Agentic AI 대 AI Agent: 차이점은 무엇이며 왜 중요한가요?

주요 시사점

• Agentic AI는 "방법"이고 AI 에이전트는 "누구"입니다.Agentic AI는 시스템에 계획을 세우고 의사결정을 내릴 수 있는 능력을 제공하는 방법입니다. AI 에이전트는 이러한 능력을 사용하여 실제로 작업을 수행하는 도구입니다.
• 그들은 함께 가장 잘 작동합니다.Agentic AI는 추론을 처리하고 AI 에이전트는 작업을 수행하므로 작업이 더 빠르고 원활하며 직관적으로 느껴집니다.
• 시간을 절약하고 집중하는 데 사용할 수 있습니다.이러한 도구를 사용하면 일상적인 작업을 처리할 수 있으므로 창의적이거나 의미 있는 작업에 더 많은 에너지를 쏟을 수 있습니다.
• 기술 전문 지식이 필요하지 않습니다.대부분의 AI 에이전트와 에이전트 AI 시스템은 작업을 자동화하고 더 열심히가 아니라 더 스마트하게 작업하기를 원하는 모든 사람을 위해 설계되었습니다.

AI 세계에는 AI 에이전트와 에이전트 AI라는 두 가지 강력한 개발이 있습니다. 이러한 기술은 회의 예약, 학습 가이드 작성, 연구 조직과 같은 작업을 처리할 것을 약속합니다. 이 용어들은 비슷하게 들리므로 동일해야 합니다. 그렇죠?

좀 빠지는. 두 가지 모두 사용자를 대신해 행동할 수 있는 AI를 포함하지만, 수행할 수 있는 작업과 작동 방식에는 미묘하지만 중요한 차이점이 있습니다. 이러한 차이점을 이해하면 특정 상황에 가장 효과적인 AI 도구를 선택하는 데 도움이 될 수 있습니다.

이 기사에서는 이러한 강력한 기술을 최대한 활용하기 위해 에이전트 AI와 AI 에이전트의 의미, 작동 방식, 실제로 사용하는 방법을 살펴보겠습니다.

목차

• 에이전트 AI와 AI 에이전트의 차이점은 무엇입니까?
• 에이전트 AI와 AI 에이전트가 함께 작동하는 방식
• AI 에이전트의 작동 방식
• AI 에이전트의 유형
• 에이전트 AI 및 AI 에이전트의 실제 사례
• 에이전트 AI 및 AI 에이전트 사용의 이점
• AI 에이전트 및 에이전트 AI 사용의 한계
• 에이전트 AI 및 AI 에이전트로 시작하는 방법
• 에이전트 AI 및 AI 에이전트의 다음 단계
• 실용적인 다음 단계
• Agentic AI와 AI 에이전트 FAQ

에이전트 AI와 AI 에이전트의 차이점은 무엇입니까?

Agentic AI는 스스로 계획하고, 행동하고, 적응할 수 있는 시스템을 만드는 "방법"입니다. 이는 지속적인 인간의 개입 없이 결정을 내리고 조치를 취할 수 있는 능력인 주체(agency)라는 개념에 뿌리를 두고 있습니다. 이를 지능적이고 독립적인 시스템 구축을 위한 청사진으로 생각하십시오.

반면에AI 에이전트는작업을 수행하는 "누가"입니다. 이는 메모 요약, 프로젝트 관리 또는 데이터 분석과 같은 특정 목적을 위해 설계된 청사진을 수행하는 도구입니다.

흥미로운 점은 다음과 같습니다. 관계는 일대일 관계가 아닙니다. 모든 에이전트 AI 시스템은 AI 에이전트로 작동하지만 모든 AI 에이전트가 진정한 에이전트는 아닙니다. 일부 에이전트는 사전 설정된 규칙에 따라 간단하고 반복 가능한 작업을 완료합니다. 보다 복잡한 작업의 경우 에이전트 AI는 에이전트에게 상황 변화에 따라 계획하고, 문제를 해결하고, 적응할 수 있는 능력을 제공합니다.

예를 들어, 연구 계획 수립이나 제품 출시 조정과 같이 여러 부분이 움직이는 목표를 향해 노력하는 것을 생각해 보세요.

• AI 에이전트는 개요 초안 작성, 제공한 데이터 구성 등 사용자가 할당한 개별 단계를 수행할 수 있습니다.
• 에이전트 AI는 전반적인 목표를 취하고, 최상의 단계 순서를 결정하고, 도중에 격차를 식별하고, 새로운 정보가 들어오면 접근 방식을 조정할 수 있습니다.

간단히 말해서,AI 에이전트는 작업을 실행합니다. 에이전트 AI가 결과를 주도합니다.

Grammarly의 AI 에이전트가 작동하는 방식을 검토하면 에이전트가 워크플로의 모든 단계에서 도움을 주기 위해 계획하고, 문제를 해결하고, 적응할 수 있는 복잡한 에이전트 AI가 실제로 작동하는 모습을 볼 수 있습니다. 이러한 에이전트는 프롬프트를 기다리지 않고 사용자가 입력하는 동안 브레인스토밍부터 지식 검색 및 검색, 콘텐츠 초안 작성 및 수정, 작업 항목 관리 및 다음 단계에 이르기까지 적극적으로 작업합니다.

이메일 초안을 작성하든, 보고서를 수정하든, 아이디어를 요약하든 Grammarly의 AI 에이전트는 사용자의 상황을 분석하여 청중과 목표에 맞게 제안을 조정하고 필요할 때 관련 제안을 제공합니다. 이러한 에이전트는 귀하가 작업 자체에 집중하면서 보다 명확하고 자신 있게 의사소통할 수 있도록 도와줍니다.

이러한 구별이 왜 중요한가요?

에이전트 AI와 AI 에이전트의 차이점을 이해하는 것은 단지 기술적인 것이 아닙니다. 그것은 실용적입니다. Agentic AI는 시스템이 생각하고 결정을 내리는방식을정의하는 반면, AI 에이전트는 이러한 결정을 현실로 가져오는도구입니다.

이러한 차이는 일부 AI 도구가 다른 AI 도구보다 더 똑똑하거나 적응력이 더 좋다고 느끼는 이유를 설명합니다. 작업을 자동화하는 간단한 도우미를 원하는지, 자체적으로 계획하고 추론할 수 있는 고급 시스템을 원하는지 여부에 관계없이 요구 사항에 맞는 도구를 선택하는 데 도움이 되는 것이 무엇인지 알면 됩니다.

에이전트 AI와 AI 에이전트가 함께 작동하는 방식

에이전트 AI와 AI 에이전트를 함께 사용하면 계획부터 실행까지 복잡한 워크플로를 처리할 수 있는 반자동 시스템이라는 매우 강력한 기능을 얻을 수 있습니다. Agentic AI는 AI 에이전트가 작업을 수행하고 상황이 변할 때 적응하는 데 필요한 사고 및 추론 기능을 제공합니다. 결과는? 세부적인 사항에 얽매이지 않고 창의적이고 전략적인 작업에 시간을 할애할 수 있습니다.

그룹 프로젝트를 계획하고 있으며 AI 에이전트를 사용하여 프로젝트를 구성하고 싶다고 가정해 보겠습니다. 해당 에이전트는 내부적으로 에이전트 AI 기능을 사용하여 프로젝트를 세분화하고 작업 우선순위를 지정하며 소유자를 제안할 수 있습니다. 그런 다음 작업 생성, 인력 할당, 진행 상황 확인 등의 실행 계획을 처리할 수 있습니다. AI가 바쁜 작업을 관리하는 동안 사용자는 창의적이거나 전략적인 부분에 계속 집중할 수 있습니다.

이제 이들이 어떻게 함께 작동하는지 살펴보았으므로 AI 에이전트인 "실행자" 자체를 확대하여 작동 방식을 이해해 보겠습니다.

AI 에이전트의 작동 방식

AI 에이전트는 최소한의 감독으로 목표를 달성하기 위해 간단하지만 강력한 루프(인식, 계획, 행동, 학습)를 통해 작업합니다. 정보와 컨텍스트를 수집하고 이를 사용하여 수행할 조치를 결정하고 도구에 연결하여 해당 조치를 실행한 다음 피드백을 기반으로 조정합니다. 간단한 에이전트는 사전 정의된 규칙을 따를 수 있지만 보다 정교한 에이전트는 복잡한 추론과 계획을 위해 에이전트 AI(종종 대규모 언어 모델로 구동됨)를 사용합니다. 이메일 작성을 돕거나 연구를 정리하는 데 도움을 주든 상담원은 작업을 수행하고 더 나은 지원을 제공하기 위해 지속적으로 이 4단계 프로세스를 실행합니다.

이 프로세스가 실제 사례와 어떻게 작동하는지 자세히 알아보려면 각 단계를 자세히 안내하는 AI 에이전트 가이드를 확인하세요.

AI 에이전트의 유형

간단한 규칙 기반 에이전트부터 고급 추론 시스템에 이르기까지 다양한 문제를 해결하도록 설계된 여러 유형의 AI 에이전트가 있습니다. 이는 가장 기본적인 에이전트로 구성된 핵심 그룹과 더 복잡한 문제를 처리하기 위해 이를 기반으로 구축된고급에이전트 라는 두 가지 계층으로 그룹화되는 경우가 많습니다.

다음은 다섯 가지 핵심 유형에 대한 간략한 개요입니다.

• 단순 반사 에이전트는미리 프로그래밍된 "X이면 Y" 규칙을 따르지만 해당 규칙을 벗어나는 상황은 처리할 수 없습니다.
• 모델 기반 반사 에이전트도 규칙에 의존하지만 발생한 상황을 추적하고 환경이 변경되면 조정할 수 있습니다.
• 목표 기반 에이전트는목표 달성에 필요한 단계를 계획하고 수행할 수 있습니다.
• 유틸리티 기반 에이전트는목표 달성을 위해 다양한 옵션을 평가하고 가장 큰 가치를 제공하는 옵션을 선택할 수 있다는 점을 제외하면 목표 기반 에이전트와 유사합니다.
• 학습 에이전트는경험을 통해 학습하고 피드백을 사용하여 성과를 개선합니다.

고급 에이전트는 보다 복잡한 목표를 수행하기 위해 다음과 같은 핵심 유형을 기반으로 구축되었습니다.

• 다중 에이전트 시스템(MAS):공유 목표를 달성하기 위해 간단한 작업을 수행하는 에이전트 팀입니다.
• 계층적 에이전트:"관리자" 에이전트가 "작업자" 에이전트에게 작업을 할당하는 보다 조직화된 MAS 버전입니다.
• 하이브리드 복합 에이전트:이러한 에이전트는 다양한 유형(예: 반사, 목표 기반, 학습)을 혼합하여 속도, 적응성 및 지능의 균형을 유지합니다.

다양한 AI 에이전트 유형에 대한 가이드는 각 유형의 작동 방식과 작업에 적합한 유형의 에이전트를 선택하는 방법에 대한 자세한 예를 제공합니다.

에이전트 AI 및 AI 에이전트의 실제 사례

최신 AI 도구는 점점 더 에이전트 인텔리전스(추론, 계획, 적응 능력)를 특정 목표를 달성하기 위한 조치를 수행하는 에이전트와 결합하고 있습니다. 이러한 기능은 오늘날 사람들이 이미 의존하고 있는 많은 경험을 강화합니다.

일반적인 사용 사례에서 이것이 실제로 어떻게 작동하는지 살펴보겠습니다.

• 쓰기 및 편집:AI 쓰기 도구는 단지 문법을 수정하거나 문장을 바꿔 쓰는 것 이상의 일을 할 수 있습니다. 에이전트 구성 요소는 어조, 명확성 또는 설득력 향상과 같은 글쓰기 목표를 식별하고 이를 달성하는 방법을 계획합니다. 그런 다음 에이전트는 다시 작성을 생성하고, 제안을 삽입하고, 스타일 편집을 실시간으로 적용하여 해당 단계를 실행합니다. 그 결과 입력에 반응할 뿐만 아니라 메시지를 강화할 내용을 예측하는 글쓰기 보조 도구가 탄생했습니다.
• 연구 및 정보 수집:주제를 연구할 때 에이전트 AI는 어떤 정보가 필요한지 결정하고, 신뢰할 수 있는 출처를 식별하고, 결과를 구조화하는 방법을 결정하는 등 계획의 개요를 세울 수 있습니다. 그런 다음 AI 에이전트는 해당 계획에 따라 데이터베이스를 검색하고, 핵심 사항을 요약하고, 결과를 정리합니다. 이 협업을 통해 몇 시간에 걸친 수동 검색이 집중적이고 목표 지향적인 프로세스로 전환됩니다.
• 학습 및 학습:적응형 학습 도구에서 에이전트 AI는 다음에 집중해야 할 사항에 대한 진행 상황과 이유를 모니터링합니다. 더 많은 연습이 필요한 개념을 강화하거나 적절한 속도로 새로운 자료를 도입하는 등 목표를 설정하는 동안 AI 에이전트는 맞춤형 퀴즈, 예시 또는 설명을 생성하여 해당 계획에 따라 조치를 취합니다. 시간이 지남에 따라 시스템은 각 학습자에게 계속 도전하고 지원하는 방법을 배웁니다.
• 창의적 브레인스토밍:창의적인 작업의 경우 에이전트 AI는 캠페인이나 제품 이름에 대한 아이디어 브레인스토밍과 같은 프롬프트 뒤의 의도를 해석하고 다양한 방향을 탐색하기 위한 계획을 개발합니다. 그런 다음 에이전트는 피드백을 통해 학습하면서 옵션을 생성하고 개선합니다. 이 결합은 창의성을 대화로 전환합니다. 시스템은 공동으로 아이디어를 제안하고, 테스트하고, 발전시킵니다.
• 프로젝트 관리:프로젝트 관리 도구에서 에이전트 AI는 전반적인 목표와 종속성을 감독합니다. 지연이나 우선순위 변경이 감지되면 워크플로를 다시 계획하고 다음 단계를 결정합니다. 그런 다음 상담원은 타임라인을 업데이트하고, 작업을 재할당하고, 팀원에게 자동으로 알리는 등의 작업을 수행합니다. 그 결과 진행 상황을 추적할 뿐만 아니라 작업이 계속 진행되도록 적극적으로 돕는 시스템이 탄생했습니다.

에이전트 AI 및 AI 에이전트 사용의 이점

Agentic AI와 AI 에이전트가 함께 작동하여 반복적인 작업을 수행하고 보다 복잡한 작업을 지원하므로 창의적이고 전략적인 사고에 집중할 수 있습니다. 일반적으로 에이전트 기능은 AI 시스템에 계획, 추론 및 적응 기능을 제공하는 반면 에이전트는 특정 작업을 통해 이러한 계획을 수행합니다. 실제로 도움이 될 수 있는 방법은 다음과 같습니다.

• 바쁜 작업 감소:이러한 시스템은 심층적인 전문 지식이 필요하지 않고 시간이 많이 소요되는 반복적인 작업을 자동화하는 데 탁월합니다. 피치 데크에서 작업하시나요? Agentic AI는 시장 통찰력을 수집하거나 통계를 확인하기 위한 계획을 간략하게 설명할 수 있으며, AI 에이전트는 해당 계획을 실행하고 사용자 입력을 기반으로 접근 방식을 개선하므로 사용자는 매력적인 스토리를 구축하는 데 집중할 수 있습니다.
• 보다 관련성이 높은 피드백 얻기:이러한 도구는 모든 경우에 적용되는 일률적인 제안을 제공하는 대신 사용자의 스타일, 목표 및 상황을 학습하여 작업에 적합한 피드백을 제공할 수 있습니다. 예를 들어 AI 보조원은 브랜드 톤을 염두에 두고 마케팅 카피를 검토하거나 학술 작문에 대한 피드백을 교수의 기대에 맞게 조정할 수 있습니다.
• 복잡한 프로젝트를 관리 가능하게 만들기:대규모 프로젝트는 부담스러울 수 있습니다. Agentic AI는 이를 명확하고 달성 가능한 단계로 나누어 도움을 줄 수 있으며, AI 에이전트는 실행 과정에서 정보를 조사, 요약, 구성하는 등의 실행을 처리합니다. 그들은 함께 연구 논문 작성과 같은 복잡한 작업을 구조화된 단계별 프로세스로 전환합니다.
• 합리화 조정:진행 상황과 커뮤니케이션을 관리하는 데는 작업 자체만큼 많은 시간이 걸릴 수 있습니다. 에이전트 기능을 갖춘 AI 시스템은 타임라인과 종속성을 모니터링할 수 있으며, 에이전트는 마감일이 지나기 전에 작업 할당, 상태 업데이트, 위험 표시 등의 조치를 취할 수 있습니다. 이렇게 하면 실행 계획 대신 결과에 계속 집중할 수 있습니다.
• 필요하기 전에 도움 받기:에이전트 AI는 사용자가 요청하기를 기다리지 않고 향후 목표를 추론하고 유용한 다음 단계를 제시할 수 있습니다. 예를 들어, 시험이 다가오는 경우 검토가 필요한 영역을 식별하고 AI 에이전트는 성과에 맞는 연습 문제나 학습 자료를 생성할 수 있습니다.

AI 에이전트 및 에이전트 AI 사용의 한계

AI 에이전트와 에이전트 AI는 강력한 기술이지만 실질적인 단점이 있습니다. 즉, 실수를 할 수 있고, 민감한 데이터를 의도치 않게 오용할 수 있으며, 지나치게 의존하면 버팀목이 될 수 있습니다. 이러한 문제 때문에 기술을 기피해야 하는 것은 아니지만 신중한 설계, 검토 및 거버넌스가 필요합니다. 다음은 명심해야 할 가장 중요한 우려 사항과 실질적인 완화 방법입니다.

• 환각:이러한 시스템이 지식 격차나 오래된 정보와 같은 문제에 부딪히면 환각을 일으킬 수 있습니다(즉, 꾸며낼 수 있음). 불행히도 이러한 잘못된 진술은 실제로 그럴듯하게 들리는 경우가 많습니다. 항상 신뢰할 수 있는 출처를 통해 중요한 사실을 확인하고 가능하면 인용을 요청하세요.
• 과도한 신뢰: 신뢰를 얻어야 하며 이는 AI에도 해당됩니다. 모든 것을 액면 그대로 받아들이지 말고 AI 생성 콘텐츠를 초안으로 다루십시오. 신중하게 검토하고, 주요 주장을 사실 확인하고, 게시하기 전에 자신의 판단을 추가하십시오.
• 투명성 격차: 이러한 시스템은 종종 블랙박스처럼 느껴질 수 있습니다. 몇 가지 명령을 내리고 출력을 얻지만 중간에 무슨 일이 일어났는지 전혀 알 수 없습니다. 당신은 그들의 추론을 추측하게 됩니다. 대신 시스템에 소스나 출력 이면의 추론을 요청하여 가정을 확인할 수 있습니다.
• 조정 문제: 때로는 AI 에이전트가 서로의 발끝을 밟는 경우가 있습니다. AI 에이전트 그룹이 명확한 조정 없이 함께 작업하면 노력이 중복되거나 상충되는 결과가 발생할 수 있습니다. 각 시스템에 대한 특정 역할을 정의하고 워크플로우를 정기적으로 테스트하여 문제를 파악함으로써 혼란을 피하십시오.
• 편견: AI는 우리의 비열한 성향을 포함하여 우리에게서 아는 모든 것을 배웁니다. AI 시스템은 인간이 만든 데이터로부터 학습하므로 사회적 편견과 불공정한 패턴을 흡수할 수 있습니다. 잠재적인 편향이 있는지 출력을 정기적으로 검토하고 문제가 있는 출력을 수정합니다.
• 데이터 개인 정보 보호 및 보안: 공유하는 내용이 항상 귀하와 AI 사이에 있는 것은 아닙니다. 이러한 시스템에는 도움이 되는 정보가 필요하지만 입력 내용이 유출될 가능성이 있습니다. 기밀 정보나 민감한 정보를 공유하지 않도록 하고, 개인 정보 보호 설정을 검토하여 시스템이 귀하의 데이터를 적절하게 사용하고 저장하고 있는지 확인하세요.
• 기술 유지: 자전거를 사용하지 않으면 녹슬 수 있는 것처럼, 자신의 능력에도 같은 일이 일어날 수 있습니다. 이러한 도구를 버팀목으로 사용하면 시간이 지남에 따라 창의적이고 전략적인 능력이 저하될 수 있습니다. AI를 사용하는 방법에 대해 신중하게 생각하세요. 의미 있고 도전적인 작업은 스스로 유지하면서 수동 작업을 AI에 위임하세요.

다음은 이러한 기술의 모든 중요한 한계와 이를 극복하는 방법을 나란히 살펴보겠습니다.

AI 도구를 지속적으로 제어하는 ​​방법

이러한 도구를 사용하면 치트 코드를 해제하는 것처럼 느껴질 수 있지만 중요한 점은 다음과 같습니다. 항상 운전석에 있어야 합니다. 도구를 사용하고, 프로세스를 안내하고, 결과를 검토하고, 최종 결정을 내리는 방법에 대해 의도적으로 생각하십시오. 이 단계를 건너뛰면 실수로 부정확한 결과를 게시하거나 시간이 지남에 따라 기술이 녹슬어지는 등의 문제에 직면할 수 있습니다.

지속적으로 참여하는 것의 또 다른 장점은 이러한 도구가 뛰어난 부분과 부족한 부분을 빠르게 확인할 수 있다는 것입니다. 이러한 통찰력은 가장 큰 이점을 얻기 위해 이를 사용할 위치에 대한 직관을 개발하는 데 도움이 됩니다.

에이전트 AI 및 AI 에이전트로 시작하는 방법

에이전트 AI 및 AI 에이전트를 시작하는 것이 크고 힘든 프로젝트일 필요는 없습니다. 대신 실험이 가장 효과적입니다. 작게 시작하여 출력을 검토한 후 다른 작업에 시도해 보세요. 다음은 사용할 수 있는 프로세스를 안내합니다.

1. 반복적인 작업 식별:기사 요약, 후속 이메일 보내기, 메모 정리, 슬라이드 서식 지정과 같이 의미 있는 작업에서 시간을 낭비하게 만드는 작업을 알고 계십니까? 이는 이러한 도구에 대한 이상적인 첫 번째 작업입니다.
2. 올바른 접근 방식 선택: 오늘날 인기 있는 많은 제품에는 AI 에이전트와 에이전트 AI 기능이 있습니다. 간단한 규칙 기반 작업의 경우 이미 알고 있는 도구에서 AI 에이전트로 시작하세요. 이를 사용하여 메모를 요약하고, 문서 형식을 지정하고, 표준 후속 이메일을 보내세요. 연구 동향 분석이나 다단계 워크플로 관리와 같이 계획과 추론이 필요한 복잡한 작업의 경우 미묘한 의사 결정을 지원하는 에이전트 AI 기능을 찾아보세요.
3. 검토 및 개선: 결과가 기대와 일치하는지 확인합니다. 올바르지 않은 것 같으면 AI 에이전트에게 피드백을 제공하세요. 더 많은 안내를 제공할수록 상담원이 귀하의 선호도에 더 잘 부합할 수 있습니다.
4. 점진적 확장: 결과에 만족하고 에이전트의 강점을 더 잘 이해하게 되면 프레젠테이션 자료 작성과 같은 더 큰 작업을 지원하기 위해 더 복잡한 에이전트를 구축할 수 있습니다.

에이전트 AI 및 AI 에이전트의 다음 단계

현재 대부분의 AI 도구는 독립적으로 작동합니다. 여러 시스템을 저글링하거나 모든 작업을 수행하려고 시도하지만 그 어느 것도 훌륭하지 않은 하나의 AI에 의존해야 합니다. AI 에이전트를 지원하는 도구가 늘어나고 에이전트 AI가 더욱 강력해짐에 따라 이러한 상황은 변화하여 자율성과 협업이 더욱 강화될 것입니다. 주목해야 할 몇 가지 추세는 다음과 같습니다.

• 함께 일하는 에이전트 팀:우리는 이미 에이전트 그룹이 함께 일하고 최소한의 인간 감독으로 복잡한 프로젝트를 처음부터 끝까지 처리하는 것을 보고 있습니다. 이러한 에이전트 시스템은 더 효율적이고 더 큰 프로젝트를 수행할 수 있기 때문에 이러한 추세는 더욱 커질 것입니다. 머지않아 동료의 비서와 자동으로 협력하여 회의 일정을 잡고 의제를 준비하고 후속 조치를 취하는 개인 AI 비서를 갖게 될 수도 있습니다.
• 전문 에이전트: 하나의 AI가 모든 작업을 수행하는 대신 글쓰기 전문가, 데이터 분석가 또는 연구 전문가와 같은 특정 역할을 위해 설계된 에이전트를 보게 될 것입니다. 이러한 에이전트는 기존 도구에 연결하여 인간 팀과 함께 작업할 수 있습니다. 머지않아 귀하는 전문 지식(예: 과학 글쓰기 또는 마케팅 카피라이팅)을 가져와 귀하의 작업을 한 단계 더 발전시키는 데 도움이 되는 제안을 제공하는 AI 글쓰기 전문가로 구성된 팀을 갖게 될 것입니다.
• 도구 전반에 걸쳐 작업하는 에이전트: 오늘날 에이전트는 이메일 앱, 캘린더, 문서, 프로젝트 관리 도구 등 이미 사용하고 있는 소프트웨어에 직접 내장되는 경우가 많습니다. 머지않아 이러한 에이전트는 다양한 도구를 통해 서로 통신하여 복사하여 붙여넣고 수행해야 하는 수동 조정의 양을 줄여줍니다. 클라이언트가 응답할 때 이메일 AI가 프로젝트 관리 도구를 자동으로 업데이트하고 캘린더 AI가 새로운 타임라인에 따라 관련 작업 일정을 조정한다고 상상해 보세요.

실용적인 다음 단계

Agentic AI와 AI 에이전트는 배트맨과 로빈과 같습니다. 두 사람은 함께 있을 때 가장 잘 작동합니다. Agentic AI는 계획하고, 생각하고, 추론할 수 있는 시스템을 만드는 접근 방식인 반면, AI Agent는 Agentic AI 유무에 관계없이 작업을 수행할 수 있는 프로그램입니다. 이들을 함께 사용하면 최소한의 사용자 입력으로 처음부터 끝까지 작업을 처리할 수 있는 강력하고 독립적인 시스템을 얻을 수 있습니다.

Grammarly의 AI 에이전트는 이 페어링이 실제로 어떻게 작동하는지 보여줍니다. 에이전트 AI를 기반으로 구축된 AI 에이전트는 사용자가 도움을 요청할 때만 응답하는 것이 아닙니다. 그들은 실시간으로 귀하와 함께 일하며 귀하가 작성 중인 문서, 누구에게 작성하고 있는지, 귀하가 달성하려는 목표를 기반으로 적극적으로 제안을 제공합니다. 기존 작성 도구에 직접 통합되어 있기 때문에 Grammarly의 AI 에이전트는 초기 브레인스토밍부터 최종 마무리까지 프로세스의 모든 단계에서 상황 인식 피드백을 제공할 수 있습니다. 글을 쓸 때 어조, 명확성, 간결성, 구조를 다듬는 데 도움이 됩니다. 결과적으로 더 빠르게 움직이고, 가치가 높은 작업에 계속 집중하고, 더 자신감 있게 커뮤니케이션할 수 있습니다.

Agentic AI와 AI 에이전트 FAQ

에이전트 AI는 AI 에이전트와 어떻게 다른가요?

Agentic AI는 AI 시스템이 자율적으로 추론, 계획 및 결정을 내릴 수 있도록 하는 설계 접근 방식 또는 기능입니다.AI 에이전트는 이러한 기능(또는 더 간단한 규칙 기반 논리)을 사용하여 작업을 완료하는 실제 프로그램입니다. 에이전트 AI를 지능형 목표 지향 시스템 구축을 위한 청사진으로 생각하고, AI 에이전트를 해당 청사진을 기반으로 구축된 도구로 생각하세요.

에이전트 AI란 무엇입니까?

Agentic AI는 높은 수준의 자율성으로 목표를 달성하도록 설계된 AI 시스템을 말합니다. 특정 지침을 기다리지 않고 이러한 시스템은 단계를 계획하고, 결정을 내리고, 정의된 한도 내에서 조치를 취하면서 새로운 정보를 수집하면서 조정할 수 있습니다.

AI에서 에이전트란 ​​무엇을 의미하나요?

AI의 "에이전트"는 에이전시(agency)를 의미합니다. 즉 최소한의 인간 지침으로 목표를 달성하기 위해 시스템이 추론하고, 계획하고, 결정을 내리는 능력입니다. 이는 지속적인 인간의 안내 없이 처음부터 끝까지 작업을 처리할 수 있는 자율 시스템을 구축하는 핵심 요소입니다.

AI 에이전트는 에이전트 AI와 어떻게 작동합니까?

Agentic AI는 AI 에이전트에 전략적 사고 및 계획 기능을 제공하며, 에이전트는 이를 사용하여 복잡하고 다단계 작업을 처리할 수 있습니다. 이 강력한 조합을 통해 지속적인 인간의 지도 없이도 복잡한 목표를 달성할 수 있는 반자율 시스템을 구축할 수 있습니다.

Grammarly에는 에이전트 AI 및 AI 에이전트가 있나요?

예, Grammarly에는 귀하가 이미 알고 있고 좋아하는 작성 도구 전반에 걸쳐 최고의 콘텐츠 초안을 작성하고, 요약하고, 수정하는 데 도움을 주는 신뢰할 수 있는 개인 도우미 팀 역할을 하는 에이전트 AI 시스템과 AI 에이전트가 있습니다. 그들은 대상 독자에게 맞춤화된 맞춤형 피드백을 제공하고, 추가적인 증거를 제공하고, 주장의 사실 확인을 제공하며, 귀하의 글이 더욱 자신감 있고 명확하게 들리도록 제안을 제공할 수 있습니다.

여기에서 Grammarly의 AI 에이전트에 대해 자세히 알아보세요.