AI 에이전트와 AI 어시스턴트 비교

에이전트는 다릅니다. 이들은 밤낮으로 전문성을 발휘하여 여러분의 기회와 수입을 극대화합니다. 이들은 여러분이 추천하고 싶은 제품 등 여러분의 프롬프트에 따라 행동할 수 있지만, 업무를 계속 수행하기 위해서는 프롬프트가 필요하지 않습니다. 사실 할리우드 에이전트는 여러분이 생각지도 못한 방식으로 여러분을 지원할 수도 있습니다.

인공 지능(AI) 어시스턴트와 AI 에이전트의 주요 차이점은 비슷합니다. AI 어시스턴트는 반응형으로 사용자의 요청에 따라 작업을 수행합니다. AI 에이전트는 능동적이며, 가능한 모든 수단을 동원해 특정 목표를 달성하기 위해 자율적으로 움직입니다.

어시스턴트와 에이전트는 함께 훌륭한 성과를 내는 사람을 성장시켜 스타로 만들거나 스타로 유지합니다. 마찬가지로 AI 어시스턴트와 AI 에이전트는 단순하고 복잡한 작업을 수행함으로써 개인과 기업의 업무 효율을 향상시킬 수 있습니다.

AI 어시스턴트는 자연어 명령을 이해하고 대화형 AI 인터페이스를 사용하여 사용자의 작업을 완료하는 지능형 애플리케이션입니다. Amazon의 Alexa 및 Apple의 Siri와 같은 많은 최신 가상 어시스턴트는 이러한 기능을 사용하여 사용자 상호작용을 향상시킵니다.¹

최초의 AI 어시스턴트는 대부분 규칙 기반 지침, 사전 프로그래밍된 응답 및 사전 정의된 작업에 의존했습니다. 오늘날 AI 어시스턴트는 거의 전적으로 머신 러닝(ML) 또는 파운데이션 모델을 기반으로 합니다.

AI 어시스턴트는 일종의 파운데이션 모델(예: IBM® Granite, Meta의 Llama 모델 또는 OpenAI 모델)을 통해 구축됩니다. 대규모 언어 모델(LLM)은 텍스트 관련 작업을 전문으로 하는 파운데이션 모델의 하위 집합입니다. 이를 통해 어시스턴트는 사람이 제출한 쿼리를 이해하고 관련 정보, 제안 또는 다음 단계 조치를 제공하여 조직이 정보에 대한 액세스를 간소화하고 반복적인 작업을 자동화하며 복잡한 워크플로를 간소화하는 데 도움이 됩니다. 비즈니스에서 AI 어시스턴트는 데이터 분석을 지원하여 사용자가 효율적으로 인사이트를 추출할 수 있도록 도와줍니다.

• 대화형 AI: LLM 기반 AI 어시스턴트는 자연어 처리(NLP)를 사용하여 챗봇 인터페이스를 통해 사용자와 소통할 수 있습니다. AI 챗봇의 예로는 Microsoft Copilot, ChatGPT, IBM watsonx™ Assistant 등이 있습니다. 이러한 어시스턴트는 API와 통합되어 능력을 확장합니다.
  
  
• 프롬프트: AI 어시스턴트가 시작하려면 잘 정의된 문제나 쿼리가 필요합니다. AI 어시스턴트는 지속적인 사용자 입력이 필요합니다.
  
  
• 제안: AI 어시스턴트는 액세스할 수 있는 데이터를 기반으로 정보나 작업을 제안할 수 있습니다. 사용자는 아웃풋의 정확성을 검토해야 합니다.
  
  
• 튜닝: 사용자는 튜닝을 통해 AI 모델을 더욱 구체적인 작업에 맞게 조정할 수 있으며, 이를 통해 모델을 다시 훈련할 필요가 없습니다. 미세 조정을 통해 대상 작업에 맞게 조정하기 위해 예제로 레이블이 지정된 모델을 제공할 수 있습니다. 실무자는 프롬프트 조정을 통해 모델에 작업별 맥락을 제공할 수 있습니다.

AI 어시스턴트에는 몇 가지 한계가 있습니다.

• AI 어시스턴트는 행동을 취하기 위해 명확한 프롬프트가 필요합니다. AI 어시스턴트는 도구를 사용하여 작업을 수행할 수 있지만, 그 능력은 미리 정의되어 있고 처리하도록 훈련된 기능에 한정됩니다. 예를 들어, AI 어시스턴트는 스프레드시트를 사용하여 'X와 Y'를 비교하는 표를 생성할 수 있지만, 구체적인 프롬프트 없이 스스로 이러한 비교를 만들기로 결정할 수 없습니다.
  
  
• 반드시 영구 메모리가 있는 것은 아닙니다. AI 어시스턴트는 사용자의 요구에 맞게 조정할 수 있지만 본질적으로 과거 사용자 상호 작용의 정보를 유지하지는 않습니다. 파워 비서가 사용량에 따라 지속적으로 학습하거나 진화하지 않는 AI 모델 대신 개발자가 업데이트된 버전을 배포할 때만 개선이 이루어집니다. 일부 AI 어시스턴트는 컨텍스트 창에 관련 세부 정보를 저장하거나 "메모리"라는 기능을 사용하여 선택한 정보를 회수하고 향후 응답을 개선합니다. 이를 통해 세션 내에서 이전 대화를 참조할 수 있습니다. 

엘비스 프레슬리의 말을 인용해 보겠습니다. "대화는 조금 줄이고 행동은 조금 더 해 주세요." AI 에이전트를 활용하세요.

AI 에이전트는 자체 워크플로를 설계하고 사용 가능한 툴을 활용하여 사용자나 다른 시스템을 대신하여 작업을 자율적으로 완료할 수 있는 시스템이나 프로그램을 말합니다.

AI 어시스턴트보다 더 자율적이고, 연결되어 있으며, 정교한 AI 에이전트는 자연어 처리(NLP)를 넘어서 의사 결정, 문제 해결, 외부 환경과의 상호 작용, 행동 실행 등 훨씬 더 폭넓은 기능을 수행할 수 있습니다. 

AI 어시스턴트는 사용자가 모든 작업에 대해 프롬프트를 제공해야 하는 반면, AI 에이전트는 초기 프롬프트 후에 독립적으로 작업할 수 있습니다. AI 에이전트는 주어진 목표를 평가하고, 작업을 하위 작업으로 나누고, 특정 목표를 달성하기 위한 자체 워크플로를 개발할 수 있습니다.

이러한 에이전트는 소프트웨어 설계 및 IT 자동화부터 코드 생성 도구 및 대화형 어시스턴트에 이르기까지 다양한 엔터프라이즈 애플리케이션에 배포됩니다. AI 에이전트는 LLM의 고급 NLP를 사용하여 사용자 입력을 단계별로 이해하고, 실행 전략을 수립하며, 외부 도구를 호출할 시점을 결정합니다.

• 자율성 향상: 초기 프롬프트 이후에는 AI 에이전트가 추가 입력 없이 작업을 계속할 수 있으므로 모든 단계에서 사람의 개입이 필요하지 않습니다. 사용자가 승인해야 하는 작업을 제안하는 어시스턴트와 달리 AI 에이전트는 여러 요소의 자율성을 사용하여 외부 데이터 세트와 도구를 사용하여 독립적으로 추론하고 결정하며 문제를 해결합니다. 단순한 채팅 기반 프레임워크에서 벗어나 능동적인 의사 결정과 학습이 가능해져 궁극적으로 직원들이 복잡한 워크플로를 스스로 처리함으로써 시간을 절약할 수 있습니다. 최신 모델은 이를 지원하기 위해 기능을 개선하고 있습니다.²
  
  
• 연결성: AI 에이전트는 다양한 능력을 단일 워크플로로 통합하여 분리된 시스템으로 인해 발생하는 병목 현상을 제거합니다. 외부 애플리케이션, 데이터 소스 및 기타 AI 모델과 완벽하게 통합되어 프로세스의 다양한 구성 요소 간의 마찰을 줄이는 동시에 생산성을 향상시킵니다.
  
  
• 의사 결정 및 실행: 툴을 호출할 수 있다고 해서 LLM이 에이전트가 되는 것은 아닙니다. AI 에이전트는 자율적으로 행동할 수 있으며, 적용할 툴을 결정할 수도 있습니다. 파운데이션 모델을 기반으로 작동하는 AI 에이전트는 단순한 대화를 넘어 구체적인 목표에 따라 스스로 작업을 수행하고, 추가 정보나 기능을 위해 파운데이션 모델의 범위를 넘어설 수도 있습니다. AI 에이전트는 문제를 분석하고, 이를 하위 작업으로 분해한 뒤, 다음 단계를 자율적으로 계획합니다. 이러한 능력 덕분에 AI 에이전트는 복잡하고 모호한 문제를 처리하는 데 효과적입니다. 예를 들어 Anthropic의 Claude와 같은 일부 에이전트는 LLM이 클릭하거나 타이핑하고 컴퓨터를 조작하여 작업을 수행하는 컴퓨터 사용 능력까지 보여주기도 합니다.³
  
  
• 지속적인 메모리와 적응형 학습: AI 어시스턴트에 비해 AI 에이전트는 더 높은 학습 능력을 갖추고 있습니다. AI 에이전트는 이전의 작업, 대화, 경험을 저장하여 시간이 지남에 따라 접근 방식을 개선할 수 있습니다. 지속적인 메모리를 통해 과거 상호작용을 기억하여 미래의 응답을 개선할 수 있으며, 적응형 학습을 통해 피드백과 결과에 따라 행동 방식을 조정할 수 있습니다. 또한 외부 애플리케이션 및 도구와 통합되기 때문에 초기 학습에만 의존하지 않고 실시간 데이터를 기반으로 행동할 수 있습니다. 반복적인 상호작용을 거치며 AI 에이전트는 점점 더 효율적이고, 맥락을 잘 이해하며, 사용자 요구에 더욱 잘 부합하는 방향으로 발전합니다.
  
  
• 작업 연쇄: AI 에이전트는 작업을 독립적으로 완료하는 것이 아니라, 복잡한 워크플로를 더 작고 관리하기 쉬운 단계로 분해합니다. AI 에이전트는 작업 간의 종속성을 식별하여 각 단계가 논리적으로 다음 단계로 이어지도록 합니다. 이러한 기능은 여러 단계로 구성된 프로세스에서 구조화된 실행을 가능하게 하고 자동화를 더욱 역동적으로 만들어 줍니다.
  
  
• 팀 플레이: AI 에이전트는 특정 업무에 특화된 경우가 많습니다. 예를 들어, 어떤 에이전트는 사실 확인에 탁월하고 어떤 에이전트는 조사에 더 능숙할 수 있습니다. 이러한 에이전트들은 팀을 이루어 협업함으로써 복잡한 과제를 함께 해결할 수 있습니다. IBM은 현재 LangChain으로 작성된 AI 에이전트를 지원하고 있으며, 곧 LlamaIndex와의 통합도 제공할 예정입니다. IBM의 프레임워크는 개발자 중심이 아닌 로우코드 또는 노코드 환경에서 사용자가 AI 에이전트를 작성하고 편집할 수 있도록 지원합니다.

AI 에이전트와 AI 어시스턴트는 워크플로 최적화부터 사용자 경험 향상에 이르기까지 다양한 이점을 제공합니다. 

보완적 AI 솔루션: AI 에이전트는 특정 작업이나 복잡한 작업을 자율적으로 수행하는 데 특화되어 있는 반면, AI 어시스턴트는 사용자를 자연스럽게 이해하고 사용자와 상호 작용하는 데 능숙합니다. 이들은 함께 더 강력하고 직관적인 AI 솔루션을 만듭니다.

워크플로 최적화 및 생산성 증대: AI 도구와 생성형 AI는 프로세스를 간소화하고, 일상적인 작업을 자동화하며, 사람의 문제 해결을 지원하여 전반적인 효율성을 향상시킵니다.

향상된 사용자 경험: AI 어시스턴트는 대화형 지원을 제공하고, 사용자 요구에 맞춰 적응하며, 피드백과 대화 기록을 통해 학습하여 더욱 개인화된 상호작용을 제공합니다.

자율적인 운영 및 확장성: AI 에이전트는 독립적으로 작동하고, 여러 작업을 동시에 관리하며, 사람의 직접적인 개입 없이 복잡한 프로세스를 처리하도록 확장할 수 있습니다.

개선된 작업 관리 및 협업: AI 에이전트는 사용자 요구 사항을 해석하고 AI 도우미에게 작업을 할당할 수 있습니다. 어시스턴트는 상담사가 생성한 데이터를 사용하여 보다 직관적인 아웃풋을 생성할 수 있습니다. 이러한 능력은 조정력을 향상시킵니다.

통합 가능성 확대: AI 모델이 발전함에 따라 대화형 요소와 자율형 요소가 더 정교하게 통합되어 작업 인계가 원활해지고 더 높은 품질의 응답을 빠르게 제공할 수 있습니다.

AI 어시스턴트는 채팅, 음성, 이메일 전반에 걸쳐 실시간으로 실질적인 지원을 제공하여 고객 경험을 개선합니다. 일반적인 고객 문의를 처리하고, 셀프 서비스 옵션을 통해 사용자를 안내하며, 필요 시 복잡한 문제를 에스컬레이션합니다. 또한 NLP를 활용해 상호작용을 개인화하고, 제품을 추천하며, 고객이 신속하게 거래를 완료할 수 있도록 돕습니다. 언제든 이용할 수 있어 고객 만족도를 높이고 비용을 절감할 수 있습니다.

AI 에이전트는 사용자 행동에 실시간으로 적응하면서 고객 경험과 지원 수준을 한층 더 향상시킵니다. 스크립트로 응답하는 AI 어시스턴트와 달리 AI 에이전트는 면접을 시뮬레이션하거나 복잡한 지원 문제를 자율적으로 처리하는 등 상호작용을 학습하고 개선합니다. 웹사이트, 앱, IoT 기기 전반에서 작동하여 원활하고 고도로 개인화된 사용자 경험을 제공합니다.

AI 어시스턴트는 잔액 조회, 사기 알림, 대출 신청 등을 처리하며 실시간으로 안전한 뱅킹 지원을 제공합니다. 또한 지출 습관을 분석하고 맞춤형 예산 조언을 제공해 고객의 재정 관리를 돕습니다.

AI 에이전트는 거래를 실시간으로 모니터링하고 의심스러운 활동을 감지해 위협이 확대되기 전에 차단함으로써 사기를 사전에 예방합니다. 단순히 사기 경고를 보내는 어시스턴트와 달리 AI 에이전트는 보안 프로토콜을 조정하고 위험 모델을 개선하며 사기 탐지 시스템과 협력하여 새로운 위협에 한발 앞서 대응합니다. 트레이딩 및 투자 분야에서는 AI 에이전트가 사람의 개입 없이 시장 동향을 분석하고, 거래를 실행하며, 포트폴리오를 조정합니다.

AI 어시스턴트는 직무 설명을 생성하고, 이력서를 분류하고, 개인화된 메시지 초안을 작성하여 조직이 채용을 간소화할 수 있도록 도와줍니다. 고용 외에도 정책, 혜택 및 교육 자료를 통해 신입 사원을 안내하여 온보딩을 지원합니다.

AI 에이전트는 인재 확보, 직원 참여, 인력 계획을 관리하고 최적화하여 HR 자동화를 한 단계 더 발전시킵니다. 과거 데이터를 활용해 후보자를 선별하고, 면접 일정을 잡으며, 채용 전략을 개선합니다. 성과 관리 측면에서는 직원 피드백을 분석하고 트렌드를 감지해 교육 프로그램을 추천합니다. 또한 온보딩, 복리후생 관리, 규정 준수 추적 업무를 자동화하여 HR 운영을 더욱 데이터 중심적이고 효율적으로 만듭니다.

AI 어시스턴트는 환자 경험을 개선하고 관리 업무를 간소화하여 인사(HR) 프로세스 자동화에서 핵심적인 역할을 합니다. 환자의 질문에 실시간으로 답변하고, 진료 예약, 청구, 처방전 재발급을 도와주며, 의료 기록에 대한 셀프 서비스 접근을 제공합니다. 또한 AI 어시스턴트는 환자 기록을 요약하고 긴급한 케이스를 표시하여 의사를 지원하고, 문서를 정리해 서식을 일관성 있게 유지하여 접근성을 높여줍니다.

AI 에이전트가 복잡한 환경에서 의학적 결정을 지원합니다. 응급실에서는 다중 의료진 시스템이 환자를 분류하고 센서로부터 수집된 실시간 데이터를 기반으로 우선순위를 조정하는 데 도움을 줍니다. AI 에이전트는 또한 약물 공급 관리를 최적화하고, 부족분을 예측하며, 환자 반응에 따라 치료 계획을 조정합니다.

AI 기반 기술에는 고려해야 할 위험과 한계가 있습니다. LLM은 취약하기 때문에 잘못된 구조, 잘못된 페이로드 또는 할루시네이션을 유발하는 가장 작은 프롬프트 변경에도 취약합니다. 즉, 예를 들어 기본 파운데이션 모델이 할루시네이션을 일으키거나 중단되는 경우 AI 에이전트 및 AI 어시스턴트는 실패할 수 있습니다. 

특히 AI 에이전트의 경우 아직 초기 단계입니다. AI 에이전트가 종합적인 계획을 세우는 데 어려움을 겪거나 결과를 반영하는 데 실패하면 무한 피드백 루프에 갇히게 됩니다. 또한 AI 에이전트는 외부 환경과 툴을 고려하기 때문에 이러한 도구의 변경 사항도 처리해야 합니다. 시간이 지남에 따라 이러한 변경으로 인해 에이전트 설정이 중단될 수 있습니다. 반면 AI 어시스턴트는 외부 툴을 사용하지 않기 때문에 대부분의 경우 안정적으로 사용할 수 있습니다.

더 어려운 작업의 경우 AI 에이전트는 많은 훈련이 필요하며 완료하는 데 오랜 시간이 걸릴 수 있습니다. 또한 비용이 많이 드는 경우가 많습니다.

오늘날의 파운데이션 모델은 에이전트 역할을 안정적으로 수행할 만큼 충분히 지능적이지는 않지만, 모델 추론의 발전으로 상황이 개선될 것입니다. 따라서 우리는 아직 AI 에이전트가 무엇을 할 수 있는지 이해하고 확인하는 초기 단계에 있습니다. 이러한 AI의 미래에는 AI 기술의 셀프 가이드 애플리케이션이 확대될 수 있습니다. 그러나 이 개발 단계에서는 지침이나 방향을 제시하기 위해 여전히 사람의 개입이 필요한 경우가 많습니다.