AI 에이전트

AI 에이전트 컴포넌트는 AI 워크플로우 내에서 지능형 에이전트로 동작하도록 설계된 다재다능한 빌딩 블록입니다. 이 에이전트는 대형 언어 모델(LLM)을 활용할 수 있고, 외부 도구와 연결되며, 대화형 AI, 복잡한 자동화, 동적 작업 실행 등 다양한 사용 사례에 맞게 구성할 수 있습니다.

컴포넌트의 기능

AI 에이전트는 입력 프롬프트를 처리하고, 필요에 따라 대화 기록을 참고하며, 외부 도구를 사용해 상황에 맞는 응답을 생성합니다. 백스토리, 역할, 목표를 설정하여 특정 페르소나나 목적에 따라 동작하도록 맞춤화할 수 있습니다. 또한 함수 호출 기능을 통해 활성화된 도구로 API나 외부 시스템과 프로그래밍적으로 상호작용할 수 있습니다.

입력값

이 컴포넌트는 다양한 입력값을 제공하여 동작을 자유롭게 커스터마이즈할 수 있습니다:

참고: 도구 입력만 필수이며, 나머지는 모두 선택적으로 추가 커스터마이즈를 제공합니다.

출력값

AI 에이전트 컴포넌트는 두 가지 주요 출력을 제공합니다:

• 메시지 출력:
  입력과 설정된 도구, 맥락을 활용해 에이전트가 생성한 주요 응답입니다. 보통 화면 표시나 추가 처리에 적합한 메시지 또는 텍스트 응답이 출력됩니다.

• 에이전트 객체:
  고급 체이닝, 내부 구조 확인, 워크플로우 내 추가 조작을 위한 에이전트 인스턴스입니다.

활용 사례 및 실용성

AI 에이전트는 다음과 같은 상황에서 유용합니다:

• 일관된 다중 턴 대화를 위해 채팅 기록을 유지하고 참조해야 할 때
• 추론 과정에서 외부 도구나 API(계산기, 검색, 데이터베이스 등)를 동적으로 호출해야 할 때
• 고객 지원, 리서치 어시스턴트, 업무 자동화 등 특정 도메인에 맞춘 백스토리, 역할, 목표로 맞춤화할 때
• 여러 단계나 반복이 필요한 복잡한 작업을 처리해야 할 때
• 운영 안정성을 위해 실행 시간, 반복 횟수, 요청 제한 등 제약 조건을 적용해야 할 때

예시 시나리오

• 대화형 챗봇: 과거 대화를 기억하고 후속 질문에도 정확하게 답변하는 챗봇 구축
• 자동화 리서치 에이전트: 웹 검색이나 문서 조회 도구를 활용해 복잡한 질문에 답변
• 맞춤형 워크플로우 오케스트레이터: 도구를 활용해 사용자 입력에 따라 비즈니스 프로세스 자동화 또는 외부 시스템과 상호작용

요약 표

이 컴포넌트를 사용해야 하는 이유

AI 에이전트 컴포넌트는 AI 워크플로우 내에서 상황에 맞고 도구가 강화된 지능형 에이전트를 빠르게 구축할 수 있게 해줍니다. 유연성과 풍부한 설정 옵션을 통해 다양한 AI 기반 자동화, 대화, 의사결정 지원 시스템에 적합합니다.