전통적인 워크플로우 도구의 Breakthrough

Agentic Workflow 또는 에이전트 워크플로우는 에이전트가 자율적으로 실행하여 작동되는 워크플로우입니다.

에이전트 워크플로우란

인공지능이 탑재된 에이전트가 워크플로우의 테스크 단위 또는 전체 워크플로우를 자율적으로 반복실행하는 새로운 형태의 소프트웨어 프로그램입니다. 기존의 규칙 기반의 워크플로우 개념에서 확장되어 사람이 해야만 했거나, 어려운 테스크까지 인공지능 에이전트가 자율적으로 수행하기 됩니다.

예를 들어, 영업에서 사용되는 에이전트 워크플로우는 유입된 고객의 데이터를 읽고 필요한 데이터를 찾아서 개인화된 연락 또는 회신 메세지를 작성하여 리드의 참여를 유도하는 Sales Representative 의 역할을 할 수 있습니다. 또다른 예로는 인재 채용 시에 업로드된 이력서를 인공지능이 분석하여, 이를 오픈 포지션의 직무설명과 비교하고, 적합한 후보자를 선별하여 보내는 메세지 초안을 작성할 수도 있습니다.

마찬가지로 마케팅, 운영, 고객 지원, 개발, 데이터 등 다양한 업무들을 자율적으로 실행하기 위해서 많은 에이전트를 만들 수 있습니다.

기존에 에이전트를 만들기 위해서는 자사의 기술 스택과 인공지능을 결합하고 단계별 목적과 결과를 정의하는 단계 등을 개발해야만 했습니다. 이제 아웃코드와 같이 혁신적인 도구가 등장하여 더욱 편리하게 에이전트 워크플로우를 만들 수 있습니다.

에이전트 워크플로우의 기업 트랜드

현재 많은 글로벌 기업들은 AI 에이전트 워크플로우를 만들어서 생산성 향상, 운영 효율화를 달성하고 있습니다. 주요 목적은 아래와 같습니다.

• 자율 운영: 에이전트가 운영을 최적화하고, 인간의 개입이 없거나 최소한의 개입만으로 전체 프로세스를 수행하기도 합니다.
• 대규모 개인화: 에이전트는 수만명의 사용자에게 개인화된 경험을 제공하거나, 영업/마케팅 분야에서 활발하게 에이전트를 활용하고 있습니다.
• 데이터 기반 운영: 에이전트는 기업 운영에서 발생하는 수많은 데이터를 분석하여, 요약, 추출, 인사이트 등을 생성하여 전달해주거나 개선을 유도합니다.

에이전트 워크플로우의 구조와 기능

에이전트는 비지니스 운영을 원활하게 자율적으로 운영되어 생산성과 효율성을 극대화할 수 있도록 구조화되어 있습니다.

• 플랫폼 구조: 에이전트가 작동하는 기반입니다. 웹 상에서 개발된 수많은 AI 에이전트가 항상 정상적으로 실행되도록 하며, 사용자가 인공지능 기반의 워크플로우를 만들 수 있도록 합니다.
• 강력한 통합 기능: 에이전트는 인공지능이 데이터를 기반으로 자율적으로 동작하기 때문에 강력한 데이터 통합 기능이 필수입니다. 데이터베이스부터 기업용 애플리케이션을 연동하고 데이터를 통합하는 기능을 제공합니다.
• AI-Native Task: 에이전트 워크플로우에서는 인공지능이 자율적으로 수행할 수 있는 작업들이 많이 있습니다. 예를 들어, 데이터 추출, 요약, 생성, 병합, 중복제거 등 부터 비지니스 로직반영 등 다양하게 작업들을 인공지능 테스크로 수행하게 됩니다.

AI 에이전트는 구성원에게 어떤 의미가 있나요?

에이전트가 워크플로우를 실행하고 완료하려면 사람, 즉 설계자의 지시가 필요합니다. 사용자가 팀과 회사의 업무에 필요한 에이전트를 만들고 반복적으로 실행시키고 개선합니다.

즉, 구성원은 에이전트를 만들고 사람이 해야만 했던 일들을 위임하여 더욱 중요한 업무와 의사결정에 집중할 수 있도록 합니다.

AI 에이전트와 AI 챗봇의 차이점은 무엇인가요?

AI 에이전트와 AI Chatbots은 목적과 기능이 다릅니다. 챗봇 또는 어시스턴트는 사람과 상호 작용하여 사람이 찾기 어려운 정보를 학습하고 추출, 생성하는 방식으로 지원합니다.

에이전트는 자율적으로 워크플로우 또는 업무를 완료하도록 만들어집니다. 가장 큰 차이점은 자율적으로 작업을 완료할 수 있다는 점입니다. 챗봇은 인간과 대화를 위해서 설계되었기 때문에 일반적으로 자율적인 판단과 행동을 취하도록 개발되지 않으며, 인간을 지원하는게 목적입니다.

반면에 AI 에이전트는 사용자와 매번 상호작용하지 않을 수 있습니다. 어떤 경우는 구성원으로부터 일련의 작업을 부여받아 독립적으로 수행하기도 합니다.

동시에 둘은 유사점도 있습니다.

• 텍스트를 이해, 분석, 요약, 추출, 생성하는 처리
• 생성형으로 텍스트 또는 코드를 만들어내는 대규모 언어 모델 기반
• 인간과 상호 작용의 텍스트 입력을 더 잘 이해하기 위한 벡터 데이터베이스

에이전트 워크플로우의 요소

전통적인 워크플로우 또는 자동화 툴과의 가장 큰 차이점은 자율성과 완결성입니다.

• 자율성: 에이전트 워크플로우는 사람의 개입없이 자율적으로 일련의 작업들을 수행합니다. 복잡한 업무 로직도 반영할 수 있으며, 특정 작업에 대해서 실제 코딩을 하지 않아도 됩니다.
• 적응성: 상황의 변화나 새로운 문제, 데이터에 유연하게 대응할 수 있습니다.
• 완결성: 단위 업무나 단일 테스크에 대한 자동화도 성공적으로 수행하지만, 업무 흐름인 워크플로우를 End-to-End로 실행합니다. 즉 워크플로우가 완결된 것으로 기대할 수 있습니다.

에이전트 워크플로우 (Agentic workflow)는 업무 목표를 달성하기 위해 여러 단계를 거치면 작업을 실행하게 됩니다. 이러한 혁신적 워크플로우는 사람이 개입이나 판단, 승인 필요했던 영역을 인공지능이 대신하여 자율적으로 수행할 수 있습니다.

새로운 기술의 등장은 이러한 인공지능 기반의 에이전트를 누구나 쉽고 간편하게 만들 수 있게 하고 있습니다.