AI 기술은 이제 막 우리 삶에 들어왔지만 이미 빠르게 발전하기 시작하여 일상과 직업의 다양한 영역에 통합되고 있습니다. AI 기술은 규칙 기반 시스템에서 시작하여 딥러닝과 제너레이티브 AI로 발전했고, 현재는 다양한 AI 모델을 결합하여 서비스를 제공하는 AI 에이전트로 발전했습니다. 아직은 생소한 AI 기술의 발전이 가속화되면서 새로운 트렌드가 생겨나고 AI의 유연한 활용이 발견되고 있습니다. 두 가지 새로운 AI 기술인 에이전트 AI와 비에이전트 AI 도구의 차이점을 알아보고 싶으신 분들을 위해 준비했습니다!

이 글에서는 에이전트 AI와 비에이전트 AI의 차이점을 살펴보고 그 용도에 대해 알아보겠습니다.

준비되셨나요? 시작하죠!

TL; DR

  • 에이전트 AI는 복잡한 다단계 작업을 자율적으로 실행하고 독립적인 의사 결정을 내릴 수 있는 AI 시스템입니다.
  • 비에이전트 AI는 한 번에 하나의 작업만 처리할 수 있으며 출력을 생성하기 위해 사람의 입력이나 안내가 필요한 AI입니다.
  • 에이전트 AI와 비에이전트 AI의 가장 큰 차이점은 에이전트 AI는 자율적이고 독립적인 결정을 내릴 수 있는 반면, 비에이전트 AI는 명령이 필요하다는 점입니다.
  • 에이전트형 AI는 이미지 생성기, LLM 등 다양한 AI 모델을 사용자에게 제공하는 반면, 비에이전트형 AI는 일반적으로 한 번에 하나의 AI 모델만 제공합니다.
  • 에이전트형 AI는 기업이나 회사 등의 조직에 빠르게 통합되고 자체 학습을 통해 적응하는 반면, 비에이전트형 AI는 일반적인 사용 사례를 위해 설계되었습니다.
  • 여러 LLM, 이미지 생성기, 웹 검색, 지식 기반 및 강력한 RAG를 통해 기업 데이터와 통합하고 작업을 자동화할 수 있는 AI 어시스턴트를 찾고 있다면 TextCortex 을 추천합니다.

에이전트 AI란 무엇인가요?

에이전트 AI는 단순한 작업 수행을 넘어서는 새로운 인공지능 기술을 말합니다. 에이전트 AI는 보다 자율적이고 능동적이며 복잡한 작업을 수행하기 위한 의사 결정을 내리고 환경을 이해하는 등의 목적을 위해 설계되었습니다. 에이전트 AI는 비에이전트 AI와 달리 독립적인 의사 결정 메커니즘을 가지고 있으며 반복적인 작업을 실행하기 위해 사람의 입력과 안내가 필요하지 않습니다. 에이전트 AI는 목표를 달성하도록 설정하면 주어진 데이터를 분석하고 환경으로부터 정보를 수집하여 계획, 로드맵 및 작업을 생성하고 프로세스를 실행하기 위한 조치를 취합니다. 에이전트 AI가 할 수 있는 일

  • 목표 설정
  • 계획 및 전략 수립
  • 학습 및 적응
  • 상호 작용

비에이전트 AI 정의

비에이전트 AI는 오늘날 가장 일반적으로 사용되는 AI 기술 중 사람의 입력과 안내가 필요한 기술을 통칭하는 용어입니다. 생성 AI와 같은 비에이전트 AI 시스템은 복잡하고 특정한 작업을 실행하는 데 탁월한 도구이지만, 에이전트 AI와 달리 자동화나 독립적인 의사 결정 기능이 없습니다. 비에이전트 AI는 사전 정의된 규칙과 매개변수 내에서 작동하여 입력에 응답하거나 출력을 생성합니다. 비에이전트 AI의 예는 다음과 같습니다:

  • 텍스트 생성기
  • AI 챗봇
  • 이미지 생성기
  • AI 검색 엔진
  • 음성 어시스턴트

AI에서 에이전틱의 의미

에이전트 AI에서 에이전트라는 단어는 개인(또는 이 경우 AI)이 주변 세계를 관찰하여 독립적인 결정을 내릴 수 있는 메커니즘인 에이전시의 개념에서 유래했습니다. 에이전트 AI 시스템도 AI 모델과 의사 결정 알고리즘을 사용하여 주변 세계를 관찰함으로써 주어진 목표를 달성합니다. 이 과정은 인간의 의사 결정 메커니즘과 유사하며 자율적으로 이루어집니다.

에이전트 AI와 비에이전트 AI: 차이점

에이전트형 AI와 비에이전트형 AI는 개발 목적과 사용 영역이 모두 다릅니다. 에이전트 AI는 조직의 워크로드를 자동화하는 데 이상적이며, 비에이전트 AI는 특정 작업을 실행하는 데 이상적입니다. 이러한 구분의 주된 이유는 에이전트 AI와 비에이전트 AI의 차이 때문입니다. 에이전트 AI와 비에이전트 AI의 차이점을 살펴 보겠습니다.

일하는 방식

비에이전트 AI는 특정 입력과 사람의 안내가 있어야 결과물을 생성할 수 있습니다. 예를 들어 비에이전트 AI 범주에 속하는 이미지 생성기를 사용하여 초현실적인 아트웍을 제작하려면 프롬프트를 입력하고 AI를 트리거해야 합니다. 그러나 에이전트 AI는 주어진 목표를 달성하는 과정에서 이미지를 생성해야 하는 경우 사람의 입력을 기다리지 않고 AI 이미지 생성기를 트리거하고 그 결과물을 사용하여 프로세스를 계속 진행합니다. 에이전트 AI에 목표를 부여한 후에는 사용자가 나머지 프로세스에 관여할 필요가 없으며, 생성부터 데이터 분석까지 모든 작업을 자율적으로 실행합니다. 에이전트 AI와 비에이전트 AI의 가장 큰 차이점은 에이전트 AI는 전체 프로세스와 여러 작업을 자율적으로 실행하는 반면, 비에이전트 AI는 사람의 입력에 따라 한 번에 하나의 작업만 실행한다는 점입니다.

사용 사례

비에이전트 AI는 단일 단계의 특정 사용 사례에서 높은 성능을 제공하지만, 에이전트 AI는 다단계의 복잡하고 장기적인 작업에서도 높은 성능을 제공합니다. 비에이전트 AI를 사용하여 프롬프트와 같은 방법으로 단일 작업에 대한 완벽한 결과물을 생성할 수 있습니다. 에이전트 AI를 사용하면 완벽한 결과물을 사용하여 복잡하고 장기적인 반복 작업을 자동화할 수 있습니다. 에이전트 AI는 객관적인 실행 과정에서 산출물의 피드백에 따라 스스로 학습하며 통합된 조직에 더욱 유용해집니다. 비에이전트 AI 도구는 특별히 훈련되지 않는 한 어떤 조건에서도 표준 성능을 제공합니다.

TextCortex - 엔터프라이즈 AI 동반자

GPT-4o, GPT-4o Mini, Claude 3.5 Sonnet, Claude 3.5 Haiku 등 여러 LLM, DALL-E, Stable Diffusion 3 등 여러 AI 이미지 생성기, 웹 검색, 지식 베이스 및 30,000개 이상의 integrations 로 작업을 자동화할 수 있는 회사 AI 비서를 찾고 계신다면 다음과 같이 추천합니다. TextCortexTextCortex 은 사용자가 특정 작업을 완료하고 지식 관리, 문서 작성, 데이터 분석과 같은 복잡한 작업을 자동화할 수 있도록 설계되었습니다.

AI 에이전트 사용 사례

TextCortex 을 사용하면 클릭 한 번으로 전체 데이터 에코시스템을 연결하고 단일 플랫폼에서 관리할 수 있습니다. 데이터 에코시스템을 연결한 후 TextCortex 에 목표를 지정하면 전체 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 따라서 반복적인 작업을 자동화하여 시간을 절약하고 남는 시간을 기업의 더 중요한 측면에 집중할 수 있습니다.

흥미진진하게 들리나요?

TextCortex 계정을 만들고 기능을 체험하려면 여기를 클릭하세요.

자주 묻는 질문

에이전트 AI는 기존 AI와 어떻게 다른가요?

기존의 AI는 사전 정의된 규칙과 매개변수에 따라 결과물을 생성하기 때문에 오늘날의 복잡하고 빠르게 변화하는 업무 환경에 적응할 수 없습니다. 에이전트형 AI는 환경에 적응하고 지속적으로 스스로를 개선하며 독립적인 의사결정을 통해 결과물을 생성할 수 있는 AI 기술을 말합니다.

에이전트 AI란 무엇인가요?

에이전트 AI는 여러 AI 모델을 사용하여 프로세스에서 사람의 입력이나 안내 없이도 복잡한 목표와 워크플로를 자동화하는 AI 시스템입니다. 에이전트 AI는 자율적인 의사 결정, 계획, 적응형 실행을 통해 여러 단계의 프로세스를 완료합니다.

GenAI와 에이전트 AI의 차이점은 무엇인가요?

GenAI(생성 AI라고도 함)는 출력을 생성하고 조치를 취하기 위해 사용자 입력이 필요합니다. GenAI와 달리 에이전트 AI는 독립적으로 작동하여 출력을 생성하고, 의사 결정을 내리고, 조치를 취할 수 있습니다. GenAI는 일반적으로 한 가지 종류의 데이터 유형으로만 출력을 생성하지만, 에이전트 AI는 코드, 텍스트, 이미지 등 모든 종류의 데이터를 생성할 수 있습니다.