Agentic AI와 Generative AI: 차이점과 사용 시기

주요 시사점

• 생성적 AI는 콘텐츠를 생성하고, 에이전트적 AI는 목표 달성을 위해 조치를 취합니다.
• 아이디어와 초안에는 생성적 AI를 사용하고 계획, 조정 및 후속 작업에는 에이전트형 AI를 사용합니다.
• Agentic AI는 최소한의 지침으로 의사 결정을 내리고 다단계 작업을 완료하여 자율성을 추가합니다.
• 생성 AI와 에이전트 AI가 함께 생성부터 실행까지 엔드투엔드 워크플로를 지원합니다.
• 둘 중 하나를 사용하기 위해 기술 전문 지식이 필요하지 않습니다. 많은 도구에는 이미 두 기능이 모두 포함되어 있습니다.

AI 도구가 작동하는 것을 처음 봤을 때를 생각해 보십시오. 몇 단어만으로 즉시 단락, 이미지 또는 코드 블록이 생성되었습니다. 약간 미래를 엿보는 듯한 느낌도 들었습니다. 그 불꽃은 사용자의 프롬프트에 따라 사물을 생성하도록 설계된 AI 유형인 생성 AI에서 비롯됩니다.

그러나 AI는 창조를 넘어실행으로 빠르게 이동하고 있습니다. 이것이 바로 에이전트 AI가 등장하는 곳입니다. 에이전트 AI는 단순히 콘텐츠를 생성하는 대신 사용자의 약간의 지침만 있으면 계획을 세우고, 조치를 취하고, 목표를 향해 작업할 수 있습니다.

둘 다 인상적이지만 다양한 종류의 작업을 위해 만들어졌습니다. 두 가지가 어떻게 다른지 알면 업무와 일상 업무에 적합한 접근 방식을 선택하는 데 도움이 될 수 있습니다.

이 가이드에서는 생성 AI와 에이전트 AI가 무엇인지, 어떻게 비교하는지, 그리고 이를 사용하여 더 적은 노력으로 더 많은 작업을 수행할 수 있는 방법을 살펴보겠습니다.

목차

• 에이전트적 AI와 생성적 AI: 차이점은 무엇인가요?
• 생성 AI와 에이전트 AI의 작동 방식
• 생성 AI와 에이전트 AI의 실제 사례
• 생성 AI와 에이전트 AI를 언제 사용해야 합니까?
• 생성 AI와 에이전트 AI가 함께 작동하는 방식
• 생성 및 에이전트 AI의 이점
• 생성 및 에이전트 AI의 한계
• 지금 생성 AI 및 에이전트 AI 도구 사용을 어떻게 시작할 수 있습니까?
• 에이전트 AI와 생성 AI의 다음 단계는 무엇입니까?
• 출력에서 결과로 이동
• Agentic AI와 생성 AI FAQ

에이전트적 AI와 생성적 AI: 차이점은 무엇인가요?

Generative AI는 프롬프트를 기반으로 콘텐츠를 생성합니다. 반면 Agentic AI는 한 단계 더 나아갑니다. 목표에서 시작하여 이를 달성하는 방법을 결정하고 높은 수준의 자율성을 바탕으로 필요한 단계를 계획하고 실행합니다.

생성 AI는 무엇을 하는가?

Generative AI는 사용자의 요청에 따라 텍스트, 이미지, 비디오, 코드와 같은 새로운 콘텐츠를 생성합니다. 프롬프트를 주면 답변, 설명, 직접 사용할 수 있는 콘텐츠 등 새로운 것을 전달합니다. 요청 시 요청에 응답하는 상시 지원 도우미에 액세스하는 것과 같다고 생각하세요.

다양한 도구와 범주에서 생성 AI를 찾을 수 있습니다. ChatGPT와 Google Gemini는 텍스트와 이미지를 생성하는 범용 도구입니다. DALL·E와 Midjourney는 시각적 콘텐츠에 중점을 두고 있으며 GitHub Copilot은 개발자가 코드를 작성하고 이해하는 데 도움을 줍니다. 출력은 다르지만 비슷한 방식으로 작동합니다. 사용자가 입력을 제공하면 도구가 이에 대한 응답으로 콘텐츠를 생성합니다.

Grammarly에는 브레인스토밍, 자신의 목소리로 초안 작성, 아이디어 개선, 명확성 향상, 수정 등에 도움이 되는 콘텐츠를 생성하라는 메시지를 표시할 수 있는 생성 AI 기능이 있습니다. Grammarly의 AI는 어디에서 작업하든 글쓰기를 향상시켜 전체 작업 흐름에서 커뮤니케이션을 더욱 효과적으로 만들어줍니다.

에이전트 AI는 무엇을 합니까?

개인의 지시에 반응하는 생성적 AI와 달리 에이전트적 AI는 자율적으로 목표를 향해 작업할 수 있습니다. 지속적인 지시 없이도 단계를 계획하고, 결정을 내리고, 도구를 사용하고, 진행하면서 적응합니다. 에이전트 AI를 응답자 이상의 것으로 생각할 수 있습니다. 여기에는 선택의지가 있습니다. 다단계 작업을 완료하기 위해 다음에 무엇을 해야 할지 결정하는 능력입니다.

예를 들어 작업 환경에서는"다음 주 클라이언트 시작에 필요한 모든 것을 준비하세요"와 같은 목표를 에이전트 AI에 부여할 수 있습니다.배경 문서를 검토하고, 의제 초안을 작성하고, 일정을 조정하고, 브리핑 자료를 준비하고, 후속 조치를 보내고, 미해결 질문에 플래그를 지정하고 결정이나 승인이 필요할 때만 확인할 수 있습니다. Grammarly의 AI 에이전트는 적극적으로 작업하여 상황을 활용하여 더욱 매력적이고 매력적인 콘텐츠를 만들고, 보다 효과적으로 의사소통하며, 근무일을 구성 및 관리합니다.

생성 AI와 에이전트 AI의 작동 방식

두 가지 유형의 AI 모두 강력하지만 근본적으로 다른 방식으로 작동합니다. 생성적 AI는 다음에 무엇이 나올지 순서대로 예측하여 새로운 출력을 생성하는 반면, 에이전트적 AI는 환경, 목표 및 피드백을 기반으로 일련의 작업을 따릅니다. 각 AI 기술이 어떻게 작동하는지 자세히 살펴보겠습니다.

생성 AI 작동 방식

Grammarly와 같은 도구에 이메일 작성을 요청하면 이 도구가 사용하는 생성 AI 기술은 저장된 응답 라이브러리에서 가져오지 않습니다. 대신, 프롬프트를 기반으로 가장 가능성이 높은 다음 토큰(단어 또는 단어의 일부)을 예측하여 새로운 콘텐츠를 생성합니다. 다음 픽셀이나 특징을 예측하는 이미지 생성에도 동일한 원칙이 적용됩니다.

이러한 예측은 수십억 개의 예제에서 학습한 패턴을 사용하여 다음에 무엇이 올지 예측하는 대규모 언어 모델(LLM)을 통해 구동됩니다. 생성된 각 단어는 다음 단어에 영향을 미치며 AI가 프롬프트에서 독창적인 것을 만들 수 있는 체인을 생성합니다.

에이전트 AI 작동 방식

Agentic AI는 단순하지만 강력한 루프(인식, 계획, 행동, 학습)를 통해 작동합니다. 에이전트 AI 시스템에 목표를 부여하면 정보와 컨텍스트를 수집하고 해당 정보를 사용하여 계획을 세우고 도구와 앱 전반에 걸쳐 계획을 실행한 다음 다음에 더 나은 결과를 얻기 위해 결과를 평가합니다. 목표가 완료될 때까지 이 주기를 반복하면서 학습한 내용에 따라 접근 방식을 조정합니다.

예를 들어, 그룹 프로젝트를 관리하고 있으며 작업을 간소화하는 데 도움이 되는 에이전트 AI 시스템이 필요하다고 가정해 보겠습니다. AI는 회의록이나 이메일에서 주요 세부 정보를 가져온 다음 우선순위, 소유자 및 마감일을 식별하는 계획 초안을 작성할 수 있습니다. 거기에서 작업을 생성하고 적절한 사람에게 할당하고 진행 상황을 확인할 수 있습니다. 에이전트 AI가 조정 및 관리 작업을 처리하는 동안 사용자는 창의적이고 전략적인 작업에 계속 집중할 수 있습니다.

생성 AI와 에이전트 AI의 실제 사례

두 가지 유형의 AI 모두 이미 일상적인 작업 흐름의 일부이지만 서로 다른 방식으로 나타납니다. 생성적 AI는 사물을 만드는 데 도움이 됩니다. 에이전트 AI는작업을 완료하는 데도움이 됩니다. 실제 모습은 다음과 같습니다.

생성 AI 예시

Generative AI는 즉석에서 작성, 요약, 생성된 내용이 필요할 때 유용합니다. 몇 가지 친숙한 사용 사례는 다음과 같습니다.

• 대략적인 아이디어를 세련된 글쓰기로 바꾸기:글머리 기호 몇 개를 추가하면 전체 이메일, 메시지 또는 보고서 섹션의 초안이 작성됩니다.
• 자료를 새로운 형식으로 변환:메모를 요약, 플래시카드, 퀴즈 또는 스크립트로 변환하세요.
• 창의적인 변형 생성:다양한 헤드라인 옵션, 다양한 어조 또는 메시지의 대체 버전을 요청하세요.
• 시각 자료 또는 개념 디자인:설명을 바탕으로 이미지, 모형 또는 다이어그램을 만듭니다.
• 명확성 또는 어조 향상:보다 자신감 있고 간결하며 청중에게 적합하게 들리도록 단락을 개선합니다.

간단히 말해서, 방향을 제시하면 콘텐츠가 생성됩니다.

에이전트 AI 예시

콘텐츠 이상의 것이 필요할 때 Agentic AI가 나타나 사용자를 대신하여 조치를 취함으로써 작업이나 프로젝트를 진행하는 데 도움을 줍니다. 다음은 몇 가지 예입니다.

• 다단계 연구 작업 관리:주제를 공유하면 소스를 수집하고(연결된 경우) 고품질 소스를 필터링하고 개요를 작성하고 더 많은 정보를 찾을 때 업데이트합니다.
• 문서 작업 흐름을 순조롭게 유지:검토자의 편집 내용을 모니터링하고, 피드백을 통합하고, 후속 작업을 할당하고, 뒤처진 사람들에게 핑을 보냅니다.
• 자동으로 후속 조치 처리:중요한 이메일에 대한 응답을 감시하고 적절한 후속 조치를 보내거나 개인적으로 처리해야 할 사항에 플래그를 지정합니다.
• 프로젝트 계획 및 조정:목표를 설정하면 시스템이 프로젝트 계획 초안을 작성하고, 소유자를 식별하고, 진행 상황을 추적하고, 상황이 변경됨에 따라 계획을 조정합니다.
• 개선 루프 실행:결과를 확인하고 효과가 있었던 것과 그렇지 않은 것을 식별하고 그에 따라 다음 조치를 조정합니다.

즉, 목표를 설정하면 그 목표에 따라 계획, 실행 및 적응이 이루어집니다.

생성 AI와 에이전트 AI를 언제 사용해야 합니까?

아이디어 생성, 주제 탐색, 콘텐츠 제작에 도움이 필요한 경우 생성 AI를 사용하세요. 워크플로를 자동화하거나 작업을 완료하려면 에이전트 AI를 사용하세요. 콘텐츠를 생성하고 그에 대한 조치를 취해야 할 때 두 가지를 모두 사용하세요. 결정하는 방법은 다음과 같습니다.

다음과 같은 경우 생성 AI를 사용하세요.

• 글 초안 작성, 편집 또는 다듬기
• 이미지 또는 기타 유형의 콘텐츠를 디자인, 제작 또는 다듬기
• 아이디어를 브레인스토밍하거나 새로운 방향을 모색하세요.
• 정보를 다른 구조로 요약하거나 형식을 다시 지정합니다.

다음과 같은 경우 에이전트 AI를 사용하세요.

• 후속 조치, 일정 관리, 모니터링 등의 바쁜 업무를 오프로드하세요.
• 여러 단계 또는 종속성이 있는 작업을 자동화합니다.
• 연구를 조직하고, 다음 단계를 계획하고, 기여자를 조정하여 프로젝트를 진행하세요.
• 진행 상황을 추적하고 변화에 따라 적응하세요.

무언가를 만드는 단계에서 실제로 완료하는 단계로 이동해야 할 때 생성 AI와 에이전트 AI를 함께 사용하세요.

생성 AI와 에이전트 AI가 함께 작동하는 방식

에이전트와 생성 AI를 함께 사용하면 엔드투엔드 워크플로를 만들 수 있습니다. 이러한 기술은 서로를 완벽하게 보완합니다. 생성형 AI는 창의적인 작업을 처리하고 에이전트형 AI는 후속 작업과 실행을 처리합니다.

이 조합은 실제로 작동하는 실제 작업 수를 반영하므로 특히 강력합니다. 결과적으로 시간이 많이 걸리는 작업을 AI에 위임하여 더 높은 수준의 전략과 의사 결정에 집중할 수 있습니다. 다음은 이 파워 듀오가 실제로 작동하는 몇 가지 예입니다.

• 프레젠테이션 준비:Generative AI는 핵심 사항을 브레인스토밍하고, 주제를 조사하고, 보조 시각적 요소가 포함된 슬라이드 초안을 작성하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 그런 다음 Agentic AI는 슬라이드를 명확한 스토리 라인으로 구성하고, 추가 정보가 도움이 될 수 있는 부분을 식별하고, 연습 세션을 예약하고(캘린더에 연결된 경우) 마감일이 가까워지면 미리 알림을 보낼 수 있습니다.
• 테스트 공부:Generative AI는 수업 자료를 바탕으로 연습 문제, 설명, 학습 가이드를 만듭니다. Agentic AI는 이러한 자료를 구조화된 학습 계획으로 바꾸고, 미리 알림을 설정하고, 연습 활동을 완료하면서 진행 상황을 추적하고, 더 집중해야 하는 영역을 기반으로 계획을 조정할 수 있습니다.

• 소셜 미디어 콘텐츠 만들기:Generative AI는 아이디어를 브레인스토밍하고, 게시물 초안을 작성하고, 그래픽을 만드는 데 도움이 됩니다. Agentic AI는 콘텐츠를 브랜드 지침에 맞게 조정하고, 플랫폼 전반에 걸쳐 게시물을 예약하고, 주간 참여 지표 요약을 제공하여 성과가 좋은 항목을 파악할 수 있습니다.

생성 및 에이전트 AI의 이점

생성 및 에이전트 AI는 생성과 실행을 모두 지원하여 보다 효율적으로 작업할 수 있도록 설계되었습니다. 함께 또는 별도로 사용하면 바쁜 업무를 줄이고 진행 속도를 높이며 더 가치 있는 작업에 집중할 수 있습니다.

• 더 빠른 생성 및 아이디어 구상:두 가지 유형의 AI 모두 콘텐츠 초안 작성, 아이디어 탐색, 다음 단계 개요 등 빈 상태에서 유형의 작업으로 빠르게 이동할 수 있도록 도와줍니다.
• 향상된 후속 작업 및 실행:생성 및 에이전트 AI는 반복 작업을 처리하고, 단계를 조정하고, 다단계 워크플로를 지원함으로써 아이디어를 실행으로 전환하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
• 의미 있는 작업에 더욱 집중:일상적이거나 시간이 많이 걸리는 작업을 오프로드함으로써 두 가지 형태의 AI 모두 창의적이거나 전략적이거나 의사결정이 많은 작업에 시간을 확보할 수 있습니다.
• 더욱 원활한 엔드투엔드 워크플로:생성 AI와 에이전트 AI를 함께 사용하면 마찰을 줄이면서 아이디어에서 결과까지 나아가는 데 도움이 되며 그 과정에서 생각과 실행을 모두 지원할 수 있습니다.

생성 및 에이전트 AI의 한계

그 능력에도 불구하고 생성 AI와 에이전트 AI에는 인간의 적극적인 감독이 필요한 한계가 있습니다. 이러한 제약 조건을 이해하면 AI를 보다 책임감 있고 효과적으로 사용할 수 있습니다.

• 부정확하거나 오해의 소지가 있는 출력:생성 AI와 에이전트 AI 모두 잘못된 정보나 결함이 있는 결론을 생성할 수 있으며, 특히 프롬프트가 불분명하거나 데이터가 불완전한 경우 더욱 그렇습니다. 항상 중요한 출력을 확인하십시오.
• 과도한 신뢰 및 조사 감소:AI 시스템은 틀렸을 때에도 자신감 있는 것처럼 보일 수 있습니다. 결과를 액면 그대로 받아들이지 마십시오. 결과를 검토하고 출처를 묻고 자신의 판단을 적용하십시오.
• 조정 및 안정성 문제:AI 시스템이 여러 작업을 처리하거나 다른 도구와 상호 작용할 때 오류나 충돌이 발생할 수 있습니다. 명확한 경계, 테스트 및 모니터링이 필수적입니다.
• 출력의 편향:AI는 과거 데이터를 통해 학습하므로 기존 편향을 반영할 수 있습니다. 불공정하거나 부정확한 패턴이 강화되는 것을 방지하려면 정기적인 검토와 수정이 필요합니다.
• 데이터 개인 정보 보호 및 보안 위험:생성 AI와 에이전트 AI 모두 사용자가 제공한 정보에 의존하는 경우가 많습니다. 민감한 데이터에 주의하고 개인정보 보호 및 데이터 처리 관행을 주의 깊게 검토하세요.

지금 생성 AI 및 에이전트 AI 도구 사용을 어떻게 시작할 수 있습니까?

이제 많은 도구가 생성 AI 기능과 에이전트 AI 기능을 모두 지원하며, 여러분은 이를 깨닫지 못한 채 이미 일부 도구를 사용하고 있을 수도 있습니다. 시작하는 가장 좋은 방법은 작게 시작하는 것입니다. 아이디어를 촉발하거나 콘텐츠 초안을 작성하는 생성 도구를 사용한 다음 작업을 구성, 조정 또는 진행하는 데 도움이 되는 에이전트 기능을 추가해 보세요. 실험을 하면서 각 유형의 AI가 어떤 작업에 가장 적합한지 직관하기 시작합니다.

첫 번째 단계를 안내하는 간단한 접근 방식은 다음과 같습니다.

1. 자주 반복하는 작업 하나를 선택하세요.팀 업데이트 보내기, 수업 노트 요약 및 정리, 고객 회의 준비 등 매주 하는 일을 선택하세요. 익숙한 작업부터 시작하면 AI가 가장 큰 변화를 가져올 수 있는 부분을 파악하는 데 도움이 됩니다.
2. 생성적 AI 도구를 사용하여 아이디어 초안, 개요 또는 생성:글쓰기 지원을 위한 Grammarly 또는 빠른 그래픽을 위한 DALL·E와 같은 도구를 사용해 보세요. 생성 AI를 사용하여 첫 번째 초안을 만들고, 방향을 브레인스토밍하거나, 이미 가지고 있는 것을 다듬으세요.
3. 에이전트 AI를 추가하여 다음 단계 구성, 실행 또는 자동화:콘텐츠가 준비되면 에이전트 AI를 사용하여 메모 정리, 작업 목록 생성, 메시지 보내기 또는 예약, 업데이트 조정(도구가 지원하는 통합에 따라 다름)과 같은 후속 조치를 돕습니다. 참고: 항상 별도의 도구가 필요한 것은 아닙니다. 이제 많은 생성 AI 도구에는 에이전트 기능이 포함되어 있으며 대부분의 에이전트 시스템은 뒤에서 생성 AI를 사용합니다.
4. 결과를 검토하고 설정을 구체화한 후 확장하세요.무엇이 잘 됐는지, 무엇이 투박하다고 느꼈는지 주의 깊게 살펴보세요. 접근 방식을 조정한 다음 이 생성에서 에이전트로의 워크플로를 작업이나 연구의 다른 영역에 점진적으로 적용하세요.

에이전트 AI와 생성 AI의 다음 단계는 무엇입니까?

생성적 AI와 에이전트적 AI는 수년간 발전해 왔지만 이제는 더욱 유능하고 안정적이며 일상적인 도구에 내장되고 있습니다. 다음 진보의 물결은 완전히 새로운 돌파구라기보다는개선에관한 것입니다. 더 나은 기억력, 더 원활한 조정, 더 깊은 맥락입니다. 다음은 미래를 형성하는 몇 가지 동향입니다.

• 에이전트 AI 시스템 간의 보다 스마트한 협업:하나의 시스템이 모든 작업을 수행하는 대신, 우리는 서로 다른 AI 에이전트가 전문화되어 작업을 서로에게 전달하는 조정된 "다중 에이전트" 설정으로 전환하고 있습니다. 예를 들어 한 시스템에서는 회의록을 처리하고, 다른 시스템에서는 작업 항목을 추출하고, 세 번째 시스템에서는 후속 메시지 초안을 작성할 수 있습니다. 이는 소규모 팀이 뒤에서 작업하는 것과 유사합니다.
• 메모리 용량 증가:더 많은 AI 시스템이 세션 전반에 걸쳐 사용자의 선호도, 프로젝트 및 스타일을 기억할 수 있습니다. 이를 통해 수정된 초안을 요청할 때 브랜드 지침을 기억하거나 선호하는 정보 구조를 기억하는 등 반복적인 설정 작업을 줄이는 데 도움이 됩니다.

• 향상된 상황 인식:AI 도구는 프롬프트뿐만 아니라 작업의 더 넓은 맥락을 더 잘 이해합니다. 문서나 일정에 액세스하면(허가한 경우) 에이전트 AI는 귀하가 공부하고 있는 주제나 작업 마감일을 추론하고 이에 따라 지원을 맞춤화할 수 있습니다.

• 폭넓은 채택: 이메일, 캘린더, 작성 앱, 브라우저 등 이미 사용하고 있는 도구에 생성 및 에이전트 기능이 점점 더 많이 탑재되고 있어 완전히 새로운 기술이나 복잡한 소프트웨어를 배우지 않고도 액세스할 수 있습니다.

출력에서 결과로 이동

에이전트적 AI와 생성적 AI는 창의적인 파트너와 프로젝트 관리자가 하나로 통합된 것과 같습니다. Grammarly를 사용할 때마다 생성 AI와 에이전트 AI가 하나의 경험으로 통합되어 워크플로우를 더욱 효과적으로 제어할 수 있습니다. 생성적 AI는 아이디어를 촉발하고 콘텐츠를 생성하는 반면, 에이전트적 AI는 사용자를 대신하여 이러한 아이디어를 결과로 전환합니다. 엔드투엔드 글쓰기 및 커뮤니케이션 워크플로를 지원하도록 구축된 Grammarly의 AI 에이전트는 한 단계 더 발전합니다. 목표, 대상, 맥락을 분석하여 작업하는 동안 가장 관련성이 높은 제안을 제시하므로 적절한 순간에 다음 최선의 조치를 취할 수 있습니다.

Agentic AI와 생성 AI FAQ

AI와 생성 AI는 같은 것인가?

아니요. 생성적 AI는 텍스트, 이미지, 코드 등 콘텐츠 생성을 전문으로 하는 AI 유형 중 하나입니다. AI는 패턴을 인식하고, 예측하고, 조치를 취할 수 있는 다양한 유형의 시스템을 포함하는 더 넓은 분야입니다. 예로는 음성 비서, 추천 시스템, 사기 탐지 등이 있습니다.

에이전트 AI와 생성 AI란 무엇입니까?

Generative AI는 프롬프트에 응답하여 콘텐츠를 생성합니다. Agentic AI는 목표를 설정하고 이를 달성하기 위한 조치를 계획하며 그 과정에서 단계와 결정을 처리합니다. 생성 AI는 창의적인 파트너로, 에이전트 AI는 작업을 계속 진행하는 조정자로 생각할 수 있습니다.

ChatGPT 생성 AI인가요, 에이전트 AI인가요?

ChatGPT는 사용자의 프롬프트를 기반으로 콘텐츠를 생성하기 때문에 주로 생성 AI입니다. 그러나 최신 버전에는 웹 검색, API 호출, 코드 실행과 같은 에이전트 기능이 포함되어 활성화되면 특정 작업을 수행할 수 있습니다.

생성 AI와 에이전트 AI를 언제 사용해야 합니까?

콘텐츠를 빠르게 생성하고, 아이디어를 탐색하고, 이미 가지고 있는 것을 다시 작성하고 다듬고 싶을 때 생성 AI를 사용하세요. Agentic AI는 작업을 완료하고, 다단계 워크플로를 자동화하거나, 후속 작업을 오프로드해야 할 때 도움이 될 수 있습니다. AI가 무언가를 만들고 그에따라조치를 취하도록 하려는 경우(예: 이메일 초안 작성, 보내기, 응답을 받지 못한 경우 후속 조치 예약 등) 두 가지를 모두 사용합니다.

에이전트 AI와 생성 AI가 함께 작동할 수 있나요?

예, 두 가지 모두를 사용하여 처음부터 끝까지 워크플로를 처리할 수 있는 AI를 만들 수 있습니다. 생성적 AI는 콘텐츠를 생성하고 다듬을 수 있으며, 에이전트적 AI는 실행, 구성 및 후속 조치를 처리하여 이러한 창작물을 결과로 전환할 수 있습니다.

Grammarly는 생성 AI, 에이전트 AI 또는 둘 다를 사용합니까?

Grammarly는 생성 AI와 에이전트 AI를 모두 사용합니다. 생성적 AI를 사용하여 콘텐츠를 생성하거나 개선하는 데 도움을 줍니다. 예를 들어 텍스트를 다시 작성하고, 어조를 조정하고, 명확성을 향상시키는 데 도움을 주는 등의 작업을 수행합니다.

Grammarly의 에이전트 AI 기능은 작업 중인 표면에서 사전에 도움을 주어 상황과 작성 중인 내용을 기반으로 제안과 아이디어를 제공할 수 있습니다. Grammarly의 AI 에이전트는 귀하의 글쓰기 맥락을 분석하고 관련 제안을 제시하며 귀하가 승인한 제안을 적용할 수 있습니다.

Grammarly의 생성 AI와 에이전트 AI 기능을 함께 사용하면 워크플로의 모든 측면에서 원활하게 이동하고 문제를 해결하며 영향력 있는 사고에 더 집중할 수 있습니다.