인공지능 에이전트의 미래: 새로운 워크플로우의 가능성

더 나은 결과를 위한 에이전트 기반 AI 워크플로우

인공지능(AI) 분야에서 주목할 만한 트렌드를 여러분과 공유하게 되어 매우 기쁩니다. 특히 AI를 개발하는 모든 이들이 주목해야 할 'AI 에이전트'에 대해 말씀드리려 합니다. 또한 앞으로 있을 발표들 역시 기대하고 있습니다. 오늘날 대부분의 사람들이 대형 언어 모델(LLM)을 사용하는 방식은 비에이전트적인 워크플로우입니다. 사용자가 프롬프트를 입력하면 LLM이 답변을 생성하는 식입니다. 이는 마치 사람이 주제에 대한 에세이를 작성할 때, 키보드 앞에 앉아 처음부터 끝까지 백스페이스 없이 타이핑하라는 것과 비슷합니다. 이러한 어려움에도 불구하고, LLM은 이를 놀랍도록 잘 수행합니다.

반면, 에이전트 기반 워크플로우에서는 다음과 같은 모습일 수 있습니다. 먼저 AI와 LLM에게 에세이 개요를 작성하도록 지시합니다. 웹 리서치가 필요하다면 이를 수행하고, 첫 번째 초안을 작성합니다. 그 후 자신이 작성한 초안을 읽고 수정이 필요한 부분을 파악하여 다시 수정합니다. 이러한 과정은 반복적으로 이루어지며, LLM은 생각을 거듭하면서 문서를 계속해서 개선해 나갑니다. 많은 사람들이 간과하지만, 이러한 반복적이고 체계적인 워크플로우는 훨씬 더 우수한 결과를 제공합니다. 실제로 저는 이러한 에이전트 기반 워크플로우를 통해 작업하면서 그 효과에 크게 놀랐습니다. 이번 발표에서는 한 가지 사례 연구를 통해 이를 자세히 살펴보겠습니다.