AI 에이전트와 소프트웨어의 새 시대

1년 조금 넘게 전에, 우리는 "The Dawn of Agents"이라는 제목의 글을 썼습니다. 그 글에서 우리는 자율(Autonomous) AI 에이전트가 AI와 상호작용하는 방식을 혁신하여, 시스템을 단계별로 프롬프트하는 대신 전체 작업을 위임하는 시대가 도래할 것이라고 예측했습니다. 이것은 AutoGPT와 BabyAGI와 같은 프로젝트들이 처음 등장하여 인간의 개입 없이 독립적으로 작업을 수행하는 능력으로 세상을 놀라게 했던 때였습니다. 그 당시에는 자율적으로 목표를 수행하는 AI 에이전트의 개념이 마치 공상 과학처럼 보였습니다.

오늘날로 빠르게 넘어오면, 자율 에이전트는 거의 모든 산업, 수직 시장 및 소프트웨어 스택의 계층에 걸쳐 확산되었습니다. 수많은 애플리케이션과 서비스가 에이전트 기능을 도입했으며, 항상 완전히 자율적이지는 않지만, 자연어 상호작용을 가능하게 하고 제품 전반에 생성 AI의 힘을 발휘하고 있습니다.

우리는 Ema.co, Continua.ai, Norm.ai, Sema4.ai와 같은 혁신적인 새로운 회사들이 등장하는 것을 목격했습니다. 기존 기업인 Zapier와 UiPath도 워크플로우 제공에 에이전트와 유사한 기능을 공격적으로 구현했습니다. 사실 이번 주에 기술 거대 기업인 Google은 다양한 작업에서 소비자들의 개인 비서 역할을 할 "AI 에이전트" 제품군을 발표했습니다. 한때 대담한 비전처럼 보였던 것이 이제 산업 전반의 현실이 되었으며, 그 발전 속도는 계속해서 놀라움을 주고 있습니다.

이 글에서는 AI 에이전트에 대한 최신 생각과 계속해서 혁신할 수 있는 여지가 있는 곳에 대해 논의합니다. 이 글을 우리 동료 Maria Gilfoyle와 공동 저술하게 되어 기쁩니다. 또한 놀라운 사상적 파트너이자 기여자인 동료 Ted Kummert에게 특별히 감사를 전합니다! 자, 시작해봅시다!

AI 에이전트란 무엇인가 (들어가기 앞서서):

우리는 AI 에이전트를 GUI 도입 이후 UX에서 가장 중요한 변화 중 하나로 보고 있습니다. 다만, 캐릭터 모드 애플리케이션에서의 변환보다는 더 점진적입니다. AI 에이전트는 인간이 전통적으로 수행하던 작업과 업무를 자동화하여, 기업과 중소기업(SMB)의 직원들에게 더 나은 경험을 제공하고 최종 소비자 경험을 개선합니다.

에이전트는 환경과 맥락을 인식하고, 결정을 내리고, 행동을 취하며 특정 목표를 달성할 수 있는 시스템입니다. LLMs(대규모 언어 모델) 덕분에 시스템은 더 독립적으로 작업할 수 있으며, 맥락 및 의사 결정 능력이 크게 향상됩니다. 이는 에이전트가 소비자, 직원 및 팀원으로서 인간과 함께 일할 수 있는 애플리케이션 범위를 크게 확장합니다. 또한, 이러한 능력은 비즈니스 프로세스의 완전히 새로운 클래스의 자동화를 가능하게 하여 더 많은 민첩성, 빠른 개발 및 더 많은 프로세스와 작업의 자동화를 가능하게 합니다.

에이전트에 대한 간단한 사고 프레임워크:

우리는 에이전트가 다양한 수직 시장(예: 개인 금융, 보험, 의료)과 사용 사례(예: 여행 예약, 세금 신고, 데이터 정리)에서 작동할 것으로 기대합니다. 에이전트는 반복적인 작업과 비정형 작업을 자동화할 수 있습니다. 에이전트는 개인 생활과 직장 생활 모두에서 사용자를 도울 것입니다. 또한, 에이전트는 기업의 완전히 새로운 범위의 프로세스와 작업을 자동화할 수 있습니다. 본질적으로 에이전트는 우리가 알고 있는 모든 소프트웨어 및 기술 스택의 측면에 영향을 미칠 것입니다!

아래는 우리가 AI 에이전트와 그 기능을 생각하는 방법에 대한 매우 간단한 분류법입니다:

• 누구를 대상으로 하는가: 에이전트가 개인 또는 비즈니스를 대상으로 하는가?
• 어떤 작업을 하는가: 어떤 유형의 에이전트가 배포되고 있는가? 에이전트가 비정형 작업을 해결하는가 아니면 반복적인 작업을 해결하는가?
• 얼마나 복잡한가: 작업에 얼마나 많은 복잡성이 수반되는가? 여러 단계의 우선순위 설정이 필요한가? 다중 모드(시각, 행동 선호도, 감각 데이터)를 요구하는가? 이질적인 애플리케이션과 데이터 소스 전반에서 작동하는가?
• 어디에 배포되는가: 에이전트가 기업, 중소기업 또는 소비자 설정에서 배포되는가?

AI 에이전트가 새로운 소프트웨어 시대에 미치는 영향:

• 에이전트 애플리케이션은 인간과 유사한 작업을 수행할 수 있거나 수행할 수 있을 것입니다: 특정 작업이나 서비스를 보완하거나 완전히 수행하는 독립형 전문 에이전트 클래스가 있을 것입니다. 대부분의 애플리케이션과 서비스는 이러한 에이전트를 통합할 것이며, 많은 기존 애플리케이션은 이 방식으로 새로운 기능을 도입하여 새로운 회사와의 치열한 경쟁을 촉발할 것입니다.
• 최고의 새로운 애플리케이션은 UX를 재구상할 것입니다: 우리는 "포인트 앤 클릭"에서 자연어 중심으로 전환되는 UX로 이동하고 있습니다. Glean과 Perplexity와 같은 회사들은 사용자가 에이전트와 상호작용하는 방식을 해제하는 데 성공했습니다. 성공적인 회사들은 사용하기에 매끄럽고 매력적인 재구상된 UI/UX를 갖추고 있을 것입니다.
• 에이전트의 진정한 문제 해결 순간은 자동화에 대한 긴급성이 있는 사용 사례를 식별하는 것입니다: 작업은 한 번 수행되거나 자주 수행되는 "작업 유형"이 다르며, 단순한 작업에서 복잡한 작업까지 다양하며, 종종 사용자가 여러 애플리케이션과 사이트에서 작업해야 합니다. 우리는 자주 수행되며 시간이 많이 소요되며 이전에 자동화되지 않았던 작업을 자동화하는 것이 열쇠라고 믿습니다. 이러한 사용 사례 중 많은 경우, 창업자의 도메인 전문성이 중요할 것입니다.
• 새로운 소프트웨어 인프라 계층이 등장하고 있습니다: Tiny Fish 및 Browserbase와 같은 개발자를 위한 플랫폼은 애플리케이션 계층에서 에이전트를 구축하는 데 필요합니다. 이러한 플랫폼의 개발은 아직 초기 단계에 있으며, AI 에이전트의 확산에 중요한 역할을 할 것입니다.
• 비즈니스 모델과 수익화 전략이 진화하고 있습니다: 에이전트는 궁극적으로 사용자를 대면하고 앱 및 다른 에이전트에 의해 사용될 것입니다. 수익화는 사용자 구독 및 소비를 통해 이루어질 가능성이 높습니다. 또한 일부 사용 사례에서는 비용 절감 및 성능 개선의 가능성이 있어 경제적으로 규모에 맞게 실행 가능할 수도 있습니다.

다양한 부문에서 등장하는 사용 사례:

우리는 소비자, 기업 및 중소기업 부문 전반에서 에이전트 기반 회사의 기회를 보고 있으며, 개인 금융, 보험 및 의료와 같은 다양한 수직 시장에서 기회를 보고 있습니다. 이 글에서는 모든 다양한 사용 사례와 기회를 다루지는 않겠지만, 몇 가지를 강조해 보겠습니다:

• 소비자: 소비자 AI 에이전트는 특히 일반적인 모바일/웹 작업에서 사용자의 삶을 눈에 띄게 개선하는 원활하고 마찰 없는 유틸리티를 제공할 준비가 되어 있습니다. 복잡한 일상 업무를 해결할 수 있는 소비자 AI 에이전트에는 큰 기회가 있지만, 시스템을 가르칠 필요 없이 사용하기 매우 쉬워야 합니다. 소비자들은 빠른 "와우" 요소를 요구하며, 새로운 기술 제품을 배우는 데 많은 시간을 할애하고 싶어하지 않습니다. 핵심은 최소한의 설정 노력으로 신뢰성과 개인화를 제공하는 것입니다.
• 기업: 이제 가변 프로세스가 기업 전반에서 자동화될 수 있습니다. 오늘날 애플리케이션으로 자동화되지 않은 많은 프로세스가 있다고 믿습니다. LLM은 기업 전반의 가변 프로세스를 자동화하는 데 도움이 되며, 맞춤화 및 의미 이해 기능을 제공합니다. 예를 들어, 사이버 보안에서는 LLM 기반 에이전트가 분석가 워크플로를 복제하고 경고에 빠르게 응답하며, 인간 팀이 복잡한 문제에 집중할 수 있도록 합니다. 인프라 관리에서는 LLM 에이전트가 클라우드 리소스를 지속적으로 모니터링하고 최적화하여 24/7 클라우드 아키텍트 역할을 할 수 있습니다. LLM은 비정형 문서에서 데이터를 추출하여 공급망 관리와 같은 분야에서 종단 간 워크플로를 자동화할 수 있습니다
• 중소기업(SMB): 중소기업도 대기업과 마찬가지로 여러 앱 전반에 걸쳐 많은 수작업 프로세스와 비정형 작업을 수행하지만, 이를 자동화할 자원이 부족합니다. 자율적으로 작업을 수행할 수 있는 AI 에이전트는 자원이 제한된 중소기업에 매우 유익할 수 있습니다. 중소기업은 새로운 기술을 일찍 도입하는 데 열려 있는 미개척 시장 세그먼트를 나타내며, AI 에이전트 스타트업이 초기 성공을 거두고 나중에 더 큰 시장으로 확장할 기회를 제공합니다.

결론:

우리는 AI 에이전트 애플리케이션이 수직적 또는 수평적일 수 있으며, 새로운 수십억 달러 규모의 회사가 창출될 기회가 있다고 생각합니다. Perplexity와 ChatGPT와 같은 수평적 에이전트 기반 회사는 소비자를 대상으로 하며, Glean과 MSFT 365 CoPilot은 기업을 대상으로 이미 상당한 성과를 거두고 있습니다. 이러한 회사들은 워크플로를 재구상하고 다양한 데이터 소스에 저장된 정보와 상호작용하여 사용자 생산성을 향상시키고 있습니다.

궁극적으로 최고의 AI 에이전트는 반복적 작업과 비정형 작업 모두를 자동화하여, 사용자들이 개인 생활과 직장 생활에서 역할을 수행하는 데 도움을 줄 것이며, 기업 내에서 완전히 새로운 범위의 프로세스와 작업을 자동화할 수 있을 것입니다. 우리는 이 분야가 어떻게 계속 발전할지 매우 기대됩니다!