에이전트 컴퓨팅은 자율 에이전트를 사용하는 컴퓨팅 접근 방식입니다. 이러한 에이전트는 특정 목표와 작업을 가진 컴퓨터 프로그램으로 구성되어 독립적으로 의사 결정을 내리고 작업을 수행할 수 있으며, 에이전트 컴퓨팅의 핵심 개념은 자율성, 사회성, 반응성, 능동성입니다. 자율성은 에이전트가 외부의 개입 없이 작동할 수 있음을 의미합니다. 사회성은 에이전트가 다른 에이전트 및 환경과 상호 작용할 수 있음을 의미합니다. 반응성은 에이전트가 환경의 변화에 반응할 수 있음을 의미합니다. 능동성은 에이전트가 목표를 달성하기 위해 능동적으로 행동할 수 있음을 의미합니다.
AI 에이전트는 에이전트 컴퓨팅의 구체적인 구현으로, AI 에이전트는 디지털 전문 지식을 실행하는 메커니즘인 역할의 인스턴스 역할을 합니다. 핵심 구성 요소에는 지식 기반, 추론 엔진, 특정 작업에 특화되도록 설계된 상호 작용 인터페이스가 포함됩니다. 지식 기반은 대량의 정형 및 비정형 정보와 지식을 저장합니다. 추론 엔진은 특정 문제에 대한 해결책을 제공하기 위해 이 지식을 처리하고 분석하는 역할을 담당합니다. 반면에 상호작용 인터페이스는 사용자가 AI 에이전트와 상호작용할 수 있는 플랫폼을 제공합니다.
RAR(retriver aurgument reasoning)과 RAG(retriver aurgument generator)는 AI 에이전트의 핵심 기술로, RAR은 지식 기반에서 관련 정보를 검색한 다음 추론 엔진에서 분석 및 처리하여 가능한 솔루션을 생성하고, RAG는 RAR의 결과를 기반으로 설득력 있고 논리적인 솔루션을 생성합니다. 의 결과를 바탕으로 설득력 있고 논리적인 논거를 생성하여 이러한 솔루션을 뒷받침합니다.
AI 에이전트의 주요 역할은 지식 관리 및 의사 결정 지원을 제공하는 것입니다. AI 에이전트를 활용하면 조직은 내부 및 외부의 비정형 지식을 효과적으로 관리하고 지식 습득 및 활용의 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 또한 AI 에이전트는 기업이 복잡한 비즈니스 문제를 해결하고 의사 결정의 효율성과 품질을 개선할 수 있도록 맞춤형 의사 결정 지원을 제공할 수 있습니다.
전반적으로 AI 에이전트는 기업이 효과적인 지식 관리와 효율적인 의사 결정 지원을 달성하는 데 도움이 되는 강력한 도구입니다. AI 에이전트를 도입함으로써 기업은 지식 습득 및 활용의 효율성을 향상시킬 뿐만 아니라 의사 결정의 효율성과 품질을 개선하여 비즈니스 실행 수준에서 AI가 실질적인 역할을 수행하고 궁극적으로 기업의 경쟁력을 향상시킬 수 있습니다.