AI 에이전트로 작업 자동화하기
에이전트 AI는 사람의 감독을 최소화하면서 자율적인 의사 결정과 작업 수행을 강조하는 새로운 인공지능의 진화입니다.
기존 또는 생성형 AI는 일반적으로 사람의 지시가 필요하거나 콘텐츠 제작에 중점을 둡니다. 그러나 AI 에이전트라고도 하는 에이전트형 AI 시스템은 다음과 같은 작업을 수행하도록 설계되었습니다:
- 독립적으로 의사 결정
- 조치 수행
- 복잡한 문제 해결
- 외부 환경과 상호 작용
이러한 시스템은 사후 대응이 아닌 사전 예방적이며, 사람의 지속적인 입력 없이도 목표를 추구하고, 다단계 작업을 계획하고, 실시간 변화에 적응할 수 있습니다.
기능
AI 에이전트를 구축 및 배포하여 작업을 자동화하고 애플리케이션을 더욱 유연하고 동적으로 만들 수 있습니다. 에이전트 애플리케이션을 사용하면 파운데이션 모델이 사용자와의 상호 작용 흐름을 제어하는 에이전트 역할을 할 수 있습니다.
실제 워크플로에서 에이전트 내의 기본 모델은 최종 사용자가 제출한 프롬프트에 따라 하나 또는 여러 개의 외부 또는 사용자 지정 도구를 선택합니다. 그런 다음 모델은 함수 호출이라고도 하는 도구 호출이라는 프로세스를 사용하여 하나 또는 여러 개의 도구를 사용하여 입력을 처리하고 응답을 생성합니다.
예를 들어 레스토랑 예약 앱은 다음 정보를 수집한 다음 예약을 생성해야 할 수 있습니다:
- 위치
- 게스트 수
- 날짜 및 시간
정보가 수집되는 순서는 테이블당 수용 인원이 제한되어 있거나 날씨가 좋은 날 야외에 더 많은 좌석이 있는 일부 장소에서만 중요할 수 있습니다. 코드에서 이러한 조건을 고려하여 상담원이 예약 요청을 완료하기 전에 타사 날씨 앱과 같은 추가 도구를 호출할 시기를 결정하도록 할 수 있습니다.
최종 사용자를 대신하여 결정을 내리고 작업을 수행하도록 상담원을 구성할 수 있습니다. 상담원과 최종 사용자 간의 상호작용의 매개 변수를 정의합니다. 상담원은 매개변수를 사용하여 상호작용의 현재 상태에 따라 차선책을 결정합니다.
에이전트 애플리케이션을 빌드할 때는 다음과 같은 핵심 구성 요소를 구성해야 합니다:
- 기초 모델
상담원 워크플로를 구축할 때는 다음 요구 사항을 충족하는 기본 모델을 선택하세요:
- 채팅 작업 처리
- 도구 호출 지원
- 연쇄적 사고 유도 기법에 잘 반응하고 다음 행동을 선택합니다
- 추론 벤치마크에서 우수한 성능 제공
상담원 실습에서 사용할 수 있는 기초 모델 목록을 찾으려면 상담원 실습의 구성 옵션을 참조하세요. watsonx.ai 에서 툴 호출을 지원하는 파운데이션 모델을 프로그래밍 방식으로 나열하려면 상담원 중심 채팅을 참조하세요.
- 프레임워크
상담원을 만들고, 배포하고, 관리하는 데 사용할 AI 상담원 프레임워크를 선택합니다. 에이전트 랩에서는 LangGraph 프레임워크만 사용하여 상담원을 구축할 수 있습니다. 로컬에서 에이전트를 빌드한 다음 watsonx.ai 에 에이전트를 배포하기로 선택한 경우 다양한 대체 프레임워크를 사용할 수 있습니다.
- 아키텍처
에이전트 AI 추론을 구현하는 아키텍처를 선택합니다. ReAct (Reason + Act) 기법으로만 상담원을 구축할 수 있습니다. ReAct 는 각 단계의 결과가 다음 단계에 영향을 미치는 추론과 행동의 연속적인 루프를 만듭니다.
- 지시사항
기초 모델에 대한 시스템 프롬프트에서 사용되는 상담원에 대한 구체적인 지침을 지정합니다. 지침에는 특정 언어, 날짜 또는 시간 형식, 사용자 인사말 또는 외부 툴을 기초 모델의 지식창고 대신 정보 소스로 사용하는 것이 포함될 수 있습니다. 효과적인 프롬프트를 작성하는 방법에 대한 자세한 내용은 프롬프트 팁을 참조하세요.
- 도구
파운데이션 모델에 제출된 프롬프트에 사용할 추가 정보를 검색할 수 있는 외부 도구를 지정합니다. 다음 유형의 도구 중에서 선택하세요:
- watsonx.ai 에서 바로 사용할 수 있는 도구를 제공합니다.
- 특수 입력 형식을 처리하기 위해 생성하고 특수한 결과를 생성하는 사용자 지정 도구입니다. 사용자 지정 도구를 만들고 사용하는 방법을 보여주는 다음 예시를 참조하세요:
- UI에서 상담원 실습에서 사용자 지정 도구 만들기
- API에서: 도구 호출 API 요청 예시.
업무 방식
다음 그래픽 툴을 사용하여 다음에서 상담원을 구축할 수 있습니다 watsonx.ai:
- 에이전트 랩 : watsonx.ai UI의 그래픽 툴로 한 번에 한 명의 에이전트를 구축할 수 있습니다.
다음과 같은 프로그래밍 방식을 사용할 수 있습니다:
- watsonx.ai 채팅 API를 도구 호출을 지원하는 기본 모델과 함께 사용하여 상담원 중심 채팅 워크플로우를 구축하세요. 자세한 내용은 상담원 중심 채팅 구축을 참조하세요.
- watsonx.ai 에 에이전트를 배포하기 전에 로컬에서 에이전트를 개발 및 테스트합니다. 자세한 내용은 개발자 허브 문서에서 상담원을 참조하세요.
샘플
다음 표에는 다음에 배포할 수 있는 에이전트를 구축하는 방법을 보여주는 샘플이 포함되어 있습니다 watsonx.ai:
| 예 | 형식 | 설명 | 링크 |
|---|---|---|---|
| 완벽한 에이전트 내장 watsonx.ai | 에이전트 | 파운데이션 모델의 지식 기반과 외부 도구를 사용하여 사용 가능한 재료 목록을 기반으로 레시피 아이디어를 생성하는 샘플 에이전트입니다. | 수셰프 샘플 에이전트 |
| 다양한 프레임워크를 사용하는 에이전트 | Python | 에이전트를 배포하기 전에 에이전트를 로컬에서 개발 및 테스트하는 데 사용할 수 있는 샘플 에이전트 템플릿입니다. 템플릿에는 에이전트를 AI 서비스로 배포하는 데 필요한 코드가 watsonx.ai 에 포함되어 있습니다. 자세한 내용은 템플릿을 사용하여 AI 서비스 코딩 및 배포하기를 참조하세요. | 지원되는 상담원 템플릿 |
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