AI Agent
- 특징: 계획 수립, 추론, 실행까지 수행
- 작동방식: 목표설정 논리적 추론 실행 및 피드백
- 한계점: 기술 초기 단계
- 활용예시:
- 복잡한 업무 능동적 처리 가능
- Agent 간 협력 가능
- 휴먼인더루프 설계 가능
- 고객 맞춤 대응
온톨리지 및 그래프 기술
- 온톨로지: 각 솔루션 간의 관계를 정의한 것.
- 그래프 기술: 각 솔루션의 데이터를 연결시킨 것
에이전트 종류 (실제 업무를 수행하는 가상의 직원)
- AI에 업무적 역할을 부여하는 것.
- 캐릭터 에이전트: 고객상담
- 챗봇 ex)뤼튼 캐릭터챗
- 업무형 에이전트: 내부업무
- 문서생성형 ex) 뤼튼 도구
- 데이터수집
- 데이터연동
AI에이전트와 RPA
AI 에이전트와 RPA(Robotic Process Automation)는 모두 업무 자동화 기술이지만, 자동화의 범위와 지능 수준, 적용 가능 업무에서 큰 차이가 있습니다.
RPA는 사람이 반복적으로 수행하는 규칙 기반, 정형화된 업무(예: 데이터 입력, 송장 처리 등)를 자동화합니다. 미리 정의된 규칙과 워크플로에 따라 정확히 프로그래밍된 대로만 동작하며, 예외 상황이나 복잡한 판단이 필요한 경우에는 인간의 개입이 필수적입니다.
AI 에이전트는 데이터 분석, 의사결정, 복잡한 작업 실행 등 더 높은 수준의 자율성과 적응성을 가진 시스템입니다. 단순 반복 작업을 넘어, 예측·판단이 필요한 비정형 업무나 변화하는 상황에도 스스로 계획을 세우고 실행할 수 있습니다
LLM의 발전과 API 생태계
GPT계열 - 생성
Claude - 안정성
Gemini - 멀티모달
기타 LLM
RAG 및 메모리 기반 강화
RAG - 외부 지식베이스를 활용
프롬프트 엔지니어링 - 입력 프롬프트 최적화
PEFT - 일부 파라미터만 미세 조정하여 효율적으로 모델 적용
풀파인튜닝 - 모델의 모든 파라미터를 조정하여 최대 성능 달성
프레임 워크
LangChain
풍부한 컴포넌트와 도구 통합
LangGraph
복잡한 워크플로우 지원
PyTorch
동적 계산 그래프
더 많은 코드 필요
HuggingFace Transformer
사전 훈련 모델 즉시 활용
통합 파이프라인 제공
직무
- 프롬프트 엔지니어: 자연어 처리, 창의적 작문 능력, 성능 최적화, 도메인 전문성
- ai 에이전트 엔지니어: 개발역량, ML프레임워크, 아키텍처구축, 성능측정
- 데이터 엔지니어: 클라우드기술, 프로그래밍기술
- ai 엔지니어: 모델 설계 및 구현, 최적화
에이전트 체험 서비스
Dify 에이전트
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