엄청나지만, 에이전트 추론을 운영화하기 위한 과정에는 그 자체로 여러 가지 도전 과제가 따릅니다.
채택을 진지하게 고려하고 있다면, 이 제약 조건을 고려하여 설계해야 합니다.
1. 자율성과 통제의 균형
에이전트 시스템은 독립적으로 작동한다고 약속하지만, 그만큼 위험도 따릅니다. 명확한 경계가 없으면 에이전트가 잘못된 목표를 위해 최적화하거나 충분한 맥락 없이 행동할 수 있습니다.
다음과 같은 준비가 필요합니다.
- 각 에이전트에 대해 수용 가능한 운영 매개변수를 정의합니다
- 민감한 작업에 대한 인간 오버라이드 계층 구축
- 키 결정 노드에서 에이전트 행동을 평가하기 위한 체크포인트 설정
완전한 자유가 목표는 아닙니다. 안전하고 목표 지향적인 자율성이 목표입니다.
2. 훈련 데이터 부족 = 예측할 수 없는 행동
에이전트는 에이전트가 구축된 훈련 데이터의 품질에 따라 그 성능이 결정되며, 대부분의 조직은 여전히 파편화되거나, 구식이거나, 모순되는 데이터 세트를 보유하고 있습니다.
신뢰할 수 있는 신호가 없으면 추론 엔진은 다음과 같이 작동합니다.
- 무관하거나 질이 낮은 답변
- 상황에 따라 관련성을 잘못 해석하는 환경
- 좁은 사용 사례를 넘어 의사 결정의 규모를 확장하기 위한 노력
이 문제를 해결하는 방법은 데이터 소스를 통합하고, 표준을 적용하고, 라벨이 붙은 데이터 세트를 지속적으로 개선하는 것입니다.
3. 정적 인프라에서는 추론이 확장되지 않습니다
많은 회사들이 에이전트 기능을 딱딱하고 적응력이 없는 시스템에 적용하려고 시도하지만, 금세 실패합니다.
에이전트 시스템에 필요한 것:
- 에이전트의 의사결정에 실시간으로 적응할 수 있는 이벤트 기반 아키텍처
- 변화하는 목표에 동적으로 반응하는 API와 워크플로우
- 출력뿐만 아니라 피드백 루프를 지원하는 인프라
현재 스택이 적응할 수 없다면, 아무리 똑똑한 에이전트라도 한계를 맞이하게 될 것입니다.
👀 알고 계셨나요? NASA의 큐리오시티 탐사선은 AEGIS라는 AI 시스템을 사용하여 화성에서 분석할 암석을 자율적으로 선택합니다.
지구로부터 지시를 기다리지 않고 실시간으로 과학적인 결정을 내릴 수 있었습니다.
4. 이유 없는 RAG 시스템은 벽에 부딪혔다
검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG)은 강력하지만 에이전트 논리가 없기 때문에 대부분의 RAG 시스템은 수동적입니다.
다음과 같은 경우에 문제가 발생합니다.
- 검색 논리는 결과의 성공 여부에 따라 적응할 수 없습니다
- 에이전트는 문서 품질이나 종합 격차를 평가할 수 없습니다
- 쿼리 구성은 맥락에 대한 인식이 부족합니다
이 격차를 줄이기 위해서는 RAG 시스템이 무엇을 검색해야 하는지, 왜 그것이 중요한지, 그리고 그것이 작업에 어떻게 부합하는지를 추론할 수 있어야 합니다. 그리고 단순히 찾은 것에서 텍스트를 생성하는 것이 아니라 말입니다. 즉, RAG 시스템을 검색 엔진이 아닌 전략가처럼 작동하도록 업그레이드해야 한다는 의미입니다.
5. 조직의 채택이 가장 큰 걸림돌이 되는 경우가 많습니다
기술이 아무리 발전해도 사람들은 AI가 우선순위 지정, 플랜, 또는 여러 기능 간의 조정을 담당하는 것을 거부합니다.
다음과 같은 준비가 필요합니다.
- 비위임 워크플로우로 시작해서 점차 발전시키세요
- 에이전트의 가시성, 감사 가능성, 오버라이드 가능성 유지
- 팀원들에게 에이전트 시스템이 어떻게 작동하는지에 대해 교육함으로써 시간이 지남에 따라 신뢰가 쌓입니다
입양은 모델에 관한 것보다 명확성, 통제력, 투명성에 관한 것입니다.
6. 에이전트는 체계적인 피드백 없이는 적응할 수 없습니다
에이전트의 적응 능력은 에이전트가 무엇을 통해 학습하는가에 달려 있습니다. 피드백 루프가 제대로 작동하지 않으면 정체 상태에 빠집니다.
즉,
- 작업 완료뿐만 아니라 모든 결과(성공/실패)를 기록합니다
- 양적, 질적 성과 데이터 피드백
- 이를 통해 메트릭스 대시보드뿐만 아니라 모델 업데이트를 추진합니다
에이전트 AI 시스템은 지속적으로 개선되어야 합니다. 피드백 구조가 없다면, 시스템은 정체 상태에 빠지게 됩니다.
에이전트 추론은 압박 속에서 추론을 하기 위해 구축된 모델, 논리, 제약 조건, 워크플로우의 시스템입니다. 이것을 다른 자동화 계층처럼 취급하면 실패할 것입니다.
그러나 관련성, 피드백, 제어 기능을 고려하여 설계한다면, 시스템은 단순히 작동하는 것이 아니라 생각하고 계속 개선될 것입니다.
⚡ 템플릿 아카이브: 시간을 절약하고 생산성을 향상시키는 최고의 AI 템플릿
미래는 사고할 수 있는 시스템의 시대
에이전트 추론은 실제 환경에서 지능형 시스템이 작동하는 새로운 표준이 되고 있습니다. 복잡한 쿼리를 처리하기 위해 대규모 언어 모델을 사용하든, 의사 결정을 자동화하기 위해 AI 솔루션을 배포하든, 도구, 데이터, 팀 전반에 걸쳐 작업을 수행할 수 있는 에이전트를 설계하든, 이러한 시스템은 이제 새로운 기준에 직면해 있습니다. 이러한 시스템은 맥락과 의도를 고려하여 추론하고, 적응하고, 행동해야 합니다.
가장 관련성 높은 문서를 찾아내는 것부터 단편적인 회사 지식의 의미를 파악하고 올바른 맥락에서 복잡한 작업을 실행하는 것까지, 적절한 순간에 적절한 정보를 전달하는 능력은 더 이상 선택 사항이 아닙니다.
ClickUp Brain을 사용하면 단순히 작업을 체크하는 것이 아니라, 일과 목표를 일치시키는 에이전트 워크플로우를 구축할 수 있습니다. 지금 바로 ClickUp을 사용해 보세요.