AI 에이전트 설계전략 보고서
2024년 67%의 기업이 입증한 생성형 AI의 가능성과 한계
딜로이트 인사이트 보고서에 따르면, 생성형 AI가 기업 환경에 빠르게 도입되면서 2024년 중반에는 생성형 AI를 사용하는 기업의 67%가 그 효과를 확인하고 투자를 확대하고 있다. 그러나 단독 생성형 AI 모델은 복잡한 다단계 워크플로우에 적용할 때 문맥 및 추론 능력의 한계를 드러내고 있다. 환각(hallucination)과 편향(bias) 문제는 신뢰 구축에 장애물로 작용하며, 생성형 AI의 창의적 결과물 품질과 정확성 유지를 위해 지속적인 인간의 모니터링이 필요한 실정이다.
이러한 제약을 극복하기 위해 AI 에이전트 및 다중 에이전트 AI 시스템이 주목받고 있다. AI 에이전트는 맥락을 이해하고, 워크플로우를 계획하며, 외부 도구 및 데이터와 연결하는 추론 엔진으로, 인간의 인지적 능력을 모방한 시스템이다. 이를 통해 기업은 생성형 AI를 활용하여 훨씬 더 복잡한 작업을 수행하고, 보다 확장된 프로세스와 다양한 활용 사례에 적용할 수 있다.
단일 슈퍼 에이전트보다 전문 팀워크로: 다중 에이전트 모델의 탁월한 비즈니스 가치
AI 에이전트 협업 모델에는 두 가지 주요 방식이 있다. 첫 번째는 단일 슈퍼 에이전트 모델로, 하나의 강력한 AI가 다양한 작업을 중앙 집중적으로 처리하는 방식이다. 두 번째는 다중 전문 에이전트 모델로, 여러 개의 특화된 AI가 각자의 전문성을 발휘하며 협업하는 방식이다. 단일 슈퍼 에이전트는 다양한 정보를 종합하여 전체적인 관점을 제공하는 장점이 있지만, 특정 분야에 대한 깊이 있는 전문성 부족, 성능 병목 현상, 유연성 부족, 시스템 장애 위험, 사용자 과의존, 전문화 속도 제한 등의 한계가 있다.
반면 다중 전문 에이전트 모델은 특정 작업에 최적화된 AI들이 협력하면서 다양한 이점을 제공한다. 의료 데이터를 학습한 언어 모델은 일반 AI보다 의료 용어를 더 정확하게 이해하고 관련 콘텐츠를 생성할 수 있으며, 연구에 따르면 다중 에이전트 시스템이 단일 에이전트보다 뛰어난 성과를 보이는 경우가 많다. 또한 딜로이트의 연구 보고서에 따르면, AI 에이전트들이 협력할 때 예상치 못한 창의적인 문제 해결 방법을 도출하는 창발적 협업 행동이 나타날 수 있다. 게다가 한 에이전트가 오류를 일으켜도 전체 시스템이 멈추지 않는 탄력성과 변화하는 환경에 유연하게 대응할 수 있는 적응성도 갖추고 있다.
성공적인 AI 에이전트 설계의 7가지 핵심 원칙: 도메인과 역할 중심 접근
성공적인 다중 에이전트 AI 시스템을 구축하기 위해서는 체계적인 설계 및 관리 원칙을 적용해야 한다. 우선 기업의 각 전문 영역과 기능에 맞춘 도메인 중심 접근법이 필요하다. 기업의 각 도메인을 분석하고, 하위 도메인과 프로세스를 식별한 후, 해당 도메인의 특정 역할에 따라 AI 에이전트를 배정해야 한다.
두 번째로 AI 에이전트는 개별 작업이 아니라 다층적 역할을 수행하도록 설계해야 한다. 이는 ‘단일 책임 원칙'(Single Responsibility Principle)과 일맥상통하며, 에이전트 간 중복을 줄이고 불필요한 기술적 복잡성을 완화하는 데 도움이 된다.
세 번째로 에이전트의 사고 과정(chain of thought)을 문서화하여 이해하고 설명할 수 있는 시스템을 구축해야 한다. 이는 마치 수학 수업에서 ‘풀이 과정을 보여주는 것’과 같으며, 명확성과 해석 가능성은 AI 시스템의 설계나 데이터셋에서 비롯된 편향을 최소화하는 데 기여한다.
네 번째로 지식이 풍부한 인간이 AI 시스템의 필수적인 일부로 참여하는 ‘휴먼 인 더 루프’ 원칙을 적용해야 한다. 예를 들어, 캘리포니아는 AI가 생성한 의료 관련 결정이 소비자에게 전달되기 전에 인간의 검토를 받아야 한다는 규정을 최근 도입했다.
다섯 번째로 데이터는 에이전트가 다양한 맥락에서 적절하게 적용할 수 있도록 계층 구조를 포함하는 방식으로 흐를 수 있어야 한다. 비정형 데이터는 벡터나 그래프 데이터베이스에 저장되고, 에이전트는 필요한 구조화된 데이터를 검색할 수 있어야 한다.
여섯 번째로 다중 에이전트 AI 시스템은 기존 애플리케이션 및 프로세스와 원활하게 통합되어야 한다. 예를 들어, 회의 후 분석을 수행하는 다중 에이전트 시스템은 고객 프로필이나 회의에서 논의된 정보를 업로드하기 위해 CRM 플랫폼과 API를 통해 통합될 수 있다.
마지막으로 시스템은 이전 상호작용에서 학습하고, 새로운 데이터와 변화하는 환경에 대응하여 지속적으로 발전할 수 있어야 하며, 이와 함께 영향(impact), 공정성(justice), 자율성(autonomy) 등의 윤리적 원칙을 시스템 설계와 배포에 적용해야 한다.
HR부터 금융 자문까지: 다중 에이전트 AI 시스템의 광범위한 적용 가능성
다중 에이전트 AI 시스템은 HR, 고객 서비스, 금융 자문, 금융 보고서 자동화 등 기업의 다양한 영역에서 활용될 수 있다. HR 분야에서는 AI가 수많은 이력서를 분석하여 직무 요건과 비교하고, 후보자의 기술 및 경험을 기반으로 지능적으로 평가하며, 초기 면접까지 진행할 수 있어 더 높은 확장성과 효율성, 향상된 후보자 매칭, 편향 감소 등의 장점을 제공한다.
고객 서비스 센터에서는 자연어 기반의 대화를 지원하는 챗봇을 통해 고객과의 원활한 소통이 가능해지고, 디지털 셀프 서비스가 전통적인 고객 서비스처럼 느껴지게 할 수 있으며, 인간 상담원들은 보다 민감하고 부가가치가 높은 상호작용에 집중할 수 있게 된다. 이러한 시스템을 효과적으로 활용하기 위해서는 개별적인 솔루션이 아닌 역량의 생태계(ecosystem of capabilities)로 간주하고, 비즈니스 및 기술 실행 프로세스를 모두 지원할 수 있는 참조 아키텍처(reference architecture)를 개발하는 것이 중요하다.
4계층으로 구성된 참조 아키텍처: 다중 에이전트 AI 시스템 구축의 청사진
참조 아키텍처는 인터랙션, 워크플로우, 에이전트, 에이전트 오퍼레이션이라는 4개의 핵심 레이어로 구성된다. 인터랙션 레이어는 사용자, 프로세스 및 기존 애플리케이션이 다중 에이전트 AI 시스템과 협업할 수 있게 하며, 잠재적인 사용자 오류나 오용을 예측하고 완화할 수 있는 방어적인 사용자 인터페이스가 필요하다.
워크플로우 레이어는 에이전트들이 효율적이고 예측 가능한 방식으로 상호작용할 수 있도록 하며, 가치 흐름 분석을 통해 효율성과 효과성을 모니터링하고, ‘인간이 개입하는 루프’로 리스크를 줄이는 역할을 한다.
에이전트 레이어는 역할 특화된 AI 에이전트를 생성, 관리, 배포 및 최적화하며, 각 AI 에이전트는 사용에 적합한 언어 모델, 특정 작업을 위한 도구, 권위 있는 데이터 출처, 과거 업무 수행 이력의 기억, 효과적인 프롬프트 접근 방법 등을 갖추어야 한다.
마지막으로 에이전트 오퍼레이션 레이어는 에이전트의 출력과 지표를 모니터링하여 예상대로 기능을 수행하는지 확인하고, 시스템 활동에 대한 데이터를 수집하여 성과를 관리한다.
이러한 참조 아키텍처를 통해 기업은 AI 에이전트 및 다중 에이전트 프레임워크를 더 빠르게 확장하고 다양한 사용 사례에 걸쳐 재사용할 수 있으며, 에이전트의 거버넌스, 모니터링, 운영 및 성능 개선을 간소화할 수 있다.
FAQ
Q: 다중 에이전트 AI 시스템과 단일 슈퍼 에이전트의 주요 차이점은 무엇인가요?
A: 다중 에이전트 AI 시스템은 각 AI가 특정 분야에 특화되어 협업하는 방식인 반면, 단일 슈퍼 에이전트는 하나의 AI가 다양한 작업을 중앙집중적으로 처리합니다. 다중 에이전트 모델은 전문화, 창발적 협업, 탄력성이라는 장점이 있지만 관리가 복잡할 수 있고, 단일 슈퍼 에이전트는 간단한 운영과 일관성이 장점이지만 복잡한 시나리오에서 한계를 보일 수 있습니다.
Q: AI 에이전트 설계 시 가장 중요한 원칙은 무엇인가요?
A: AI 에이전트 설계에서 가장 중요한 원칙은 도메인 중심 접근법, 역할 기반 설계, 이해 가능하고 설명 가능한 시스템 설계, 적절한 데이터 접근 제한, 휴먼 인 더 루프 구현, 지속적인 개선 및 적응 프로세스 구축, 윤리적 고려사항 반영 등이 있습니다. 이러한 원칙들은 AI 에이전트가 기업 환경에서 효과적으로 작동하고 가치를 창출하는 데 필수적입니다.
Q: 중소기업도 다중 에이전트 AI 시스템을 도입할 수 있을까요?
A: 네, 중소기업도 참조 아키텍처 개념을 활용하여 다중 에이전트 AI 시스템을 도입할 수 있습니다. 반드시 모든 영역에 동시에 도입할 필요는 없으며, 특정 업무 영역부터 시작하여 점진적으로 확장할 수 있습니다. 핵심은 AI 에이전트를 개별적인 솔루션이 아닌 역량의 생태계로 간주하고, 필요에 따라 유연하게 적용하는 것입니다.
해당 기사에서 인용한 리포트 원문은 링크에서 확인할 수 있다.
이미지 출처: 딜로이트 인사이트
기사는 클로드와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다.
