AI 에이전트란 ​​무엇입니까? 초보자 가이드

주요 시사점

• AI 에이전트는 최소한의 지침으로 사용자를 대신하여 작업을 계획, 실행 및 완료할 수 있는 시스템입니다.
• 챗봇이나 기본 비서와 달리 AI 에이전트는 결정을 내리고, 조치를 취하고, 시간이 지남에 따라 피드백을 통해 개선할 수 있습니다.
• AI 에이전트는 반복적인 작업을 처리하는 디지털 팀원으로서 가장 잘 작동하므로 전략적 작업에 집중할 수 있습니다.
• AI 에이전트는 실수를 할 수 있으므로 인적 검토는 여전히 필수적입니다.
• 시작하는 데 기술 전문 지식이 필요하지 않습니다. 자신감을 키우려면 작고 위험도가 낮은 작업부터 시작하세요.

결코 지치지 않는 학습 파트너, 결코 판단하지 않는 작문 코치, 또는 항상 완벽한 단어를 찾는 판매 보조원을 상상해 보십시오. 이것이 AI 에이전트의 약속입니다. 즉, 중요한 상황을 수집하고, 작업을 완료하고, 피드백을 기반으로 적응할 수 있는 도구로서 자율성이 높아집니다. 이러한 도구를 사용하면 글쓰기를 향상하고 작업 흐름을 간소화할 수 있습니다. 하지만 이러한 도구가 정확히 어떻게 작동하고 일상 생활에서 어떻게 사용할 수 있습니까?

이 글에서는 AI 에이전트와 그 작동 방식을 설명하고, AI 에이전트를 사용하여 글쓰기 수준을 높이고, 개인화된 피드백을 받고, 작업을 체계적으로 구성하여 순조롭게 진행할 수 있는 방법에 대한 실제 사례를 공유합니다.

목차

• AI 에이전트란 ​​무엇입니까?
• AI 에이전트가 챗봇 및 AI 비서와 다른 점
• AI 에이전트의 작동 방식
• 다양한 유형의 AI 에이전트 이해
• AI 에이전트 사용의 장점
• AI 에이전트 사용의 한계
• AI 에이전트 시작하기
• 시사점: AI 에이전트가 중요한 이유
• AI 에이전트 FAQ 소개

AI 에이전트란 ​​무엇입니까?

AI 에이전트는 목표가 주어지면 사용자를 대신하여 작업을 추구하고 완료할 수 있는 소프트웨어 시스템입니다. 특정 지시를 기다리는 챗봇이나 AI 비서와 달리 AI 에이전트는 피드백이나 새로운 정보를 기반으로 접근 방식을 계획, 실행, 개선할 수 있습니다. 반복적인 작업을 위임할 수 있는 디지털 비서나 팀 동료처럼 생각하면 가장 중요한 사고, 창작 및 작업에 집중할 수 있습니다.

Grammarly의 AI 에이전트는 에이전트 AI가 어떻게 글쓰기와 의사소통을 구체적으로 향상시킬 수 있는지 보여줍니다. 일회성 프롬프트를 기다리지 않고 이러한 에이전트는 전체 쓰기 프로세스를 지원하여 상황, 대상 및 의도를 기반으로 작업을 브레인스토밍, 개요, 초안 작성, 수정 및 개선하는 데 도움을 줍니다.

Grammarly의 에이전트는 귀하가 이미 사용하고 있는 도구 내에서 직접 작업하기 때문에 귀하의 글쓰기가 발전함에 따라 적시에 관련 지침을 제공합니다. 그 결과, 적극적이고 실용적인 글쓰기 지원이 제공되어 가장 중요한 작업에 집중하면서 보다 명확하게 의사소통할 수 있도록 도와줍니다.

AI 에이전트에서 "에이전트"는 실제로 무엇을 의미합니까?

"AI 에이전트"의 "에이전트"는 어느 정도 에이전트로 작동하는 시스템의 능력을 나타냅니다. 기존 소프트웨어 시스템은 프로그래밍을 단계별로 따라가며 지시한 대로만 수행합니다. 반면에 AI 에이전트는 지속적으로 손에 들고 있을 필요가 없습니다. 목표를 제시하면 목표에 도달하기 위한 단계를 결정할 것입니다. 상담원은 또한 적극적이며 귀하가 요청하기 전에 조치를 제안하여 주도권을 잡을 수 있습니다.

AI 에이전트가 챗봇 및 AI 비서와 다른 점

AI 챗봇과 보조자는 질문에 답하거나 작업을 수행하는 등 특정 프롬프트에 응답하도록 설계되었습니다. 이러한 도구를 사용할 때는 프롬프트가 작업을 완료하는 데 필요한 모든 컨텍스트를 제공하는지 확인해야 합니다. 또한 사전에 쿼리해야 합니다. 사용자가 명시적으로 요청할 때까지 작업을 계획하거나 완료하지 않습니다.

반면에 AI 에이전트는 목표(예: "에세이 개선" 또는 "회의록 요약")를 정하고 다음에 취할 조치를 결정하고 그에 맞춰 적응할 수 있습니다. 필요한 컨텍스트를 수집 및 사용하고, 변화에 적응하고, 다른 에이전트와 협력하여 다단계 목표를 완료할 수도 있습니다.

다음은 각 기능이 수행할 수 있는 작업과 작업 흐름에 어떻게 적용되는지를 나란히 보여줍니다.

일상 업무에서 AI 에이전트를 사용하는 실용적인 방법

AI 에이전트는 다음과 같은 메시지 없이 복잡한 작업을 지원하고 수동 작업을 처리하여 보다 효율적으로 작업할 수 있도록 도와줍니다.

• 정보 요약:긴 회의 기록, 강의 또는 연구 기사를 명확한 요점이 포함된 간결한 요약으로 전환합니다.
• 개인화된 피드백 제공:귀하의 글을 검토하여 불분명한 주장을 강조하고, 더 강력한 전환을 제안하고, 개선을 위한 수정 사항을 다시 확인합니다.
• 커뮤니케이션 관리:정중한 후속 조치 보내기, 회의 일정 잡기, 네트워킹이나 클라이언트 프로젝트를 위한 지원 메시지 초안 작성.
• 프로젝트 및 작업 구성:해야 할 일의 우선순위를 지정하고 다음 단계에 플래그를 지정하여 바쁜 업무가 아닌 전략적인 작업에 집중할 수 있습니다.

AI 에이전트의 작동 방식

높은 수준에서 AI 에이전트는 효율성을 높이면서 목표를 향해 나아가는 데 도움이 되는 연속 루프에서 작동합니다. 상담원은 한 번 응답하고 중단하는 대신 무슨 일이 일어나고 있는지 관찰하고 다음에 수행할 작업을 결정하고 조치를 취하고 결과에 따라 조정합니다. 이 주기를 통해 AI 에이전트는 다단계 작업을 처리하고 조건 변화에 적응할 수 있습니다.

에이전트 루프: 인지, 계획, 행동, 학습

대부분의 AI 에이전트는 동일한 4단계 프로세스를 따릅니다.

1. 인식:에이전트는 작업을 완료하는 데 필요한 정보를 수집합니다. 예를 들어 메시지의 어조, 맥락, 목적을 평가하기 위해 이메일을 읽을 수 있습니다.
2. 계획: 에이전트는 학습한 내용을 사용하여 혼란스러운 문장을 명확하게 하거나 불확실한 언어를 제거하거나 전환을 개선하는 등 목표 달성에 도움이 되는 작업을 결정합니다.
3. 조치: 에이전트는 불분명한 섹션을 다시 작성하고, 약한 문구를 더 강한 문구로 바꾸고, 전환을 원활하게 하여 계획을 수행합니다.
4. 학습: 편집을 거부하거나 직접 변경하면 에이전트는 해당 피드백을 학습하고 다음 작업에 대한 접근 방식을 조정합니다.

이 루프는 목표에 도달하거나 작업이 변경될 때까지 반복됩니다.

AI 에이전트가 작동하도록 하는 주요 구성 요소

이 루프 뒤에는 AI 에이전트가 자율적으로 작동할 수 있도록 하는 몇 가지 핵심 구성 요소가 있습니다.

• 인식:에이전트가 주변에서 일어나는 일을 이해하는 방법입니다. 이메일, 회의록, 스프레드시트 등 사용자가 제공하는 모든 정보를 수집하고 해당 정보를 분석하여 맥락을 수집합니다. 또한 이러한 소스의 변경 사항을 모니터링할 수 있으므로 새로운 내용이 나타나면 자동으로 조치를 취할 수 있습니다.
• 의사 결정:에이전트는 LLM(대형 언어 모델)과 추론 기술을 사용하여 목표를 달성하기 위해 다음에 수행할 작업을 결정합니다. 예를 들어, LLM을 사용하여 "자신감 있는" 언어가 어떤 것인지 이해하고 그 추론을 적용하여 이메일 초안에서 불확실한 문구를 식별할 수 있습니다.
• 실행:계획을 실행하기 위해 에이전트는 API(응용 프로그래밍 인터페이스) 및 통합을 통해 받은 편지함, 달력 또는 문서 편집기와 같은 도구에 직접 연결됩니다. 이 설정을 통해 후속 이메일을 보내거나, 회의록을 추가하거나, 귀하를 대신하여 다른 플랫폼에서 관련 연구 결과를 가져올 수 있습니다.
• 기억:에이전트는 귀하의 선호도, 피드백, 과거 지침 등 학습한 내용을 기억하므로 시간이 지남에 따라 더 현명한 결정을 내리고 귀하의 스타일에 더 잘 맞출 수 있습니다.

이러한 구성 요소를 함께 사용하면 AI 에이전트는 일회성 응답을 넘어 지속적이고 목표 지향적인 지원을 제공할 수 있습니다.

다양한 유형의 AI 에이전트 이해

AI 에이전트는 단순한 규칙을 따르는 것부터 계획하고 학습하고 협업할 수 있는 시스템까지 다양합니다. 이들은 대개 두 가지 계층, 즉 대부분의 AI 시스템의 기초를 형성하는5가지 핵심 유형과 이를 기반으로 보다 복잡한 문제를 처리하는고급 에이전트로 그룹화됩니다.

핵심 5개는 에이전트가 기본 지침을 따르는 것에서 스스로 추론하고 학습하는 방식으로 진화하는 방식을 보여줍니다. 각 에이전트는 이전보다 더 많은 인식과 의사 결정 능력을 추가합니다.

• 단순 반사 작용제:가장 기본적인 종류입니다. 이들은 미리 설정된 "X이면 Y" 규칙을 따르지만 해당 규칙을 벗어나는 상황은 처리할 수 없습니다.
• 모델 기반 반사 에이전트:단순 반사 에이전트에서 한 단계 더 발전된 반사 에이전트입니다. 그들은 무슨 일이 일어났는지 추적하여 상황이 바뀔 때 조정할 수 있습니다.
• 목표 기반 에이전트:목표가 주어지면 에이전트는 목표 달성에 필요한 단계를 계획할 수 있습니다.
• 유틸리티 기반 에이전트:이러한 에이전트는 여러 옵션을 비교하여 가장 많은 이점을 제공하는 옵션을 선택하여 가능한 최선의 방법으로 목표를 달성하는 것을 목표로 합니다.
• 학습 에이전트:경험을 통해 학습하고 피드백을 사용하여 인식, 계획 및 행동 방식을 개선합니다.

고급 에이전트는 이러한 기능을 결합하거나 확장하여 협업하고 보다 역동적인 과제를 해결합니다.

• 다중 에이전트 시스템(MAS):마치 벌집 속의 벌처럼 서로 협력하여 공동 목표에 기여하는 에이전트 팀입니다.
• 계층적 에이전트:다중 에이전트 시스템의 구조화된 버전입니다. 하나의 "관리자" 에이전트는 효율성을 높이기 위해 "작업자" 에이전트에게 작업을 위임합니다.
• 하이브리드 복합 에이전트:가장 다재다능한 유형입니다. 반사적, 목표 기반 및 학습 접근 방식을 혼합하여 신속하게 대응하고 전략적으로 사고합니다.

이들 에이전트를 어떻게 비교하는지 자세히 살펴보겠습니다.

AI 에이전트 사용의 장점

일상적이고 반복적인 작업을 AI 에이전트에게 맡기면 나만이 할 수 있는 작업에 시간을 확보할 수 있습니다. 상담원이 도움을 줄 수 있는 몇 가지 방법은 다음과 같습니다.

• 바쁜 업무 감소:상담원이 의미 있는 작업에서 벗어나 시간이 많이 걸리는 작업을 처리하도록 합니다. 시험 공부를 하시나요? 메모를 플래시 카드와 빠른 퀴즈로 바꿔보세요.
• 수동 작업 자동화:에너지를 소모하는 반복적인 작업을 중단하세요. 예를 들어 영업팀은 관계 구축에 집중하는 동안 상담원을 통해 지원 메시지 초안을 작성하고 회의 일정을 잡을 수 있습니다.
• 개인화된 피드백 받기:AI 에이전트는 귀하의 스타일을 학습하고 귀하의 선호도에 적응할 수 있으므로 귀하에게 적합한 제안을 받을 수 있습니다. 예를 들어 AI 에이전트는 마케팅 카피를 검토하고 일반적인 조언이 아닌 브랜드 지침에 맞는 제안을 제공할 수 있습니다.
• 사전 지원 제공: 상담원은 명령을 기다리기만 하는 것이 아니라 실시간으로 발생하는 상황에 따라 유용한 제안이나 다음 단계를 제시할 수 있습니다. 예를 들어, 고객 지원 담당자는 유사한 과거 티켓을 알려 주거나 이전에 효과가 있었던 솔루션을 추천할 수 있습니다.
• 복잡한 프로젝트 처리: 대규모 프로젝트는 부담스러울 수 있지만 상담원은 프로젝트를 세분화하여 관리할 수 있도록 도와줍니다. 연구 논문이나 비판적 보고서를 작성하시나요? 한 에이전트는 개요를 작성하고 다른 에이전트는 조사를 처리하며 세 번째 에이전트는 모든 것을 검토하여 귀하의 목소리가 전체적으로 빛나는지 확인합니다.

AI 에이전트 사용의 한계

AI 에이전트는 작업을 보다 효율적으로 만들 수 있지만 이해하고 계획할 가치가 있는 과제도 함께 제공합니다. 다음은 몇 가지 일반적인 함정과 이를 방지하는 방법입니다.

• 환각:AI가 자신감 있게 들리지만 완전히 틀린 것을 본 적이 있습니까? 상담원은 맥락이 누락되었거나 오래된 정보를 사용하는 경우 문제를 해결할 수 있습니다. 항상 중요한 세부 사항을 다시 확인하거나 인용을 요청하십시오.
• 과도한 신뢰: 상담원은 너무 유능해 보여 자신이 완벽하지 않다는 사실을 쉽게 잊어버릴 수 있습니다. 특히 민감한 영역에서는 맹목적으로 결과에 의존하지 마십시오. 결과를 최종 확정되기 전에 사람의 확인이 필요한 초안으로 처리하세요.
• 다중 에이전트 종속성: 여러 에이전트가 함께 작업하면 상황이 복잡해질 수 있습니다. 명확한 역할이 없으면 작업이 중복되거나 루프에 갇힐 수 있습니다. 책임을 정의하고 워크플로를 정기적으로 테스트하세요.
• 편견: 에이전트는 불공정한 편견을 반영할 수 있는 대규모 데이터 세트로부터 학습합니다. 그들이 생산한 내용을 검토하고 필요할 경우 경로를 수정합니다.
• 데이터 개인정보 보호 및 보안: 상담원은 귀하를 돕기 위해 귀하의 정보에 의존하지만 너무 많이 공유하는 것은 비밀번호 관리자를 잠금 해제한 상태로 두는 것과 같습니다. 신뢰할 수 있는 도구를 사용하고, 민감한 데이터의 사용을 제한하고, 개인 정보 보호 설정을 검토하세요.
• 투명성: 상담원은 어떻게 도착했는지 설명하지 않고도 좋은 답변을 제공할 수 있습니다. 단지 그들의 말을 그대로 받아들이지 마십시오. 그들의 결과 뒤에 숨은 논리를 이해할 수 있도록 출처나 추론을 요청하십시오.
• 기술 침식: AI를 과도하게 사용하면 자신의 기술을 쉽게 잃어버릴 수 있습니다. 상담원이 반복적인 작업을 처리하도록 하고 귀하는 전략과 창의성에 집중하세요.

다음은 주요 관심사, 그것이 중요한 이유, 해결 방법에 대한 간략한 요약입니다.

책임감 있게 AI 에이전트 사용

AI 에이전트는 학습과 업무를 위한 강력한 도구가 될 수 있지만 의도적으로 사용할 때 가장 효과적입니다. 목표는 생각을 아웃소싱하는 것이 아니라 에이전트를 사용하여 새로운 아이디어를 촉발하고 작업의 지루한 부분을 처리하는 것입니다. 실제로 이는 AI 생성 콘텐츠에 대해 조치를 취하거나 게시하기 전에 AI 출력을 확인하고, 공유하는 정보에 유의하고, 자신의 판단을 적용하는 것을 의미합니다. 학교나 직장의 AI 정책을 확인하여 확립된 지침을 준수하고 있는지 확인하는 것도 중요합니다. 예를 들어, 많은 학교에서는 다른 소스와 마찬가지로 AI 생성 콘텐츠를 적절하게 인용하도록 요구합니다.

AI 에이전트 시작하기

AI 에이전트를 처음 사용하는 경우 성공의 열쇠는 반복입니다. 즉, 간단하게 시작하고, 신중하게 검토하고, 진행하면서 신뢰를 구축하는 것입니다. 이를 수행하는 방법은 다음과 같습니다.

1. 반복 가능한 작업 식별:상담원의 목표를 파악하려면 회의 예약, 콘텐츠 요약, 후속 이메일 보내기 등 자주 수행하는 작업에 대해 생각해 보세요. 이러한 일상적인 작업은 에이전트가 워크플로를 더욱 효율적으로 만드는 방법을 테스트하는 데 적합합니다.
2. 도구 선택:작업에 맞게 설계된 에이전트가 있는 도구를 선택하세요(예: 글쓰기 지원을 위한 Grammarly). 이상적으로 이 도구는 기존 작업 흐름에 적합하여 설정 시간을 최소화합니다.
3. 소규모로 시작:위험도가 낮은 작업에서 에이전트를 테스트하여 작동 방식과 기대할 수 있는 결과 종류를 이해합니다.
4. 검토 및 개선:출력을 주의 깊게 평가합니다. 결과가 정확하지 않은 경우 요청을 조정하거나 상담원에게 더 많은 정보를 제공하세요. 약간만 수정해도 상당히 향상된 결과를 얻을 수 있습니다.
5. 작동 시 확장:결과에 확신이 들면 사용 범위를 확장하세요. 대규모 작문 프로젝트, 연구 요약 또는 더 복잡한 커뮤니케이션 작업에 에이전트를 적용해 보세요.

시사점: AI 에이전트가 중요한 이유

AI 에이전트는 일회성 지원을 넘어 실제 업무에 대한 의미 있는 지원으로 전환하도록 도와줍니다. 반복적이고 시간이 많이 걸리는 작업을 수행하고 아이디어 계획, 분석, 개선과 같은 보다 복잡한 작업에 대한 지침을 제공함으로써 가장 중요한 일에 집중할 수 있도록 해줍니다.

정보를 합성하든, 생각을 정리하든, 의사소통을 연마하든, AI 에이전트는 귀하와 함께 작업하여 마찰을 줄이고 업무를 더 잘 통제할 수 있다는 느낌을 줍니다. 그러한 종류의 지원이 어떤 느낌인지 경험할 준비가 되었다면 지금 Grammarly의 AI 글쓰기 에이전트를 시작해 보세요 .

AI 에이전트 FAQ 소개

AI 에이전트란 ​​무엇이며 어떤 역할을 합니까?

AI 에이전트는 목표를 달성하기 위해 사용자를 대신하여 작동하는 소프트웨어 시스템입니다. 작업을 계획하고 수행하며 피드백을 기반으로 접근 방식을 조정할 수 있습니다. 프롬프트를 기다리는 AI 챗봇이나 보조자와 달리 AI 에이전트는 사용자의 안내와 검토에 의존하면서도 더 독립적으로 작동할 수 있습니다.

ChatGPT는 AI 에이전트인가요?

ChatGPT는 자체적으로 AI 에이전트가 아닙니다. 사용자 프롬프트에 대한 텍스트 응답을 생성하지만 독립적인 조치를 취하지 않는 대화형 모델입니다. 그러나 목표, 기억, 행동 능력을 제공하는 도구나 워크플로와 통합되면 AI 에이전트를 강화할 수 있습니다.

AI 에이전트의 5가지 유형은 무엇입니까?

AI 에이전트의 5가지 유형은 단순 반사 에이전트, 모델 기반 반사 에이전트, 목표 기반 에이전트, 유틸리티 기반 에이전트 및 학습 에이전트입니다. 이러한 유형은 기본 규칙 준수부터 추론 및 학습에 이르기까지 서로를 기반으로 합니다. 각각의 작동 방식은 다음과 같습니다.

1. 단순 반사 에이전트는 미리 설정된 "if-then" 규칙을 따릅니다.
2. 모델 기반 반사 에이전트는 변화하는 조건에 적응하기 위해 제한된 메모리를 사용합니다.
3. 목표 기반 에이전트는 특정 목표를 달성하기 위한 조치를 계획합니다.
4. 유틸리티 기반 에이전트는 옵션을 비교하여 가장 효과적인 결과를 선택합니다.
5. 학습 에이전트는 피드백과 경험을 통해 성과를 향상시킵니다.

AI 에이전트의 예는 무엇입니까?

AI 에이전트의 일반적인 예는 다음과 같습니다.

• 일반적인 고객 질문에 답변하는 고객 서비스 챗봇
• 과거 행동을 기반으로 쇼핑객에게 맞춤형 제안을 제공하는 추천 에이전트
• 리드 자격 및 영업 지원을 돕는 영업 에이전트
• 회의 일정을 예약하고, 작업을 추적하고, 메모를 요약하는 생산성 에이전트
• 콘텐츠 초안 작성, 편집, 브레인스토밍을 돕는 작성 에이전트

Grammarly에는 AI 에이전트가 있나요?

예! Grammarly는 귀하가 이미 매일 사용하는 앱과 사이트에서 작업 흐름 전반에 걸쳐 귀하와 함께 작동하는 AI 작문 에이전트를 제공합니다. 일회성 프롬프트에만 응답하는 대신 이러한 에이전트는 목표, 대상 및 의도에 대한 맥락을 사용하여 작문을 계획, 초안 ​​작성, 수정 및 개선하는 데 도움을 주어 보다 명확하고 자신감 있고 효과적으로 의사소통할 수 있습니다.

Grammarly의 AI 에이전트에 대해 자세히 알아보려면 에이전트 허브를 확인하세요 .