AI 에이전트 개발이란 무엇인가요?

AI 에이전트 개발은 AI 에이전트를 만드는 과정입니다. 여기에는 에이전틱 AI의 설계, 구축, 교육, 테스트 및 배포가 포함됩니다.

기업은 처음부터 AI 에이전트를 제작해서 에이전트 아키텍처와 기능을 완전히 제어할 수 있습니다. 또한 에이전트 시스템을 사용 사례와 비즈니스 요건에 맞게 조정하고 특정 작업에 맞게 에이전틱 AI를 맞춤 설정할 수 있습니다. AI 에이전트를 처음부터 구축하려면 인공 지능, 머신 러닝, 소프트웨어 개발에 대해 상당한 전문성이 필요하며 비용이 많이 들 수 있습니다.

특히 초보자의 경우 더 빠르고 확장 가능한 접근 방식으로 AI 에이전틱 프레임워크를 사용하는 것이 좋습니다. AI 기반 에이전트의 기본 구조인 이러한 소프트웨어 플랫폼에는 사전 정의된 아키텍처와 템플릿, 작업 관리 시스템, 통합 및 모니터링 툴 등 에이전트 개발 프로세스를 간소화하는 데 도움이 되는 기능이 내장되어 있습니다.

일반적인 AI 에이전트 구현 단계:

1. 목표 설정 및 범위 지정
2. 설계
3. 프레임워크, 모델 및 툴 선택
4. 빌드는
5. 교육
6. 평가
7. 배포 및 모니터링

먼저 AI 에이전트의 명확한 목표와 범위를 정의합니다. 다음과 같은 질문을 해보세요.

• 에이전트가 어떤 문제를 해결해야 하나요?
• 무슨 작업을 수행해야 하나요?
• AI 에이전트에 필요한 데이터 또는 사용자 인풋은 무엇인가요?
• 무슨 결정을 내려야 할까요?
• 의사 결정이 자율적인가요, 또는 휴먼 인 더 루프 접근 방식이 필요한가요?
• 사용자는 누구이고 이 AI 시스템을 어떻게 사용할 것인가요?

이 질문들에 답해보면 설계 단계를 조정하는 데 도움이 될 수 있습니다.

설계 단계에서 에이전트의 청사진 초안이 작성됩니다. 이 청사진에는 아키텍처, 워크플로, 통합 및 사용자 경험이 포함됩니다.

고객 지원 에이전트가 실시간으로 주문을 추적하고 고객에게 상태를 안내하는 정도의 단순한 기능이라면 단일 에이전트 아키텍처로 충분할 수 있습니다. 그러나 복잡한 작업에는 다중 에이전트 시스템이 더 적합할 수 있습니다. 예를 들어 의료 분야에서 다중 에이전트 시스템은 화합물 라이브러리를 탐색하고 의학 연구를 요약하기 위한 별도의 에이전트와 새로운 분자 설계를 생성하는 또 다른 생성형 AI 에이전트를 사용하여 신약 개발의 복잡한 워크플로를 자동화할 수 있습니다.

이 아키텍처는 올바른 AI 에이전트 유형과 그 구성 요소를 판단하는 데 도움이 됩니다. 또한 엣지 사례와 오류 시나리오를 포함한 에이전틱 워크플로를 매핑하는 데도 도움이 됩니다. 다중 에이전트 에코시스템의 경우 통신 프로토콜, 오케스트레이션, 협업 전략을 고려해야 합니다.

에이전트가 사용자와 직접 상호 작용한다면 OpenAI의 ChatGPT 같은 챗봇 같은 AI 어시스턴트 인터페이스를 선택할 수 있습니다. 다른 플랫폼과 통합하기 위한 계획도 필요하며, 실시간 정보 처리와 동적 의사 결정을 위해 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API), 외부 플러그인, 고객 데이터와 그 밖의 데이터 소스에 접근하기 위한 도구 호출을 고려해야 합니다.

디자인이 배치된 다음에는 올바른 프레임워크, AI 모델, 기타 관련 AI 도구나 라이브러리를 선택합니다.

조직은 Python이나 JavaScript 같은 프로그래밍 언어를 사용해서 에이전트를 자체적으로 구축할 수 있습니다. 에이전틱 프레임워크를 사용하는 경우 BeeAI, CrewAI, LangChain, LangGraph, Microsoft의 AutoGen 및 Semantic Kernel 소프트웨어 개발 키트(SDK) 같은 오픈 소스 프레임워크를 주로 선택합니다.

모델 선택은 머신러닝 알고리즘이나 대규모 언어 모델(LLM)을 AI 에이전트의 기능 및 업무에 맞게 조정하는 데 매우 중요합니다. 기업은 AI 에이전트를 더욱 강화하기 위해 검색 증강 생성(RAG) 시스템 같은 전문 도구 또는 PyTorch, scikit-learn, TensorFlow 같은 라이브러리를 살펴볼 수도 있습니다.

빌드 단계에서는 에이전트 개발 작업이 수행됩니다. 부담을 피하고 싶다면 모듈 방식으로 각 구성 요소를 개별적으로 제작하고 결합해서 AI 에이전트를 작동시킬 수 있습니다. 또한 이 모듈식 전략을 사용하면 각 부분을 수정해도 에이전트 시스템 전체가 받는 영향이 최소화되기 때문에 유지 관리가 더 쉽습니다.

AI 에이전트 구축하는 것 외에도 에이전틱 AI를 개발할 때는 다음 요소 고려해야 합니다.

• 효율성: AI 에이전트는 데이터를 신속하게 처리하고, 결정을 내리고, 작업을 수행하고, 응답을 생성해야 합니다.
• 확장성: 에이전트는 성능 저하 없이 증가하는 물량을 처리할 수 있을 만큼 강력해야 합니다.
• 보안: 액세스 제어, 인증 , 암호화 같은 안전 장치를 통합하면 적대적 공격과 무단 액세스, 상호 작용을 방지하는 데 도움이 될 수 있습니다.

모델 학습에서는 AI 모델이, 에이전트의 기능 및 동작과 관련된 샘플 작업의 학습 데이터 세트를 학습합니다. 이는 데이터 세트를 준비하고, 이 데이터로 모델을 실행하고, 손실 또는 보상 신호를 통해 성능을 측정하고, 앞으로의 예측을 개선하기 위해 모델의 매개변수를 조정하는 반복적인 프로세스입니다.

머신 러닝 모델을 처음부터 학습하는 것은 시간이 오래 걸리고 비용이 많이 들며 리소스 집약적일 수 있습니다. 그래서 기업은 사전 훈련된 모델을 사용하고 AI 에이전트의 작업에 필요한 특정 데이터 세트에 맞게 미세 조정 하는 것을 선호할 수 있습니다.

AI 에이전트 평가는 에이전틱 AI가 목표를 달성하고 예상대로 수행되는지 확인하기 위해 테스트하고 검증하는 프로세스입니다. 이를 위해서는 학습 데이터 세트와 다르면서, 가능한 모든 테스트 사례를 다루고 실제 시나리오를 반영할 수 있을 만큼 다양한 테스트 또는 데이터 세트가 필요합니다.

샌드박스나 시뮬레이션 환경에서 테스트를 수행하면 실제 사용자에게 에이전트를 배포하기에 앞서 성능 개선 사항을 조기에 정확히 파악하고, 보안 문제와 윤리적 위험을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

LLM 벤치마크처럼 AI 에이전트에도 일련의 평가 지표가 있습니다. 일반적인 지표로는 성공률이나 작업 완료, 오류율 및 지연 시간 같은 기능적 지표와 편향 및 공정성 점수, 프롬프트 주입 취약성 같은 윤리적 지표가 있습니다. 사용자와 상호 작용하는 에이전트와 봇은 대화 흐름, 참여율 및 사용자 만족도 점수에 따라 평가됩니다.

에이전트 개발팀은 성능을 측정하고 테스트 결과를 분석한 후 알고리즘 디버깅, 에이전틱 아키텍처 수정, 로직 개선 및 성능 최적화를 진행할 수 있습니다.

이 마지막 단계에는 고객이 AI 에이전트와 상호 작용하고 사용할 수 있는 라이브 프로덕션 환경에 에이전트 시스템을 배포하는 작업을 진행합니다. 또한 에이전트의 성과를 추적 및 개선하고 새로운 상황과 과제에 적응하는지 확인하는 지속적인 모니터링이 중요합니다.

Amazon Bedrock AgentCore 및 IBM® watsonx.ai 같은 플랫폼은 에이전트 배포 및 모니터링 자동화에 도움이 됩니다. 예를 들어 개발자는 watsonx.ai를 통해, 관측 가능성 기능을 원클릭으로 배포하고 추적할 수 있습니다.