AI 에이전트 협력 워크플로우

에이전트 AI 워크플로는 정의된 규칙이나 목표 내에서 독립적으로 작업을 수행하고, 의사 결정을 내리고, 변화하는 조건에 적응할 수 있는 자율적인 AI 에이전트로 구동되는 프로세스이다

 

[예제]

AI 에이전트의 협력 구조를 한 명의 담당자가 여러 AI 에이전트를 지시하여 작업을 분배한다

AI 에이전트들은 각기 다른 역할을 수행하며, 협력하여 작업을 진행할 수 있다. 이는 단순한 자동화 작업을 넘어서, 복잡한 프로젝트 관리까지 도울 수 있다. 이 글에서는 담당자가 인공지능 팀을 지휘하여, 분석, 계획, 실행을 효과적으로 수행하는 구조를 설명하고자 한다.

 

AI 에이전트 협력 구조의 개념과 필요성

• AI 에이전트 협력 구조란?: 하나의 작업을 여러 AI 에이전트들이 서로 협력하여 수행하는 방식이다. 각 AI 에이전트는 특정 역할을 맡아 협업을 통해 문제를 해결한다.
• 필요성: 이 구조는 업무 효율성을 높이고, 오류를 줄이며, 각 단계에서 전문가의 도움 없이도 효과적으로 작업을 진행할 수 있는 이점을 제공한다.

AI 에이전트 협력 워크플로우

1. 요구사항 전달: 담당자는 전체 프로젝트의 요구사항을 분석 에이전트(AI)에게 전달한다.
   • 예시: 담당자가 고객 수요 분석 보고서를 작성해야 한다고 가정한다.
2. 분석 에이전트(AI)의 데이터 분석: 분석 에이전트는 고객 데이터를 수집하고 분석하여 인사이트를 도출한다.
   • 분석 에이전트: 데이터 수집, 세분화된 분석, 패턴 인식 등을 담당한다.
   • 결과: 분석 보고서를 PM 에이전트에게 전달한다.
3. PM 에이전트(AI)의 계획 수립: PM 에이전트는 분석 에이전트가 제출한 자료를 바탕으로 상세한 계획을 수립하고, 각 작업을 분담한다.
   • PM 에이전트: 프로젝트 관리, 일정 수립, 자원 배분 등을 담당한다.
   • 결과: 작업 목록과 일정표를 엔지니어 AI들에게 전달한다.
4. 엔지니어 AI들의 작업 수행: 엔지니어 AI들 각각은 PM 에이전트가 할당한 작업을 수행한다.
   • 엔지니어 AI들: 특정 도구를 사용해 실제 작업을 수행한다(예: 데이터 시각화, 보고서 작성 등).
   • 결과: 작업 결과물을 PM 에이전트에게 보고한다.

 AI 에이전트 협력 구조의 적용 사례

• 고객 수요 분석 프로젝트:
  1. 담당자가 고객 데이터 분석을 분석 에이전트에게 지시한다.
  2. 분석 에이전트는 고객 데이터를 수집하고, 트렌드를 분석하며, 인사이트를 도출한다.
  3. PM 에이전트는 이러한 인사이트를 바탕으로 프로젝트 계획을 수립하고, 엔지니어 AI들에게 작업을 할당한다.
  4. 엔지니어 AI들은 각기 맡은 바를 수행하여, 계획된 작업을 완료한다. 예를 들어, 하나의 엔지니어 AI는 데이터 시각화를, 다른 하나는 보고서 작성 작업을 맡을 수 있다.