Google의 최신 백서는 생성 AI 에이전트의 개발 및 기능을 자세히 살펴보고 이러한 지능형 시스템이 외부 도구를 통해 기능을 확장하고 전통적인 언어 모델의 한계를 초월하며보다 복잡한 작업을 수행하는 방법을 보여줍니다. 백서는 생성 AI 에이전트가 환경을 독립적으로 관찰하고 특정 목표를 달성하기위한 조치를 취할 수있는 응용 프로그램이며, 높은 수준의 자율성이며 인간의 개입없이 독립적으로 운영 될 수 있다고 지적합니다.
백서는 다음과 같이 강조한다 복잡한 의사 결정이 필요합니다.
이 문서는인지 프레임 워크 및 오케스트레이션 레이어를 포함하여 생성 AI 에이전트의 아키텍처를 추가로 소개합니다. 인지 프레임 워크는 구조화 된 추론, 계획 및 의사 결정 프로세스를 담당하는 반면, 오케스트레이션 계층은 정보 입력과 동작 실행 사이를 순환하도록 에이전트를 안내해야합니다. 이 아키텍처 설계를 통해 에이전트는 복잡한 환경에서 효율적으로 작동하여 작업의 원활한 완료를 보장합니다.
또한 백서는 또한 생성 AI 에이전트에서 도구의 중요성을 강조합니다. 이러한 도구를 사용하면 에이전트가 외부 시스템과 상호 작용하여 데이터베이스 업데이트 또는 실시간 데이터 수집과 같은 작업을 수행 할 수 있습니다. 저자는 다음과 같이 지적합니다.
데이터 스토리지는 또한 생성 AI 에이전트의 핵심 구성 요소로 간주되며, 이는 에이전트에게 동적 정보에 대한 액세스를 제공하여 응답의 관련성과 정확성을 보장합니다. 이 기능을 통해 에이전트는 끊임없이 변화하는 정보 환경에 적응하고보다 정확한 서비스를 제공 할 수 있습니다.
백서는 예를 들어 여러 API와의 상호 작용을 통해 생성 AI 에이전트의 다양한 적용 사례를 보여줍니다. 이 사례는 실생활에서 생성 AI 요원의 광범위한 응용 전망을 보여줍니다.
Google은 또한 개발자가 Vertex AI와 같은 플랫폼에서 생성 AI 프록시를 활용하는 방법을 소개했습니다. 이 플랫폼은 개발자가 목표, 작업 설명 및 예제를 정의하여 필요한 시스템 동작을 효율적으로 구축 할 수있는 관리 환경을 제공합니다. 이 개발 환경은 생성 AI 에이전트의 광범위한 적용에 대한 기술 지원을 제공합니다.
Openai CEO Ultraman은 최근 AI 에이전트가 2025 년에 직장에 들어갈 수 있다고 언급하여 회사 운영 방식을 크게 변화 시켰다고 언급했습니다. "우리는 2025 년까지 AI 요원의 첫 번째 배치가 기업의 생산 효율성을 크게 개선 할 수 있다고 생각합니다.
일반적으로, 복잡한 작업을 독립적으로 수행 할 수있는 지능형 애플리케이션으로서 생성 AI 에이전트는 외부 도구 및 시스템 상호 작용을 활용하여 여러 분야에서 큰 잠재력을 보여줍니다. 기술의 지속적인 발전으로 생성 AI 에이전트는 기업 운영을 변화시키고 향후 생산 효율성을 향상시키는 데 중요한 힘이 될 것으로 예상됩니다.