요약
이 기사는 자체 생성, 우선 순위 지정 및 작업 완료가 가능한 AI로 구동되는 자율 AI 에이전트의 개념을 소개합니다. 자율 AI 에이전트는 콘텐츠 생성, 개인 비서, 개인 재무 관리, 연구 및 데이터 분석 등을 포함한 많은 작업을 수행할 수 있습니다. 이 기사는 성공적인 자율 AI 에이전트 구축에 있어 지식, 기억 및 학습의 중요성을 강조하고 의사 결정 프로세스를 설명합니다. 또한 이 기사에서는 생산성을 높이고 지루한 작업에 대한 직원의 작업량을 줄이며 잠재적으로 인건비 절감 및 생산성 향상으로 이어질 수 있는 자율 AI 에이전트의 중요성에 대해 설명합니다 .
열리는
직설적으로 말하면 인공 지능은 컴퓨터를 사용하여 데이터 및 기계 학습을 사용하여 인간이 다양한 작업을 완료할 수 있는 능력을 갖추도록 하는 것입니다. 인간은 AI를 사용하여 콘텐츠를 만들고, 질문에 답하고, 생생한 아트워크를 생성할 수 있습니다.
위의 작업과 관계없이 인간은 AI에게 작업 수행 방법을 알려주도록 안내하여 결과를 얻어야 합니다. 인간이 지시를 내리기를 원하지 않지만 여전히 AI 시스템이 자신의 사고 방식을 통해 작업을 완료할 수 있기를 희망한다면 가능할까요?
대답은 예, 그것이 바로 오늘 언급할 "자율 AI 에이전트" 입니다 .
내용물
1. 자율 AI 에이전트란?
자율 에이전트는 AI로 구동되며 목표가 주어지면 스스로 작업을 생성, 처리 및 완료할 수 있습니다. 이것은 루프를 통해 실행되는 자기 지시 지침을 통해 달성되며 각 반복에서 작업이 발생합니다.
자율 AI 에이전트를 사용하여 소셜 미디어 계정을 관리하고 할 일 목록을 만들거나 책을 쓸 수도 있습니다. 이러한 기능은 현재 가장 뜨거운 주제이며 사람들은 AI 자율 에이전트에 대해 더 알고 싶어합니다. 급속한 발전으로 인해 관련 제품에 대한 기대도 커지고 있습니다.
미친 소리죠? 하지만 목표만 지정하면 자율 AI 에이전트가 나머지 작업을 처리할 수 있습니다. 다른 직원, 팀원 또는 친구와 같습니다.
현재 AutoGPT 및 BabyAGI와 같은 일부 자율 AI 에이전트가 나왔습니다.
컴퓨터 프로그램이 인간과 같은 능력으로 지능적인 작업을 수행할 수 있는 인공일반지능(AGI)의 시작인가?
[편집자: AutoGPT는 GPT-4를 활용하여 자동으로 작업을 완료하고 최소한의 인간 개입으로 독립적으로 작업을 완료하는 실험적인 오픈 소스 Python 애플리케이션입니다. 예를 들어 달성하려는 최종 목표를 AutoGPT에 알릴 수 있으며 앱은 작업을 완료하는 데 필요한 각 힌트를 자체 생성합니다. AutoGPT는 인터넷 액세스, 장기 및 단기 메모리 관리, GPT-4 텍스트 생성 기능을 갖추고 있으며 파일 저장 및 요약에 GPT-3.5를 사용합니다. 코드 디버깅, 이메일 작성 등과 같이 ChatGPT에 요청할 수 있는 모든 것을 AutoGPT에 요청할 수 있지만 AutoGPT에 더 고급 작업을 수행하고 더 적은 힌트를 사용하도록 요청할 수 있습니다.
BabyAGI는 Yohei Nakajima가 개발한 자율 인공 지능 에이전트로 주어진 목표에 따라 작업을 생성하고 실행하도록 설계되었습니다. BabyAGI는 특정 목표를 달성하기 위해 작업 목록을 작성하고 작업의 우선 순위를 지정하고 실행하는 동시에 변화에 적응하고 목표를 달성하기 위해 필요한 조정을 하는 디지털 프로젝트 관리자로 볼 수 있습니다. BabyAGI는 시행착오를 통해 피드백을 통해 학습하여 인간과 같은 인지적 결정을 내릴 수 있습니다. BabyAGI를 사용하면 시간을 절약할 수 있으므로 의사 결정 및 창의적인 프로젝트와 같은 더 높은 가치의 작업에 집중할 수 있습니다. BabyAGI의 핵심 기능은 BabyAGI가 항상 가장 효율적인 방식으로 목표를 향해 나아가도록 보장하는 우선 순위 지정입니다. ]
2. 자율 AI 에이전트는 무엇을 할 수 있습니까?
자율 AI 에이전트는 다음과 같이 주어진 목표가 있는 모든 작업을 완료할 수 있습니다.
- 콘텐츠 제작
- 개인 비서
- 개인 재정 관리
- 연구 및 데이터 분석
- GPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM) 도구에 대한 액세스
- 액세스 네트워크
3. 자율 AI 에이전트는 어떻게 작동합니까?
자율 AI 에이전트의 인기는 점차 뜨거워지고 있으며 점점 더 많은 사람들이 AI 에이전트의 프레임워크를 더 깊이 이해하기를 원합니다. 그렇다면 성공적인 자율 AI 에이전트의 주요 요소는 무엇일까요?
- 지식: AI 시스템의 지식 기반은 매우 중요합니다. 가장 권위 있는 지식을 학습 데이터로 사용해야 할 뿐만 아니라 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 해석해야 합니다.
- 기억력: 인간과 마찬가지로 자원이 있고 그에 대해 알고 있으면 기억해야 합니다. 자율 AI 에이전트는 새로운 데이터 힘을 배워야 할 뿐만 아니라 과거 경험을 기억해야 합니다.
- 학습: 지식과 기억력이 있지만 실제로 배워야 할 것을 배우고 있습니까?
자율 AI 에이전트는 강화 학습(누적 보상을 최대화하는 방식으로 일련의 결정을 생성하는 모델 교육에 대한 기계 학습 유형)과 같은 기술을 사용합니다 . 강화 학습을 사용하면 피드백을 제공하고 정책을 최적화하고 시행착오를 통해 성공적인 결과를 생성하여 모델을 개선할 수 있습니다.
자율 AI 에이전트의 학습 능력을 향상시키는 또 다른 방법은 다른 시스템 및 사용자와 통신하여 정보를 교환하고 작업에 대해 협업하는 것입니다. 또한 외부 소스 찾아보기, 데이터베이스 쿼리 등과 같은 지식 리소스를 제공하여 자율 AI 에이전트가 의사 결정 프로세스 중에 학습 프로세스를 향상하도록 도울 수 있습니다.
의사 결정
우수한 지식 기반과 기억력을 갖춘 자율 AI 에이전트는 의사 결정 프로세스를 지원합니다. 자율적인 AI 에이전트의 경우 의사 결정을 위해서는 시스템이 과거 데이터를 통과하는 데이터를 분석하고 옵션을 평가하고 사용자의 목표에 가장 적합한 조치를 선택해야 합니다.
고려해야 할 또 다른 요소는 자율 AI 에이전트에는 세부적인 작업 계획이 필요하고 이 작업에는 많은 계획이 필요하다는 것입니다. 이는 의사 결정 프로세스가 실행되기 전에 충분히 생각해야 합니다.
자율 AI 에이전트의 프레임워크를 더 잘 이해하기 위해 아래 그림을 분석해 보겠습니다.
위의 시스템 이미지는 무한 루프에서 실행되는 6단계로 나뉩니다.
- 1. 사용자가 목표/과제를 제공합니다.
- 2. 대상/작업이 작업 대기열에 들어가 "메모리"에 저장될 "실행 에이전트"로 이동합니다. 여기에서 대상/태스크가 메모리에 저장되어 있는지 확인해야 합니다.
- 3. 목표/태스크가 컨텍스트 추가(과거 경험 및 지식 기반 회상) 후 "실행 에이전트"로 전송되고 태스크 결과는 "태스크 생성 에이전트"로 전송됩니다.
- 4. 작업이 생성되어 작업 대기열에 추가되었습니다.
- 5. 그런 다음 작업 우선 순위 에이전트를 통해 작업의 우선 순위를 지정해야 합니다.
- 6. 마지막 단계는 에이전트가 "태스크 우선순위 에이전트" 단계에서 태스크 목록을 정리하는 것입니다.
4. 자율적 기관이 중요한 이유는 무엇입니까?
몇 달 전 ChatGPT의 새 버전이 출시되었고 많은 사람들이 사용하기 시작했습니다. 또한 많은 회사에서 이를 비즈니스에 적용하고 이를 운영에 통합하는 새로운 방법을 찾으려고 노력하고 있습니다. 동시에 개발자들은 미친 듯이 GPT 플러그인을 개발하고 있으며 이는 AI가 생태계의 중요한 부분이 되고 있음을 보여줍니다.
어떤 사람들에게는 이것이 팬 속의 섬광처럼 보일 수 있습니다. 그러나 기술 세계는 막대한 투자를 받고 있으며 큰 열정으로 빠른 속도로 성장하고 있습니다. 인공지능의 발전과 일상생활에서의 적용은 우리가 상상했던 것보다 훨씬 빠르고, 우리에게 점점 더 가까이 다가오고 있습니다.
우리는 자율적인 AI 에이전트가 다양한 산업에서 생산성과 운영을 개선할 수 있는 잠재력을 가진 빠르게 변화하는 디지털 환경에 살고 있습니다. 이를 통해 기업은 경쟁력을 유지하면서 효율적으로 성장할 수 있습니다.
자율 AI 에이전트는 인간과 다릅니다. 그들은 수면, 점심 시간 등이 필요하지 않습니다. 연중무휴 24시간 작업하여 효율적인 생산을 보장하고 결과를 더 빨리 얻으며 직원의 지루한 작업을 줄일 수 있습니다.
기업은 인건비를 줄이고 효과적인 생산성을 높일 수 있습니다. 그러나 우리는 자율 AI 에이전트의 증가로 인해 제조와 같이 반복적인 작업이 수반되는 산업에서 일자리 손실이 발생할 것이라는 사실도 발견했습니다.
창의성, 고급 문제 해결 및 혁신적인 사고와 관련된 직업에 대한 수요가 눈에 띄게 증가하는 것을 보게 될 것입니다. 데이터 분석, 데이터 윤리, AI 시스템 모니터링 등 AI 기반 시스템 모니터링을 주 업무로 하는 역할의 필요성이 커지고 있습니다.
5. 비슷한 예를 들어라
지난 10년 동안 전통적인 기업들도 대규모로 디지털화를 시작하면서 내부 도구를 개발하는 과정에서 많은 페이지, 장면, 구성 요소 등이 지속적으로 반복되는 것을 발견했습니다. 휠은 엔지니어에게 많은 시간을 낭비했습니다.
이러한 문제에 대응하여 로우 코드 플랫폼은 특정 반복 시나리오 및 프로세스를 개별 구성 요소, API 및 데이터베이스 인터페이스로 시각화하여 반복적인 휠 생성을 방지합니다. 프로그래머 생산성이 크게 향상되었습니다.
로우코드란? 일련의 디지털 기술 도구 플랫폼은 그래픽 드래그 앤 드롭 및 매개 변수화 구성과 같은 보다 효율적인 방법을 기반으로 신속한 구축, 데이터 배열, 연결 생태, 중간 서비스 등을 실현할 수 있습니다 . 코드가 거의 또는 전혀 없이 디지털 트랜스포메이션에서 시나리오 애플리케이션 혁신을 실현합니다. 거대한 시장 수요와 전통적인 개발 생산성으로 인한 수요와 공급의 모순을 완화하거나 심지어 해결할 수 있으며 디지털 변환 과정에서 비용 절감 및 효율성 증가 추세의 산물입니다.
프로그래머가 알아야 할 전형적인 소프트웨어 JNPF 신속 개발 플랫폼, SpringBoot+Vue3 기반의 풀스택 개발 플랫폼, 마이크로 서비스 사용, 프런트엔드 및 백엔드 분리 아키텍처, 시각적 프로세스 모델링, 양식 모델링 및 비즈니스 애플리케이션을 신속하게 구축하기 위한 보고서 모델링 도구인 플랫폼은 로컬로 배포할 수 있으며 K8S 배포도 지원합니다.
신청 체험 주소: https://www.jnpfsoft.com/?csdn , 사용해 보세요!
6. 요약
기업과 조직에서 자율적인 AI 에이전트를 채택할지 여부는 일반적인 추세이며 완전히 적용되는 것은 시간 문제일 뿐입니다.
당신이라면 무엇을 준비하겠습니까?
다른 사람들이 사용할 수 있는 자율 에이전트를 만들고 싶으신가요?
아니면 생산성과 개인 생활을 개선하기 위해 자율 에이전트를 고용하시겠습니까?