설명된 AI 에이전트 유형: 작동 방식 및 각 에이전트 사용 시기

주요 시사점

• AI 에이전트는 빠른 규칙 기반 작업부터 적응형 학습 기반 워크플로에 이르기까지 다양한 종류의 작업을 위해 설계되었습니다.
• 에이전트 유형을 이해하면 더 나은 도구를 선택하고, 현실적인 기대치를 설정하고, 결과가 부족한 경우 문제를 진단하는 데 도움이 됩니다.
• 보다 복잡한 작업에는 명확한 역할과 조정을 통해 여러 상담원이 함께 작업해야 하는 경우가 많습니다.
• 단일 에이전트가 모든 것을 잘 수행할 수는 없으며 인간의 판단은 여전히 ​​필수적입니다.
• AI 에이전트를 익숙한 워크플로에 적용하고 피드백을 기반으로 반복하여 지금 바로 AI 에이전트 사용을 시작할 수 있습니다.

AI 에이전트는 사람들이 글을 쓰고, 연구하고, 계획하고, 업무를 수행하는 방식을 변화시키고 있습니다. 그러나 "AI 에이전트"는 단일 기능이 아닙니다. 매우 다양한 종류의 작업을 위해 설계된 도구를 포함하는 광범위한 범주입니다. 일부 에이전트는 속도와 일관성을 위해 제작되었습니다. 다른 것들은 시간이 지남에 따라 추론하고, 적응하고, 결정을 내리도록 설계되었습니다.

에이전트 유형의 작동 방식과 가장 잘 수행하는 작업을 알면 목표에 맞는 도구를 선택하고, 더 스마트한 워크플로를 설계하고, 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. 이 가이드는 AI 에이전트가 정확히 무엇인지 이해하는 것부터 시작하여 AI 에이전트의 주요 유형과 이를 일상 업무에서 효과적으로 사용하는 방법을 이해하는 데 도움이 됩니다.

목차

• AI 에이전트란 ​​무엇인가요?
• 에이전트의 주요 유형은 무엇입니까?
• 다양한 유형의 AI 에이전트를 어떻게 비교하나요?
• AI 에이전트는 어떻게 협력하나요?
• AI 에이전트 유형을 이해하는 것이 중요한 이유
• 다양한 AI 에이전트 유형을 사용할 때 흔히 발생하는 실수
• 다양한 에이전트 유형의 제한 사항은 무엇입니까?
• AI 에이전트 사용을 시작하는 방법
• AI 에이전트가 당신을 위해 일하도록 만들기
• AI 에이전트 유형 FAQ

AI 에이전트란 ​​무엇인가요?

AI 에이전트는 환경을 관찰하고 결정을 내리고 그에 따라 행동함으로써 목표 달성을 위한 조치를 취할 수 있는 시스템입니다. 해당기관은이를 단순한 형태의 자동화와 분리합니다.

이에 대한 실제적인 예는 Grammarly의 AI 에이전트입니다. 대부분의 AI 보조자와는 달리 이러한 전문 쓰기 에이전트는 자동화되지 않았으며 작업에 대한 프롬프트가 필요하지 않습니다. 작업하는 동안 동적 실시간 제안을 적극적으로 제공하여 쓰기 프로세스의 모든 단계에서 도움을 줄 수 있는 상시 공동 작업자이자 개인 도우미 팀이라고 생각하세요. 귀하의 작업 흐름에 원활하게 통합된 Grammarly의 AI 에이전트는 귀하가 작성하는 대상과 글쓰기 유형을 기반으로 관련성 있는 상황 인식 피드백을 제공하여 귀하가 영향력 있는 사고에 집중할 수 있도록 돕습니다.

AI 에이전트는 챗봇이나 보조자와 어떻게 다릅니까?

챗봇과 AI 도우미는 주로 사용자 입력에 응답하도록 설계되었습니다. 메시지를 표시하면 답변이 생성됩니다. 당신은 그들에게 답을 얻도록 계속 촉구해야 합니다. 그들은 일반적으로 특정한 지시 없이 주도권을 잡지 않거나 행동하지 않습니다.

이와 대조적으로 AI 에이전트는 특정 조건에서 작동하도록 설계되었습니다. 정보를 모니터링하고, 옵션을 평가하고, 모든 단계에서 사용자가 직접 입력하지 않고도 작업을 실행할 수 있습니다. 여러 에이전트가 함께 작업하여 단일 에이전트가 자체적으로 안정적으로 처리할 수 있는 것보다 더 복잡한 작업을 수행할 수도 있습니다.

AI 에이전트는 높은 수준에서 어떻게 작동하나요?

높은 수준에서 대부분의 AI 에이전트는 간단한 루프를 따릅니다. 즉, 무슨 일이 일어나고 있는지 인식하고, 무엇을 할지 결정하고, 해당 결정에 따라 조치를 취하고, 경우에 따라 결과로부터 학습합니다.

세부 사항은 에이전트 유형에 따라 다르지만 이 핵심 주기는 일관되게 유지됩니다. 이 프로세스를 더 자세히 살펴보려면 AI 에이전트 작동 방식에 대한 가이드를 살펴보세요.

에이전트의 주요 유형은 무엇입니까?

AI 에이전트는 다음에 수행할 작업을 결정하는 방법에 따라 다양한 유형으로 제공됩니다. 일부는 감지한 내용에 즉시 반응하는 반면, 다른 일부는 미리 계획을 세우고 균형을 맞추거나 시간이 지남에 따라 행동을 개선합니다.

일반적인 에이전트 유형에는 단순 반사 에이전트, 모델 기반 반사 에이전트, 목표 기반 에이전트, 유틸리티 기반 에이전트 및 학습 에이전트가 포함됩니다. 개별 에이전트 외에도 시스템은 다중 에이전트, 계층적 또는 하이브리드 아키텍처를 통해 에이전트를 결합할 수도 있습니다.

아래 섹션에서는 이러한 에이전트 유형을 살펴보고 작동 방식을 설명한 다음 함께 작동하도록 구성하는 다양한 방법을 살펴봅니다.

단순반사작용이란?

단순 반사 에이전트는 미리 정의된 작업을 통해 특정 입력에 응답합니다. 메모리나 컨텍스트를 사용하지 않으며 시간이 지나도 동작을 조정하지 않습니다. 에이전트는 특정 입력에 반응하지만 의미나 의도를 고려하지 않으므로 범위가 좁고 반복적인 작업에 효과적입니다. 실제로 이것은 알려진 언어 패턴을 기반으로 입력할 때 철자 오류를 표시하는 쓰기 시스템처럼 보일 수 있습니다.

많은 단순 반사 시스템은 사람들이 일반적으로 AI라고 생각하는 것과 같은 느낌이 들지 않습니다. 예를 들어, 벽 온도 조절 장치는 기술적으로 단순한 반사 작용제입니다. 이는 단지 "추우면 따뜻해집니다"라는 기본적인 논리를 따릅니다. 이 AI를 AI라고 부르는 것이 무리로 느껴질 수도 있지만 이 범주를 이해하면 다른 정교한 유형의 AI 에이전트를 이해하는 데 도움이 됩니다.

모델 기반 반사 에이전트란 ​​무엇입니까?

모델 기반 반사 에이전트는 엄격하게 정의된 규칙을 기반으로 입력에 응답하지만 단기적인 상황도 고려합니다.

실제로 이는 문서 앞부분에서 무시한 문법 문제의 추가 사례를 무시하는 교정자처럼 보일 수 있습니다. 이 추적은 작업하면서 보다 관련성 높은 피드백을 얻는 데 도움이 되지만 기억은 일시적입니다. 문서를 닫고 새 문서를 열면 동일한 문제에 대한 플래그가 다시 시작됩니다.

목표 기반 에이전트란 ​​무엇입니까?

목표 기반 에이전트는 사용 가능한 여러 옵션 중에서 선택합니다. 즉각적으로 대응하기보다는 가능한 단계를 고려하고 특정 목표를 달성하는 데 가장 도움이 되는 단계를 선택합니다.

예를 들어, 프로젝트 관리 에이전트에게 다음 주 금요일까지 보고서를 전달한다는 목표가 주어진 경우 작업을 생성하고, 소유자를 할당하고, 누락된 입력을 요청하고, 기한이 지난 항목에 대한 후속 조치를 취하고, 차단기에 플래그를 지정할 수 있습니다. 보고서가 제 시간에 맞춰 제공된다면 상담원은 작업 할당이나 최종 출력 승인 순서와 같은 구성 요소가 효율적이지 않거나 균형이 맞지 않더라도 목표가 달성된 것으로 간주합니다.

유틸리티 기반 에이전트란 ​​무엇입니까?

유틸리티 기반 에이전트는 "우리가 목표를 달성했습니까?"라고 묻는 것이 아니라 목표 기반 행동을 기반으로 합니다. 하지만 “거기에 가는 가장 좋은 방법은 무엇입니까?” 옵션 간의 절충점을 고려하여 전반적으로 가장 강력한 결과를 가져오는 조치를 선택합니다.

위의 예를 계속하면 유틸리티 기반 프로젝트 관리 에이전트는 작업 할당 및 후속 조치 이상의 기능을 수행합니다. 작업 부하 균형, 개인의 강점, 마감 기한 등의 요소를 고려한 다음 팀에 과부하가 걸리지 않고 프로젝트가 순조롭게 진행되도록 할당을 조정합니다. 상황이 변화함에 따라 그에 따라 계획을 재평가하고 변경할 수 있습니다.

학습 에이전트란 ​​무엇입니까?

학습 에이전트는 피드백과 과거 결과를 통해 학습하여 시간이 지남에 따라 의사결정을 개선하는 AI 에이전트입니다. 단지 “내가 해야 할 일을 했나요?”라고 묻는 대신에 말입니다. 또는 “지금 가장 좋은 선택은 무엇입니까?” 또한 “다음에는 무엇을 더 잘할 수 있을까?”라고 묻습니다. 전반적인 경험을 통해 배울 수 있도록 도와줍니다.

프로젝트 관리 예에서 학습 에이전트는 보고서를 효율적으로 전달하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 반복되는 병목 현상, 일관되게 낙관적인 타임라인, 더 많은 지원이 필요한 기여자 등 시간이 지남에 따라 패턴을 알아차릴 수 있습니다. 다음에 보고서가 작성될 때 할당, 타임라인 및 워크플로를 조정하여 이러한 교훈을 적용하여 각 프로젝트가 이전 프로젝트보다 더 원활하게 실행되도록 합니다.

다양한 유형의 AI 에이전트를 어떻게 비교하나요?

이제 각 에이전트 유형을 개별적으로 살펴보았으므로 나란히 비교하는 것이 도움이 됩니다. 아래 표는 다섯 가지 주요 유형의 AI 에이전트가 결정을 내리는 방법과 가장 적합한 작업 종류가 어떻게 다른지 보여줍니다.

AI 에이전트는 어떻게 협력하나요?

현실 세계에서 AI 에이전트는 일반적으로 혼자 일하지 않습니다. 고급 시스템에서는 더 크고 복잡한 문제를 해결하기 위해 여러 에이전트를 함께 사용하는 경우가 많습니다. 이러한 접근 방식 간의 주요 차이점은 작업을 분할하는 방법에 따라 결정되며, 달성하려는 목표에 따라 이러한 전략을 혼합하고 일치시킬 수 있는 경우가 많습니다.

AI 에이전트가 함께 작동하도록 구성되는 가장 일반적인 방법은 다음과 같습니다.

• 다중 에이전트 시스템:여러 에이전트가 병렬 또는 순서로 작동하며 각각 특정 역할을 처리합니다. 이 동등한 팀 접근 방식을 사용하면 복잡한 작업을 더 작은 부분으로 나눌 수 있지만 상담원이 상충되는 결론에 도달하거나 중복된 작업에 도달할 경우 조정 문제가 발생하기도 합니다.
• 계층적 에이전트:상위 레벨 에이전트는 목표와 방향을 설정하고 하위 레벨 에이전트는 특정 작업을 수행합니다. 이 구조는 복잡한 워크플로우를 관리하는 데는 더 좋지만 예상치 못한 상황이 발생할 경우 적응력이 떨어질 수 있습니다.
• 하이브리드 시스템:다양한 유형의 에이전트가 단일 시스템 내에 결합됩니다. 예를 들어 반사 에이전트는 일상적인 작업을 처리할 수 있는 반면, 목표 기반 또는 학습 에이전트는 보다 복잡한 결정을 관리할 수 있습니다. 이 접근 방식은 에이전트 유형을 가장 잘 수행하는 작업에 연결하여 속도와 적응성의 균형을 유지합니다.
• 에이전트 오케스트레이션:AI 에이전트 오케스트레이션은 개별 에이전트 위에 위치하며 이들이 함께 작동하는 방식을 관리합니다. 에이전트가 작업하는 시기, 에이전트 간에 출력이 이동하는 방식, 작업을 검토하거나 다시 수행해야 하는 시기, 사람의 감독이 적합한 위치를 결정합니다. 오케스트레이션은 다중 에이전트 시스템 전체에서 품질, 일관성 및 효율성을 보장하는 데 도움이 됩니다.

AI 에이전트 유형을 이해하는 것이 중요한 이유

다양한 AI 에이전트가 어떻게 결정을 내리는지 이해하면 작업에서 AI를 사용하는 방법을 더 효과적으로 제어할 수 있습니다. AI를 블랙박스로 취급하는 대신 사용하는 도구, 사용 방법 및 기대하는 바에 대해 더 의도적인 선택을 할 수 있습니다.

이러한 지식을 바탕으로 다음을 수행할 수 있습니다.

• 작업에 적합한 도구 연결:일부 상담원은 빠르고 반복 가능한 작업에 능숙하지만 다른 상담원은 시간이 지남에 따라 계획하거나 학습하는 데 더 능숙합니다. 차이점을 알면 현실적인 기대치를 설정하고 도구 오용을 방지하는 데 도움이 됩니다.
• 작업 방식에 적합한 도구 선택:간단한 에이전트에게 복잡한 결정을 처리하도록 요청하거나 학습 에이전트가 첫날 완벽할 것이라고 기대하는 대신 현재 작업에 맞는 에이전트를 선택할 수 있습니다.
• 무엇이 잘못되었는지 더 빠르게 파악하세요.많은 AI 도구는 뒤에서 함께 작동하는 여러 에이전트에 의존합니다. 뭔가 기분이 좋지 않을 때 상담원 역할을 이해하면 문제가 패턴 인식, 계획, 학습 또는 조정에 있는지 식별하는 데 도움이 됩니다.
• 팀에서 실제로 사용할 워크플로 구축:다양한 에이전트 유형이 서로 어떻게 보완되는지 이해하면 팀 전체에 걸쳐 안정적이고 직관적이며 확장 가능한 워크플로를 구축하는 것이 더 쉬워집니다.

다양한 AI 에이전트 유형을 사용할 때 흔히 발생하는 실수

AI 에이전트가 예상대로 작동하지 않는 경우 작업을 수행하는 에이전트가 작업에 대해 잘못된 유형이거나 잘못 설정되었다는 신호인 경우가 많습니다. 이러한 패턴을 인식하는 방법을 배우면 접근 방식을 더 쉽게 조정하고 보다 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있습니다.

주의해야 할 몇 가지 일반적인 실수와 이를 해결하는 방법은 다음과 같습니다.

• 복잡한 작업에 반응 에이전트 사용:단순 또는 모델 기반 반사 에이전트는 빠르고 반복 가능한 결정에 적합하지만 계획이나 우선 순위 지정이 필요한 작업에는 어려움을 겪습니다. 보다 복잡한 작업의 경우 목표 기반 또는 유틸리티 기반 에이전트로 전환하거나 이와 쌍을 이루십시오.
• 비학습 에이전트의 개선 기대:일부 에이전트는 적응보다는 일관되게 동작하도록 설계되었습니다. 시간이 지나도 결과가 개선되지 않으면 학습 에이전트를 도입하거나 결과에 따라 시스템을 조정할 수 있는 피드백 루프를 추가하는 것이 좋습니다.
• 일관되지 않은 출력 보기:트레이드오프에 무게를 두는 에이전트는 동일한 입력으로도 다른 결과를 생성할 수 있습니다. 특히 어느 정도 무작위성을 도입하는 대규모 언어 모델(LLM)에 의존하는 경우 더욱 그렇습니다. 일관성이 중요한 경우 반사 에이전트가 더 나은 선택인 경우가 많습니다.
• 판단 요청을 에이전트에 과도하게 의존:목표 기반 및 유틸리티 기반 에이전트는 의사 결정을 지원할 수 있지만 잘 정의된 목표라도 중요한 맥락을 생략할 수 있습니다. 특히 에이전트의 결과에 따라 조치를 취하기 전에 사람의 감독을 유지해야 합니다.
• 에이전트 간의 책임 모호함:여러 에이전트가 있는 시스템에서는 핸드오프 지점에서 오류가 발생하는 경우가 많습니다. 각 결정을 담당하는 에이전트와 이들 사이에서 출력이 이동하는 방식을 명확하게 정의하여 신뢰성과 조정을 개선합니다.

다양한 에이전트 유형의 제한 사항은 무엇입니까?

단일 유형의 에이전트가 모든 것을 잘 수행할 수는 없으며 일부 작업은 아마도 인간에게 맡겨야 할 것입니다. 제한 사항을 이해하면 에이전트를 보다 효과적으로 사용하고 에이전트의 강점을 활용하는 워크플로를 설계하는 데 도움이 됩니다.

명심해야 할 몇 가지 일반적인 제한 사항은 다음과 같습니다.

• 규칙 기반 에이전트는 스스로 적응하지 않습니다.단순 및 모델 기반 반사 에이전트는 일관된 결과를 생성하도록 설계되었기 때문에 신뢰할 수 있습니다. 이는 반복 가능한 작업에 이상적이지만 새롭거나 더 복잡한 상황을 처리하려면 수동 규칙 변경이 필요하다는 의미이기도 합니다. 적응형 동작을 위해서는 다른 에이전트 유형이 필요합니다.
• 명확한 목표에 대한 의존성:목표 기반 및 유틸리티 기반 에이전트는 목표, 제약 조건 및 절충 사항이 명확하게 정의될 때 가장 잘 수행됩니다. 목표가 모호하거나 우선순위가 충돌하는 경우 이러한 에이전트는 유용한 결과를 생성하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.
• 학습 에이전트는 피드백만큼만 우수합니다.학습 에이전트는 받은 신호를 기반으로 향상됩니다. 일관성이 없거나 빈도가 낮거나 모순되는 피드백은 학습 속도를 늦추거나 잘못된 행동을 강화할 수 있습니다.
• 다중 에이전트 시스템의 조정 오버헤드:에이전트를 결합하여 더 복잡한 워크플로를 처리할 수 있지만 이제는 핸드오프, 종속성 및 문제가 발생할 수 있는 새로운 방식도 관리하고 있습니다. 명확한 조정이 없으면 추가된 복잡성이 이점보다 빠르게 커질 수 있습니다.
• 인간 참여의 지속적인 필요성:인간의 판단을 완전히 대체할 수 있는 에이전트 유형은 없습니다. 작업의 미묘한 차이가 커질수록 결과를 검토하고 지침을 제공하며 필요한 경우 개입하는 사람들이 더 많이 필요합니다.

이러한 제한 사항을 장애물이 아닌 설계 고려 사항으로 간주하십시오. 다양한 에이전트의 작동 방식, 지원이 필요한 위치, 조정 방식을 고려하면 AI 시스템을 더 쉽게 신뢰하고 더 효율적으로 사용할 수 있습니다.

AI 에이전트 사용을 시작하는 방법

이제 AI 에이전트의 주요 유형이 무엇인지, 이를 조정하는 다양한 방법을 알았으므로 더 의도적으로 사용할 수 있습니다. 시작하기 위해 직접 구축할 필요도 없습니다. 이미 사용 중인 도구에 이미 포함되어 있을 가능성이 높습니다.

시작하는 간단한 과정은 다음과 같습니다.

• 익숙한 워크플로로 시작:초안 검토, 프로젝트 조정, 후속 조치 추적 등 이미 잘 알고 있는 작업을 선택하세요. 상담원이 도움을 줄 수 있는 부분과 처리하기를 원하는 행동의 종류를 식별하세요.
• 에이전트의 역할에 맞게 설정을 일치시키세요.브랜드 가이드라인에서 금지된 단어나 문구를 찾는 등 빠르고 예측 가능한 응답이 필요한 경우 명확한 규칙과 경계를 사용하여 더 간단한 에이전트를 구성하세요. 상담원이 옵션을 계획하고 평가하거나 시간이 지남에 따라 적응하도록 하려면 더 복잡한 설정을 예상하고 추가 지침과 검토를 구축하세요.
• 결과 평가:출력을 정기적으로 검토하고 필요에 따라 지침이나 에이전트 구성을 조정합니다. 학습 에이전트를 사용하는 경우 수정, 승인 및 거부는 모두 향후 행동을 형성하는 피드백 역할을 하므로 신중하고 일관성을 유지하십시오.
• 여러 에이전트를 염두에 두고 설계:단일 에이전트에 익숙해지면 각 에이전트가 작업의 다른 부분을 처리하도록 이들을 연결해 보세요. 누가 무엇을 하는지 명시하면 문제가 발생할 때 시스템을 더 쉽게 조정하고 디버깅할 수 있습니다.
• 판단이 중요한 곳에 계속 참여하세요.잘 구성된 에이전트라도 특히 작업이 발전하거나 조건이 변하면 실수를 할 수 있습니다. 정기적인 체크인과 사람의 감독을 통해 출력이 정확하고 적절하게 유지되도록 할 수 있습니다.

이미 신뢰하는 도구부터 시작하여 해당 에이전트가 실제 워크플로에서 어떻게 작동하는지 배우면 AI 에이전트를 더 쉽게 채택하고 시간이 지남에 따라 더 가치를 높일 수 있습니다.

AI 에이전트가 당신을 위해 일하도록 만들기

팀의 사람들이 업무에 다양한 기술을 사용하는 것처럼 각 유형의 AI 에이전트에는 고유한 장점과 한계가 있습니다. 시장 수요를 예측하기 위해 회계사에게 그래픽 디자인이나 카피라이터를 요청하지 않을 것입니다. AI에도 동일한 원칙이 적용됩니다. 에이전트를 효과적으로 사용한다는 것은 작업에 적합한 에이전트를 선택하고 해당 에이전트가 잘 수행하도록 설계된 것이 무엇인지 이해하는 것을 의미합니다.

Grammarly는 여러 전문 AI 에이전트가 함께 작동하여 일상적인 워크플로를 향상시키는 방법의 한 예입니다. 이러한 전문 에이전트는 뒤에서 협력하여 귀하가 작성하는 내용, 누구를 위해 작성하는지, 무엇을 달성하고자 하는지에 따라 역동적이고 상황을 인식하는 제안을 제공합니다. 앱, 문서 및 가장 중요한 작업을 수행하는 모든 곳에서 사용할 때 Grammarly의 AI 에이전트는 어조, 간결성 및 논리적 진행과 같은 요소를 개선하는 데 도움을 줍니다. 따라서 가장 중요한 작업에 대한 집중력을 잃지 않고 아이디어를 보다 명확하고 자신 있게 표현할 수 있습니다.

상담원이 자신의 역할에 신중하게 연결되면 단일 상담원이 단독으로 관리할 수 있는 것보다 더 복잡한 작업을 함께 처리할 수도 있습니다. 일관성, 적응성, 속도 등의 장단점을 이해하면 현실적인 기대치를 설정하고, 더 나은 워크플로를 설계하고, 전반적으로 AI 에이전트로부터 더 많은 가치를 얻을 수 있습니다.

AI 에이전트 유형 FAQ

일반적인 유형의 AI 에이전트에는 어떤 것이 있나요?

일반적인 유형의 AI 에이전트에는 단순 반사 에이전트, 모델 기반 반사 에이전트, 목표 기반 에이전트, 유틸리티 기반 에이전트 및 학습 에이전트가 포함됩니다. 이러한 이름은 입력에 대한 대응부터 시간 경과에 따른 계획, 최적화 또는 개선에 이르기까지 상담원이 결정을 내리는 다양한 방식을 기반으로 합니다.

오늘날 가장 일반적으로 사용되는 AI 에이전트 유형은 무엇입니까?

단순 모델 기반 반사 에이전트는 오늘날 가장 일반적으로 사용되는 AI 에이전트 유형입니다. 시간이 지남에 따라 학습하거나 적응할 필요 없이 규칙을 일관되게 적용하거나 단기적인 컨텍스트를 사용하는 많은 일상적인 기능을 지원합니다.

AI 에이전트를 사용하려면 기술적 능력이 필요한가요?

최신 도구에서 AI 에이전트를 사용하는 데는 기술적 능력이 필요하지 않습니다. 많은 제품에는 에이전트가 배후에 포함되어 있어 에이전트를 직접 구성하거나 관리하지 않고도 의사결정의 이점을 누릴 수 있습니다.

AI 에이전트와 AI 챗봇의 차이점은 무엇인가요?

AI 에이전트는 목표 달성을 위해 스스로 결정하고 조치를 취하는 반면, AI 챗봇은 주로 사용자 프롬프트에 응답합니다. 챗봇은 대화에 중점을 두는 반면 상담원은 정보를 모니터링하고 옵션을 평가하며 워크플로 전반에 걸쳐 작업하도록 설계되는 경우가 많습니다.

Grammarly에는 에이전트 AI 및 AI 에이전트가 있나요?

예. Grammarly는 전체 글쓰기 과정에서 적극적으로 지원하도록 설계된 AI 글쓰기 에이전트 시스템을 통해 에이전트 AI를 사용합니다. 일회성 프롬프트에만 응답하는 대신 Grammarly의 AI 에이전트는 지속적으로 귀하와 함께 작업하여 귀하의 작문을 계획하고 초안을 작성하고 수정하고 다듬는 데 도움을 줍니다.

이러한 에이전트는 목표, 대상, 의도와 같은 컨텍스트를 사용하여 정보에 입각한 조치를 취하고 보다 관련성이 높고 일관된 지침을 제공하므로 보다 명확하고 자신감 있고 효과적으로 커뮤니케이션할 수 있습니다.

Grammarly의 AI 에이전트에 대해 자세히 알아보려면 에이전트 허브를 확인하세요.

초보자에게 가장 적합한 AI 에이전트 유형은 무엇인가요?

단순하고 모델 기반 반사 에이전트는 초보자에게 가장 적합합니다. 일관되게 작동하고 이해하기 쉬우며 지속적인 피드백이나 조정이 필요하지 않은 명확하게 정의된 작업에 적합합니다.

다양한 유형의 AI 에이전트가 함께 작동할 수 있나요?

예, 다양한 유형의 AI 에이전트가 동일한 시스템 내에서 함께 작동하는 경우가 많습니다. 많은 도구는 다양한 의사결정 스타일을 가진 에이전트를 결합하고 아키텍처 또는 조정을 통해 이를 조정하여 보다 복잡한 작업을 처리합니다.