AI 에이전트 오케스트레이션: 작동 방식에 대한 간단한 가이드(예제 포함)

주요 시사점

• AI 에이전트 오케스트레이션은 독립 실행형 에이전트를 도구 전반에 걸쳐 작업을 계획, 실행 및 전달할 수 있는 조정 시스템으로 전환합니다.
• 오케스트레이터는 모든 단계에서 작업을 지시하고 검토하여 각 에이전트의 출력이 다음 에이전트의 입력으로 유용하도록 보장합니다.
• 최신 AI 도구는 배후에서 조정을 처리하므로 설정이 아닌 결과에 집중할 수 있습니다.
• 신중하게 사용하면 오케스트레이션을 통해 복잡한 다단계 워크플로를 자동화하여 진정으로 중요한 작업에 집중할 수 있는 시간을 확보할 수 있습니다.

자동화에 여전히 복사-붙여넣기가 많이 필요한 이유는 무엇입니까? 물론 도구를 사용하여 통화 내용을 요약하거나 회의를 예약하거나 적절한 순간에 올바른 정보를 표시할 수 있으면 편리합니다. 그러나 이러한 도구의 대부분은 자신이 속한 더 넓은 작업 흐름을 인식하지 못한 채 독립적으로 작동합니다. 따라서 귀하는 한 도구의 출력을 검토한 후 올바른 입력을 다음 도구에 전달하는 인간 허브 역할을 하게 됩니다.

하지만그부분도 자동화할 수 있다면 어떨까요? 이것이 AI 에이전트 오케스트레이션의 약속입니다. AI를 사용하여 여러 도구를 조정하면 각 단계를 수동으로 연결하지 않고도 다단계 작업을 함께 완료할 수 있습니다.

그렇다면 이것이 실제로 의미하는 바는 무엇이며 어떻게 시작합니까? 이 문서에서는 에이전트 오케스트레이션의 작동 방식, 가장 유용한 부분, 도입을 시작할 때 주의해야 할 사항에 대해 살펴보겠습니다.

목차

• AI 에이전트 오케스트레이션이란 무엇입니까?
• AI 오케스트레이션이 중요한 이유
• 실제 AI 오케스트레이션의 실제 사례
• AI 오케스트레이션 작동 방식
• 일반적인 AI 오케스트레이션 패턴
• 에이전트 AI 오케스트레이션의 이점은 무엇입니까?
• 에이전트 AI 오케스트레이션의 일반적인 과제와 한계
• AI 에이전트 오케스트레이션을 사용해야 하는 경우와 사용하지 않는 경우
• AI 에이전트 오케스트레이션을 시작하는 방법
• 효과적인 AI 에이전트 조정을 위한 모범 사례
• AI 에이전트 오케스트레이션을 관점에서 살펴보기
• AI 에이전트 오케스트레이션 FAQ

AI 에이전트 오케스트레이션이란 무엇입니까?

AI 에이전트 오케스트레이션은 여러 AI 에이전트가 컨텍스트를 공유하고 작업을 분할하며 복잡한 작업을 함께 완료할 수 있도록 조정하는 프로세스입니다. 이를 오케스트라 악보로 묘사하는 것이 도움이 됩니다. 각 "악기"(또는 에이전트)는 특정 결과를 조화시키고 달성하기 위해 연주 시기와 방법에 대한 악보 지침을 받습니다. 하지만 기존 오케스트라와 달리 AI 오케스트레이션은 역동적입니다. 각 에이전트의 출력과 협업 방식은 사용자의 특정 목표나 해당 순간에 사용 가능한 데이터에 따라 변경될 수 있습니다. 이러한 적응성은 빠르게 변화하는 사회적 추세를 분석하거나 다단계 여행을 계획할 때 오케스트레이션을 강력하게 만드는 요소입니다.

한 가지 중요한 차이점: AI 에이전트 오케스트레이션에는 수십 개의 에이전트를 조정할 필요가 없습니다. 실제로 에이전트가 너무 많으면 불필요한 복잡성이 발생하고 최적화가 더 어려워질 수 있습니다. 목표는 공유된 목표를 위해소규모의 전문 에이전트가 동기화되어 작동하도록 하는 것입니다. 성공은 필요한 것보다 더 많은 요소를 추가하지 않고 명확한 역할과 긴밀한 협업에서 비롯됩니다.

Grammarly의 AI 에이전트는 이러한 종류의 조정이 실제로 실행되는 예입니다. 이러한 에이전트는 배후에서 조정되므로 복잡성을 직접 관리할 필요가 없습니다. Grammarly의 AI 에이전트 오케스트레이션은 글쓰기 및 워크플로 개선의 다양한 측면에 각각 초점을 맞춘 여러 전문 에이전트를 조정한 다음 이러한 통찰력을 일관된 제안 세트로 통합합니다. 이러한 에이전트는 귀하의 컨텍스트를 활용하여 귀하가 보다 매력적이고 설득력 있는 콘텐츠를 생성하고, 보다 효과적으로 의사소통하며, 근무일을 구성 및 관리하여 적절한 순간에 최선의 조치를 취하고 성취감과 통제력을 느끼며 하루를 마무리할 수 있도록 돕습니다.

AI 에이전트 오케스트레이션이 에이전트 AI에 적합한 방식

에이전트 AI 시스템에서 오케스트레이션은 개별 에이전트를 조정된 목표 중심 시스템으로 바꾸는 것입니다. 흔히 오케스트레이터라고 불리는 AI 에이전트는 지휘자처럼 행동하여 어떤 에이전트가 플레이해야 하는지, 언제 기여해야 하는지, 출력을 결합하는 방법을 결정합니다.

이 시스템의 모든 "플레이어"가 AI 에이전트일 필요는 없습니다. 일부는 단순한 기능이거나 타사 도구일 수 있습니다. 즉, 악기 자체를 연주하지는 않지만 연주에 필수적인 오케스트라의 무대 제작진이나 섹션 조수와 유사합니다.

에이전트 AI 이전에는 오케스트레이션이 대부분 규칙 기반이었고 고정된 규칙을 사용하여 자동화된 워크플로를 설정하는 작업이 포함되었습니다. 예시 워크플로는 다음과 같습니다. 주문이 들어옵니다. 포장 전표를 인쇄하십시오. 배송 라벨을 생성합니다. 고객에게 이메일을 보내세요. 즉, 간단한 결과가 나오는 예측 가능한 시퀀스입니다.

에이전트 AI를 사용하면 오케스트레이션이 지능적이고 반응성이 높아집니다. 단순히 단계를 연결하는 대신 오케스트레이터는 AI 에이전트와 도구가 협업하는 방식을 적극적으로 관리하여 각 도구가 적시에 올바른 정보를 얻도록 보장하고 조건 변화에 따라 계획을 조정합니다.

동일한 주문 처리 예에서 오케스트레이터는 과거의 고객 피드백, 일기 예보, 제품 취약성 데이터를 고려하여 이동 중 폭염으로 인해 추가 버블랩이나 얼음 팩을 추가하는 등 포장 지침을 동적으로 조정할 수 있습니다. 이를 통해 정적 워크플로우를 반응형 지능형 시스템으로 전환합니다.

AI 오케스트레이션과 자동화

자동화는 일련의 규칙이 제공되면 시스템이 자체적으로 완료할 수 있는 모든 작업을 가리키는 광범위한 용어입니다. AI 오케스트레이션은 보다 발전된 형태의 자동화입니다. 단일 스크립트 프로세스를 따르는 대신 생성 AI를 사용하여 목표 달성을 위해여러 자동화 프로세스가 어떻게 함께 작동해야 하는지결정합니다.

알람시계를 생각해 보세요. 실제 장치이든 전화 앱이든 간단한 규칙을 자동화합니다. 설정한 시간에 깨워줍니다. AI 오케스트레이션은 몇 단계 더 발전합니다. 수면 단계, 심박수, 실내 온도 및 아침 일정을 추적하는 에이전트를 조정한 다음 해당 모든 상황을 기반으로 최적의 기상 시간을 결정할 수 있습니다.

AI 오케스트레이션이 중요한 이유

AI 오케스트레이션은 독립적인 프로세스를 조정하고 안정적으로 함께 작동하도록 보장하여 자동화를 향상시킵니다. 중요한 이유는 다음과 같습니다.

• 복잡성을 완화:대부분의 사람들은 함께 작동하도록 설계되지 않은 도구의 혼합에 의존합니다. AI 오케스트레이션은 각 시스템의 입력 및 출력에 적응하여 형식, 플랫폼 또는 데이터 구조가 다른 경우에도 작업 조정을 유지합니다.
• 바쁜 사람들의 대기 시간 감소: 기존 워크플로는 인간의 판단이 필요한 결정 지점에서 종종 일시 중지됩니다. 오케스트레이션된 에이전트는 컨텍스트에 따라 많은 호출을 수행할 수 있으므로 누군가 프로세스를 진행할 때까지 기다리지 않고 프로세스가 엔드 투 엔드로 실행될 수 있습니다.
• 불완전성에 적응: 데이터 형식이 완벽하지 않으면 수동 작업 흐름이 중단됩니다. AI 오케스트레이션은 지저분한 현실(예: 오타, 불완전한 필드, 잘못 정렬된 열, 불량한 스캔)을 해석하고 필요할 때 대상 후속 질문을 할 수 있습니다.
• 품질 검사: 오케스트레이션 계층은 각 에이전트의 출력을 평가하고 개선하며 반복적인 개선을 안내할 수 있습니다. 결과적으로 결과는 목표와 더 밀접하게 일치하는 경향이 있으며 수동 작업보다 더 일관적인 경우가 많습니다.
• 설정을 위해 코딩이 필요하지 않습니다. 사전 구축된 도구와 코드 없는 플랫폼을 통해 시간을 내어 프로세스를 생각하고 원하는 결과를 명확하게 정의할 수 있는 모든 사람이 AI 자동화의 강력한 기능을 사용할 수 있습니다.

오케스트레이션 시스템이 설정되면 더 이상 별도의 작업을 수동으로 조정할 필요가 없습니다. 오케스트레이터는 처음부터 끝까지 워크플로를 관리하여 반복적인 핸드오프 시간을 절약하고 모든 단계를 추적하는 인지 부하를 줄일 수 있습니다. 또한 이러한 시스템은 사람이 간과할 수 있는 오류를 포착하여 더 높은 품질의 결과를 얻을 수도 있습니다.

즉, 오케스트레이션은 완전히 손을 대지 않는 것이 아닙니다. 여전히 명확한 지침, 좋은 입력 및 가끔 감독이 필요합니다. 필요할 때 확인하고 조정하면 예상대로 작동하는지 확인하는 데 도움이 됩니다.

실제 AI 오케스트레이션의 실제 사례

AI 에이전트 오케스트레이션은 텍스트 해석 및 생성에 탁월합니다. 또한 명확한 기준이 주어졌을 때 결정을 내리는 데 매우 적합합니다. 탁월한 성능을 발휘하는 몇 가지 유형의 워크플로우는 다음과 같습니다.

• 환자 접수 검토: 접수 양식, 보험 기록 및 과거 방문에서 정보를 수집합니다. 누락된 세부정보를 식별합니다. 임상의가 약속 전에 훑어볼 수 있는 간결한 요약을 생성합니다.
• 사기 및 위험 검사:비정상적인 패턴이 있는지 거래 및 고객 활동을 스캔하고, 알려진 위험 지표와 조사 결과를 비교하고, 검토자에게 명확한 경고를 준비합니다.
• 소셜 미디어 모니터링: 특정 주제나 브랜드에 대한 대화를 위해 여러 플랫폼을 추적하고, 새로운 트렌드를 식별하고, 내러티브 통찰력과 지원 시각적 자료를 모두 포함하여 요약을 생성합니다.
• 콘텐츠 검토: 문서를 게시하거나 공유하기 전에 조정된 순서를 사용하여 문서가 여러 차원(예: 스타일 지침, 콘텐츠 정책, 사실의 정확성 및 문법)에 걸쳐 요구 사항을 충족하는지 확인합니다.
• 고객 지원 분류 : 이메일, 채팅, 소셜 채널을 통해 들어오는 메시지를 분석합니다. 클러스터 관련 문제; 긴급한 요청을 감지합니다. 간결한 요약을 적절한 지원팀에 전달하세요.

AI 오케스트레이션 작동 방식

AI 에이전트 오케스트레이션은 중앙 집중식 워크플로 엔진 역할을 합니다. 전문화된 도구에 고유한 역할을 할당하고, 공유된 컨텍스트를 통해 작업을 조정하고, 특정 목표를 달성하기 위해 출력을 개선합니다. 이러한 시스템 중 다수는 시각적 도구나 코드 없는 도구로 구축할 수 있는 반면, 코딩 프레임워크를 사용하여 제품으로 엔지니어링되는 시스템도 있습니다. 그러나 구축 방법에 관계없이 오케스트레이션된 시스템은 유사한 패턴을 따릅니다.

1. 목표 정의: 사람이나 시스템은 원하는 결과를 지정하고 관련된 에이전트, 통합 및 도구를 선택합니다.
2. 작업 계획 및 할당: 오케스트레이터는 초기 입력을 기반으로 LLM(대형 언어 모델)으로 구동되는 의사 결정 엔진을 사용하여 목표를 달성하는 데 필요한 단계를 결정하고 선택한 에이전트에 할당할 작업을 결정합니다.
3. 조정 설정: 오케스트레이터는 자신과 해당 에이전트가 읽고, 편집하고, 다른 도구에서 후속 작업을 트리거하는 데 사용할 수 있는 공유 작업 영역을 설정합니다.
4. 실행 및 조정 루프: 각 에이전트는 독립적으로 작동한 다음 오케스트레이터에 다시 보고하고, 오케스트레이터는 작업이 완료될 때까지 에이전트가 수행할 추가 입력을 제공합니다.
5. 피드백: 오케스트레이터는 가능한 경우 자체적으로 결과를 구체화하고, 필요한 경우 사용자 입력을 요청하거나, 작업을 사람에게 전달하는 등 백업 프로세스로 에스컬레이션합니다.

한 페이지 분량의 고객 미팅을 준비하는 데 도움이 되도록 설계된 에이전트 시스템에서 이러한 단계가 어떻게 수행될 수 있는지는 다음과 같습니다.

1. 계정 관리자는 필요한 사항을 지정합니다(예: "목요일에 AcmeCo와 만날 예정입니다. 참석자, 지난 토론, 미해결 문제, 계약 세부정보 및 최근 지원 티켓이 포함된 한 페이지 분량의 브리핑을 작성하세요.").
2. 조정자는 올바른 도구(예: 캘린더 리더, 고객 관계 관리(CRM) 조회, 이메일 요약기, 문서 검색기, 지원 티켓 뷰어, 메모 작성기)를 선택합니다. 일부는 AI 에이전트입니다. 다른 것들은 필요에 따라 오케스트레이터가 호출하는 간단한 함수입니다.
3. 오케스트레이터는 모든 상담원이 참석자, 마지막 논의 내용, 진행 중인 프로젝트, 최근 고객 활동 등의 정보를 추가할 수 있는 공유 작업 공간을 설정합니다.
4. 에이전트는 순서대로 작업하여 브리핑을 다듬습니다. 새로운 정보가 나타나면(예: 이메일 대화를 통해 지원 티켓에 컨텍스트가 추가되면) 오케스트레이터는 관련 상담원에게 요약을 다시 확인하고 요약을 업데이트하라는 메시지를 표시합니다. 모든 섹션이 채워지고 일관성이 있을 때까지 계속 반복됩니다.
5. 주요 정보가 누락되었거나 액세스할 수 없는 경우 오케스트레이터는 사용자를 위해 이러한 공백을 표시합니다. 모든 사항이 확인되면 포함된 내용과 이유를 설명하는 짧은 메모와 함께 완성된 한 페이지를 제공합니다.

일반적인 AI 오케스트레이션 패턴

일반적인 AI 에이전트 오케스트레이션 패턴에는 순차적 핸드오프, 병렬 협업, 계층적 제어 및 하이브리드 모델이 포함되며, 각각은 다양한 워크플로 유형에 적합합니다. 차이점은 미묘하지만 오케스트레이션 시스템을 사용하거나 구축하는 방법을 생각할 때 이해해 볼 가치가 있습니다. 분석은 다음과 같습니다.

순차적 오케스트레이션

순차적 AI 에이전트 오케스트레이션은 검사관이 있는 조립 라인처럼 작동합니다. 에이전트가 할당된 작업을 완료하면 오케스트레이터는 출력의 품질을 평가합니다. 허용 가능한 경우 작업은 다음 에이전트로 이동합니다. 그렇지 않은 경우 오케스트레이터는 에이전트에게 다시 시도하도록 지시하거나(세련된 지침에 따라) 에스컬레이션합니다(일반적으로 사람에게). 이러한 지속적인 평가는 AI 오케스트레이션을 기존의 선형 워크플로와 차별화하는 요소입니다.

순차적 오케스트레이션의 예로는 후속 이메일 초안 작성을 들 수 있습니다. 한 에이전트는 기존 스레드를 요약하고, 다른 에이전트는 응답 초안을 작성하고, 세 번째 에이전트는 어조와 스타일을 편집하고, 네 번째 에이전트는 검토를 위해 전송(또는 사람에게 제시)합니다.

병렬 오케스트레이션

병렬 AI 에이전트 오케스트레이션은 동시에 작동하는 에이전트 세트를 감독합니다. 이 접근 방식은 다양한 소셜 미디어 플랫폼에서 청취하는 봇이나 여러 소매업체의 가격을 조사하는 쇼핑 도구 등 작업이 서로 독립적일 때 잘 작동합니다. 오케스트레이터는 동일한 목표와 일관성으로 작동하도록 보장하고 출력을 함께 평가합니다.

계층적 오케스트레이션

계층적 AI 에이전트 오케스트레이션에서는 감독 계층이 더 실무적입니다. 당면한 문제를 평가하고 어떤 에이전트에게 다양한 책임을 할당할지 결정하는 것부터 시작하며, 첫 번째 에이전트가 제대로 작업을 수행하지 않으면 다른 에이전트를 호출할 수도 있습니다. 이 패턴은 작업에 예측할 수 없는 상황이 많이 포함될 때 탁월합니다. 오케스트레이터가 품질을 판단할 뿐만 아니라 결과를 개선하기 위한 새로운 방법도 탐색할 수 있기 때문입니다.

하이브리드 오케스트레이션

실제로 대부분의 AI 에이전트 오케스트레이션은 이러한 접근 방식의 하이브리드입니다. 예를 들어, 오케스트레이터는 여러 에이전트를 시작하여 동시에 연구한 다음 평가하기 전에 결과를 대조하도록 다른 에이전트에 지시하고 보고서를 컴파일하는 다른 에이전트에 전달할 수 있습니다.

Grammarly의 작동 방식은 다음과 같습니다. 작성하는 동안 Grammarly의 AI 에이전트 오케스트레이션은 다양한 에이전트(병렬)를 할당하여 작업의 명확성, 문법 및 어조를 분석한 다음 결과(순차적)를 에이전트에 전달하여 어떤 제안을 표시할지(계층적) 결정합니다.

에이전트 AI 오케스트레이션의 이점은 무엇입니까?

Agentic AI 오케스트레이션은 작업을 훨씬 더 빠르고 더 높은 품질로 완료하는 데 도움이 됩니다. 그리고 수동으로 작업을 수행하는 것과 비교할 때 올바른 유형의 워크플로에서는 그 차이가 극적일 수 있습니다. 설정 및 문제 해결을 완료하면 다음과 같은 여러 가지 이점을 기대할 수 있습니다.

• 복잡한 작업 확장: Agentic AI 오케스트레이션을 통해 팀은 매주 12명의 경쟁업체에 대한 정보를 업데이트하는 등 대규모의 다단계 프로젝트를 효율적으로 처리할 수 있습니다. 추론 능력 덕분에 기존 오케스트레이션에 비해 예상치 못한 입력에 대한 탄력성이 훨씬 뛰어납니다.
• 컨텍스트 공유: 모든 에이전트가 동일한 목표를 향해 작업하고 공유 컨텍스트에 기여하기 때문에 진행 중인 작업이 긴밀하게 조정됩니다. 한 에이전트가 통찰력을 얻으면 다른 에이전트가 결과에 이를 고려합니다.
• 속도: 적절한 경우 여러 작업을 병렬로 실행할 수 있으며 순차 작업은 하나씩 차례로 실행할 수 있습니다. 이는 사람이 관리하는 경우보다 프로세스가 훨씬 빠르게 완료될 수 있음을 의미합니다.
• 신뢰성: 엄격한 워크플로와 달리 AI 기반 오케스트레이션은 진행 상황을 단계별로 평가하고 수준 이하의 결과를 수용하는 대신 단계를 다시 실행하거나 에스컬레이션할 수 있습니다.
• 인적 생산성: 이러한 시스템은 최소한의 입력으로 작동하므로 에이전트가 실행을 처리하는 동안 귀하는 전략에 집중할 수 있습니다. 팀의 관리자처럼 검토에 필요한 의견을 제공하는 상담원을 통해 직접 발품을 팔 때보다 훨씬 더 많은 일을 성취할 수 있습니다.
• 사전 피드백: 많은 오케스트레이션 시스템은 지시를 기다리지 않고 다음 단계를 예상합니다. 예를 들어 Grammarly는 백그라운드에서 지속적으로 작동하여 메시지가 표시될 때만 작성하는 것이 아니라 작성하는 동안 지침을 제공합니다.

에이전트 AI 오케스트레이션의 일반적인 과제와 한계

AI 에이전트 조정은 이제 막 잠재력을 발휘하기 시작했지만 다른 신기술과 마찬가지로 특별한 과제도 안고 있습니다. 강력하고 탄력적인 워크플로를 자신 있고 안전하게 구축할 수 있도록 잠시 시간을 내어 제한 사항을 이해해 보세요.

• 중복 및 드리프트: 에이전트는 역할이 명확하게 정의되지 않은 경우 서로 겹치거나 모순될 수 있습니다. 많은 에이전트를 조정하는 것은 복잡할 수 있으며, 도움을 주고자 하는 AI 에이전트는 서로의 발끝을 밟을 수 있습니다.
• 컨텍스트 손실: 시스템 간에 정보가 손실될 수 있습니다. 오케스트레이터가 공유 작업 영역을 설정했다고 해서 모든 에이전트가 해당 작업 영역에 제대로 쓰거나 읽는다는 의미는 아니며, 이로 인해 결과가 뒤죽박죽되는 모순되거나 중복되는 작업이 발생할 수 있습니다.
• 편향 증폭: 조정은 유전된 편향을 제거하지 않습니다. 많은 AI 에이전트를 지원하는 LLM은 매우 다양한 사람들이 쓴 내용을 기반으로 하며, 그 글 중 일부는 불공평하거나 상처를 줍니다. (다행히도 이러한 문제를 찾기 위해 오케스트레이션에 추가 단계를 추가하면 도움이 될 수 있습니다.)
• 불투명성: 설명이나 검토가 없는 자동화로 인해 책임이 모호해집니다. "AI가 결정"은 위험이 높을 때 자신감을 불러일으키지 않으므로 사람의 정밀한 조사와 명확한 감사 가능성이 여전히 필수적입니다.
• 취약성:고급 오케스트레이션에도 한계가 있습니다. 타사 서버가 충돌할 수 있고, 데이터 형식이 변경될 수 있으며, LLM 업데이트가 갑자기 완전히 다른 결과를 생성할 수 있습니다. 인간의 개입이 필요하기 전에 AI 시스템이 수행할 수 있는 자가 수리는 한계가 있습니다.
• 거버넌스: 데이터 품질, 보안 프로세스, 승인 워크플로우가 더욱 중요해졌습니다. 인간은 결정에 관여하지 않기 때문에 인간이 의사결정에 들어가는 입력을 신뢰할 수 있고 인간의 결론을 평가하는 것이 중요합니다.

AI 에이전트 오케스트레이션을 사용해야 하는 경우와 사용하지 않는 경우

AI 에이전트 오케스트레이션은 여러 도구에 걸쳐 있거나, 여러 이동 부분이 포함되거나, 적응성과 판단이 필요한 워크플로에 가장 유용합니다. 그러나 모든 작업에 적합한 것은 아닙니다. 어떤 경우에는 단순한 자동화(또는 심지어 인간)가 조직화된 시스템보다 성능이 더 뛰어납니다.

AI 오케스트레이션이 도움이 되는 경우

• 여러 도구에서 작업 조정:프로젝트 관리 시스템, 이메일, 달력 또는 내부 데이터베이스가 모두 정보를 공유해야 하는 경우 오케스트레이션을 통해 모든 것이 정렬됩니다. 워크플로에 텍스트 분석, 모호성 해결 또는 상황에 따른 결정이 포함되면 AI 기반 오케스트레이션이 특히 강력해집니다.
• 반복적인 하위 작업 관리: 연구, 분석 및 수정은 종종 루프에서 발생합니다. 오케스트레이션은 단계를 다시 방문할 시기, 출력을 구체화할 시기, 작업을 진행할 준비가 된 시기를 결정하여 이러한 주기를 처리합니다.
• 변화하는 조건에 적응: 입력이 항상 깨끗한 것은 아닙니다. 데이터가 누락되고 요구 사항이 바뀌며 도구가 때때로 실패합니다. 오케스트레이터는 단순히 중단하는 대신 계획을 조정하고 작업 경로를 변경하거나 설명을 요청할 수 있습니다.
• 대규모로 복잡한 조정 처리: AI 에이전트, 스크립트, 인간 등 여러 움직이는 부분을 조정하는 것은 소량으로 관리가 가능할 수 있습니다. 그러나 규모가 커짐에 따라 AI 오케스트레이션은 혼란스러운 프로젝트 관리자에게 큰 도움이 될 수 있으며, 전선이 교차되거나 공이 떨어질 가능성이 줄어듭니다.

AI 오케스트레이션을 건너뛰어야 하는 경우

• 간단한 규칙 기반 워크플로 실행:프로세스가 항상 동일한 경로를 따르고 지정된 입력이 동일한 출력을 안정적으로 생성해야 하는 경우 오케스트레이션이 필요하지 않습니다. 수식, 스크립트 또는 "이것이 그렇다면 저거" 논리와 같은 기존 자동화는 더 빠르고 저렴하며 예측 가능성이 높습니다.
• 인간의 판단이 필요한 결정 : 컴퓨터는 얼굴을 읽을 수 없고 종종 미묘한 단서를 놓치며 단순히 사람의 경험과 공감이 부족합니다. 이로 인해 결함이 있는 평가를 기반으로 하거나 중요한 정보를 고려하지 않은 채 결과를 생산하게 될 수 있습니다. 결정이 큰 영향을 미치거나 상당한 재량권을 필요로 하는 경우 AI가 결정을 내리도록 하지 마십시오. (하지만 사람이 평가할 수 있도록 정보를 정리하는 시스템을 고려해 볼 수도 있습니다.)
• 빠른 일회성 작업을 수동으로 처리: 조정된 워크플로를 구축하고 유지하려면 노력이 필요합니다. 자주 발생하지 않거나 일회성인 작업의 경우 수동으로 수행하는 것이 여전히 더 효율적일 수 있습니다.

AI 에이전트 오케스트레이션을 시작하는 방법

작은 워크플로를 조율하는 AI 에이전트로 시작하여 프로세스에 대한 느낌을 얻은 다음 점차적으로 복잡성을 높입니다. 대부분의 사람들은 에이전트적 AI 오케스트레이션이 오늘날의 많은 앱과 서비스에 내장되어 있기 때문에 이를 모르고 이미 사용해 왔습니다. 그러나 자신만의 오케스트레이션을 구축하는 것은 여전히 ​​비교적 새로운 일입니다. 실험을 통해 새로운 작업 방식의 초기 참가자가 됩니다.

시작하기 전에: 도구를 선택하세요

이미 Zapier나 Make와 같은 통합 도구를 사용하고 있다면 익숙한 환경에 새로운 방향을 추가할 새로운 AI 기능을 찾아보세요. 코드가 필요 없는 시각적 플랫폼을 사용하면 캔버스에서 흐름을 더 쉽게 디자인할 수 있습니다. 프로그래밍 방식으로 빌드하려는 경우 개발자 라이브러리를 사용할 수 있습니다. 일부 "바이브 코딩" 또는 AI 앱 빌더 도구는 완전한 프로토타입을 생성할 수 있습니다. 이는 신속한 프로토타이핑에 유용하지만 항상 기본 오케스트레이션을 배우는 최선의 방법은 아닙니다.

1단계: 다단계 워크플로 선택

AI 에이전트 오케스트레이션에서 처리할 사항을 결정하세요. 첫 번째 프로젝트를 위한 좋은 선택은 단계가 많지 않고 자동화할 가치가 있을 만큼 자주 수행하는 작업입니다. 에이전트 AI 오케스트레이션에 특별한 추론과 해석이 필요한지 확인하세요. 그렇지 않으면 더 간단한 자동화 도구를 사용할 수도 있습니다.

2단계: 상담원 역할 및 목표 정의

모든 오케스트레이션 플랫폼은 다양한 에이전트, 기능 및 통합을 제공합니다. 어떤 입력이 어디서 와야 하는지, 어떻게 처리해야 하는지, 출력의 성격과 대상이 무엇인지 생각해 보세요. 그런 다음 각 단계가 적절한 출력을 렌더링하는지 확인하기 위해 오케스트레이터가 사용해야 하는 기준을 지정하는 것을 포함하여 플랫폼의 지침에 따라 흐름을 조합합니다.

3단계: 테스트, 검토, 개선

첫 번째 시도에서 제대로 이해하지 못하더라도 걱정하지 마세요. 지침을 조정하고, 에이전트를 교체하고, 잘못된 구성을 수정한 후 다시 시도하세요. 만족스러운 결과를 얻은 후에는 더 나은 결과를 얻을 수 있는지 확인하세요. AI 에이전트는 프롬프트 텍스트의 미묘한 조정을 기반으로 상당히 다른 결과를 렌더링할 수 있습니다. 또한 동일한 입력에 대해 항상 동일한 출력을 생성하는 것은 아니므로 여러 번 테스트하여 각 실행에서 좋은 결과가 나오는지 확인하세요.

4단계: 신중하게 크기 조정

AI 에이전트 오케스트레이션이 제대로 작동하면 이를 광범위하게 적용하고 싶은 유혹을 느낄 수 있습니다. 널리 배포하기 전에 시간을 내어 기능이 어떻게 작동하는지 이해하고, 영향을 평가하고, 점차적으로 복잡성을 늘리십시오. 확장하면서 결과와 장단점을 계속 평가하세요.

효과적인 AI 에이전트 조정을 위한 모범 사례

효과적인 AI 에이전트 오케스트레이션은 명확한 목표, 건전한 워크플로 및 일관된 인간 감독을 기반으로 합니다. 아래 사례에서는 안정적이고 투명하며 의도한 결과에 부합하는 오케스트레이션을 구축하는 방법을 강조합니다.

• 목표와 역할을 명확하게 정의하십시오.수행해야 할 작업과 이를 달성하는 방법에 대해 더 구체적으로 설명할수록 원하는 결과를 얻을 가능성이 더 높아집니다.
• 검토 루프에 인간 유지: 사용자를 대신하여 컴퓨터가 생성한 모든 항목을 검토하는 것이 현명하지만 AI 프로세스의 경우 특히 중요합니다. 그 판단은 지금까지만 이루어질 수 있습니다. 당신은 "좋은" 것이 무엇인지 진정으로 아는 유일한 사람입니다.
• 결정 및 피드백 기록: 오케스트레이터가 프로세스를 이해하고 문제를 해결할 수 있도록 사람이 읽을 수 있는 결정 로그를 생성하는지 확인하세요. 가능하다면 사람의 피드백이나 평가를 수집하여 지속적인 개선을 지원하세요.
• 에이전트 간의 명확한 핸드오프 규칙으로 시작하십시오. 에이전트 시스템은 열정적인 도우미입니다. 명확하게 구분된 역할과 규칙이 없으면 노력이 중복되어 결과가 일치하지 않을 수 있습니다. 각 에이전트가 수행해야 하는 작업과 공유 워크플로에 다시 보고할 시기를 정확하게 정의하여 이러한 일반적인 함정을 피하세요.
• 드리프트 예상 : 통합, 모델 또는 컨텍스트의 변화로 인해 시간이 지남에 따라 성능이 바뀔 수 있습니다. 프롬프트, 목표, 구성을 정기적으로 검토하고 업데이트하면 일관된 품질을 유지하는 데 도움이 됩니다.

AI 에이전트 오케스트레이션을 관점에서 살펴보기

AI 에이전트 오케스트레이션은 익숙한 자동화 방식을 기반으로 구축되었지만 근본적으로 새로운 기능, 즉 여러 도구에서 작업을 실시간으로 추론하고 조정하고 조정하는 기능을 추가합니다. 이는 지속적인 감독 없이 상황을 공유하고, 새로운 정보에 적응하고, 작업에 적합한 도구를 선택하는 등 사람들이 하는 방식으로 협업할 수 있는 시스템을 향한 초기 단계를 나타냅니다.

지금 실제로 오케스트레이션을 경험하고 싶다면 Grammarly를 사용해 보세요. 일상적인 작업 흐름을 작성하고 이동할 때 지능형 레이어는 뒤에서 여러 전문 에이전트를 활용하여 필요할 때 가장 유용한 제안을 표시합니다. 문법 작성 에이전트는 최고의 콘텐츠 초안을 작성하고 요약하고 수정하는 데 도움을 주며 AI 조정이 한 번에 한 문장씩 더 나은 결과를 지원할 수 있는 방법을 보여줍니다.

신중하게 사용하면 오케스트레이션을 통해 작업 속도, 일관성 및 품질을 크게 향상시킬 수 있습니다. 그러나 다른 강력한 기능과 마찬가지로 잘 적용하려면 시간과 주의가 필요합니다. 작게 시작하고, 명확한 목표를 정의하고, 사람들이 계속해서 흐름을 따라가도록 하세요. 시간이 지남에 따라 AI 오케스트레이션이 빛나는 부분과 더 단순한 접근 방식이 여전히 더 적합한 부분에 대한 직관을 개발하게 될 것입니다.

AI 에이전트 오케스트레이션 FAQ

에이전트 AI 오케스트레이션이란 무엇입니까?

Agentic AI 오케스트레이션은 AI 에이전트, 규칙 기반 자동화, 기존 기계 학습 모델 및 API와 같은 여러 구성 요소를 조정하므로 컨텍스트를 공유하고 복잡한 워크플로를 함께 완료할 수 있습니다. 하나의 도구가 단독으로 작동하는 대신 오케스트레이터는 특정 목표를 달성하기 위해 각 부분이 다음 부분으로 작업을 전달하는 방법을 지시합니다.

AI 오케스트레이션은 자동화와 어떻게 다릅니까?

기존 자동화는 고정된 규칙을 따르는 반면, AI 오케스트레이션은 추론을 사용하여 출력을 평가하고, 단계가 완료되는 시기를 결정하고, 다음에 무슨 일이 일어날지 결정합니다. 두 경우 모두 인간이 워크플로와 역할을 정의하는 반면, AI 오케스트레이션은 구조 내에서 조정되어 엄격한 자동화로는 처리할 수 없는 판단 요청과 비행 중 변경 사항을 처리합니다.

AI 에이전트 오케스트레이션을 사용하려면 코딩 경험이 필요한가요?

아니요. 많은 최신 도구는 프로그래밍 지식이 필요하지 않은 시각적 빌더를 제공하며 Grammarly와 같이 즉시 사용할 수 있는 완전한 형태의 AI 오케스트레이션 워크플로를 갖춘 도구도 있습니다. 워크플로우에 사용자 정의 논리를 원하는 경우 코딩이 도움이 되지만 대부분의 사용자는 기술 전문 지식 없이도 즉시 이점을 얻을 수 있습니다.

AI 오케스트레이션 패턴의 주요 유형은 무엇입니까?

기본 패턴은 에이전트가 서로 관련하여 작동하는 방식을 순차적(단계별), 병렬(동시), 계층적(오케스트레이터가 할당한 대로) 및 하이브리드(이러한 접근 방식의 혼합)로 설명합니다. 각각은 단순한 시퀀스부터 복잡한 적응형 시스템까지 다양한 워크플로 요구 사항에 적합합니다.

여러 AI 에이전트를 조율하면 어떤 이점과 위험이 있나요?

오케스트레이션은 컨텍스트를 일관되게 유지하고 단계 간에 정제된 출력을 자동으로 전달함으로써 도구나 플랫폼 전반에 걸쳐 다단계 작업 속도를 높여 인간이 일반적으로 처리하는 수동 복사-붙여넣기 및 간단한 판단 호출을 제거합니다. 그러나 조정된 시스템이 궤도를 벗어나면 결과가 좋지 않을 수 있으므로 영향력이 큰 결정을 내리려면 여전히 가드레일과 검토가 필요합니다.

Grammarly는 AI 오케스트레이션을 사용합니까?

예, Grammarly는 귀하의 글을 병렬로 분석한 다음 그 결과를 명확하고 우선순위가 지정된 제안으로 병합하는 전문 AI 모델 및 규칙 기반 구성 요소의 조정 시스템을 통해 AI 오케스트레이션을 사용합니다. 조정자는 상황에 따라 어떤 통찰력이 가장 중요한지 결정하므로 입력할 때 피드백이 일관되고 유용하다고 느껴집니다.

글쓰기 워크플로에 직접 통합된 이 오케스트레이션 레이어는 Grammarly AI 에이전트 팀을 통해 역동적이고 상황 인식적인 피드백을 제공합니다. 작업 중인 내용, 문서 유형, 대상을 기반으로 피드백을 제공하여 어조, 간결성, 구체성, 논리적 진행과 같은 복잡한 요소를 실시간으로 개선하는 데 도움을 줍니다.