AI 에이전트란? 챗 GPT 이후 주목받는 이유

에이전틱 AI(Agentic AI)의 핵심 개념은 인간의 개입 없이 자동화된 작업을 수행하기 위해 AI 에이전트를 사용하는 것이다. 로보틱 처리 자동화(RPA) 및 AI 에이전트는 특정 작업을 자동화하거나 규칙 기반 의사결정을 지원하도록 프로그래밍될 수 있지만, 규칙은 일반적으로 고정되어 있다. 에이전틱 AI는 외부 데이터 및 복잡한 데이터 세트의 지속적인 학습 및 분석을 통해 독립적으로 의사결정을 내린다. 작동하는 에이전트는 환경에 따라 자연어 처리, 기계 학습(ML), 컴퓨터 비전과 같은 다양한 AI 기술을 필요로 할 수 있다. 특히 강화 학습(RL)은 시행착오 방식을 통해 에이전트가 최적의 행동을 학습하도록 지원하여 에이전틱 AI가 자율적인 선택을 하는 데 필수적이다. RL을 사용하여 주변 환경을 지속적으로 탐색하는 에이전트는 행동에 대한 보상 또는 벌칙을 받게 되며, 이는 시간이 지남에 따라 의사결정 능력을 향상시킨다. 이와 동시에 규칙 기반 방식과 달리 딥 러닝은 다층 신경망을 통해 광범위하고 복잡한 데이터 세트에서 특징을 학습함으로써 에이전틱 AI를 지원한다. 따라서 RL과 딥 러닝의 결합은 AI 에이전트가 동적으로 조정하고, 절차를 최적화하며, 인간의 제한된 제어 하에 복잡한 행동을 수행하도록 지원한다.