연구에서 예약 및 워크플로우 실행까지 독립적으로 여러 단계의 작업을 계획하고 완료하는 소프트웨어. 우리는 기능, 신뢰성 및 가격에 따라 최고의 AI 에이전트를 비교합니다.
AI 에이전트는 채팅봇을 넘어서는 것입니다. 한 번에 하나의 질문에 답하는 대신, 목표를 설정하고 이를 단계로 나누어 작업을 수행하며, 도구를 사용하고 웹을 브라우징하고 다른 소프트웨어를 호출합니다. 이 아이디어는 오래전부터 존재했지만, 실제 작업에 신뢰할 수 있을 만큼 안정적인 도구가 나타날 때까지 기다려야 했습니다.
이 카테고리는 작업을 수행하는 에이전트를 수집합니다. 일부 에이전트는 주제를 연구하고 보고서를 제공합니다. 일부 에이전트는 브라우저를 작동시켜 웹사이트上的 작업을 완료합니다. 또 다른 에이전트는 애플리케이션에 연결하여 예약된 워크플로우를 실행합니다. 아래에서 각 에이전트의 기능과 적합성을 비교할 수 있습니다.
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가장 간단한 방법은 계획하고 행동할 수 있는 모델로 생각하는 것입니다. 공급자 3개를 찾고 아웃리치 이메일을 작성하라는 목표를 주면, 검색, 읽기, 비교 및 결과 생성을 수행하며, 진행 상황을 확인합니다. 일반적인 어시스턴트와의 차이점은 자율성입니다. 목적지를 설정하고 에이전트가 경로를 선택합니다.
처리하려는 작업과 감시 수준을 고려하여 시작합니다. 연구 에이전트는 낮은 위험성과 쉽게 채택할 수 있습니다. 계정에서 작업을 수행하는 에이전트는 명확한 권한과 검토 방법이 필요합니다. 에이전트가 연결할 수 있는 애플리케이션 및 도구, 오류 처리 방법 및 단계를 확인할 수 있는지 확인합니다. 신뢰성은 원시 능력보다 더 중요합니다. 왜냐하면 지속적인 수정이 필요한 에이전트는 시간을 절약하지 않기 때문입니다.
분석가는 연구 에이전트를 사용하여 수小时의 읽기를 요약합니다. 운영 팀은 애플리케이션 간의 반복적인 작업을 자동화합니다. 판매 팀은 리드의 풍부한 정보와 대량의 아웃리치 초안을 작성합니다. 개발자는 루틴 코딩을 넘기고 코딩 에이전트가 풀 요청을 엽니다. 바쁜 전문가들은 스케줄링 및 받은 편지함 정리를 개인 에이전트에게 위임합니다.
에이전트에게 명확한 목표, 제약 및 완료된 정의를 제공하고, 낮은 위험 작업으로 시작하여 어떻게 행동하는지 학습합니다. 지출, 메시지 전송 또는 데이터 변경과 관련된 모든 작업에 대해 인간을 루프에 유지합니다. 에이전트에게 작업을 수행하는 데 필요한 최소한의 접근 권한을 부여합니다. 에이전트를 신중하게 사용하면 실제 작업을 제거할 수 있습니다. 하지만 조심성 없이 사용하면 빠르게 확신하는 오류를 생성하므로, 가드레일을 먼저 구축합니다.