AI 에이전트: 자동화를 넘어선 동적 의사결정 시스템

핵심 기술

이 콘텐츠는 기존의 하드코딩된 자동화를 넘어선 차세대 기술인 AI 에이전트의 개념을 소개합니다. AI 에이전트는 스스로 결정을 내리고 능동적으로 행동하는 동적 프로그램으로, 업무 자동화, 의사결정 지원, 고객 상호작용 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다.

기술적 세부사항

• AI 에이전트의 종류:
  • 반응형 에이전트: 명령을 기다리는 API와 유사한 역할.
  • 능동형 에이전트: 상황을 감지하고 선제적으로 행동 (예: 스마트 냉장고).
  • 자율형 에이전트: 복잡한 환경에서 독립적으로 작동 (예: 자율 주행차).
• Python 코드 예제:
  • SmartAgent: 온도 데이터를 기반으로 팬 작동 여부를 결정하는 간단한 에이전트.
  • BusinessBot: 특정 비즈니스 작업(인벤토리, 빌링)을 자동화하는 봇.
  • StrategyHelper: 실제 값과 예상 값을 비교하여 비즈니스 전략을 제안.
• 시스템 간 상호운용성 문제:
  • 데이터 형식의 차이
  • API 호환성 부족
  • 커스텀 프로토콜
• MCP (Model Context Protocol):
  • 에이전트 간 데이터 교환, 작업 트리거, 작업 예약 등을 위한 표준 인터페이스 제공.
  • 시스템 통합 및 에이전트 교체/업그레이드의 복잡성 감소.
  • MCPClient 예제를 통해 HTTP 요청 기반의 메시지 전송 방식 소개.
• 자연어 처리 (NLP) 기반 지원 에이전트:
  • 사용자 의도를 파악하고 적절하게 응답하는 고객 지원 에이전트 구현.
  • spacy 라이브러리를 활용한 의도 분류 및 응답 로직 예시.