WEBVTT

00:00:00.000 --> 00:00:01.020
우리의 자동화입니다.

00:00:01.200 --> 00:00:02.480
버튼을 누르면 스크립트가 실행되고

00:00:02.480 --> 00:00:03.580
멋진 결과물을 얻게 되죠.

00:00:03.700 --> 00:00:04.640
하지만 반전이 있습니다.

00:00:04.960 --> 00:00:06.340
에이전트는 스크립트가 아닙니다.

00:00:06.520 --> 00:00:07.560
에이전트는 당신을 지켜보고

00:00:07.560 --> 00:00:08.760
스스로 단계를 계획하며

00:00:08.760 --> 00:00:10.340
5초마다 확인받지 않고도 행동합니다.

00:00:10.520 --> 00:00:11.840
자동화는 자판기와 같습니다.

00:00:12.240 --> 00:00:14.060
에이전트는 당신의 습관을 파악해

00:00:14.060 --> 00:00:15.760
말끝을 이어받는 인턴과 같습니다.

00:00:16.120 --> 00:00:18.080
이번 세션에서는 에이전트의 실제 구조

00:00:18.080 --> 00:00:19.520
관찰 계획 행동 루프

00:00:19.520 --> 00:00:20.680
5가지 핵심 요소

00:00:20.680 --> 00:00:21.960
만들지 말아야 할 때

00:00:21.960 --> 00:00:24.340
그리고 거버넌스가 시스템의 성공과 실패를

00:00:24.340 --> 00:00:25.920
어떻게 결정하는지 배울 것입니다.

00:00:26.100 --> 00:00:30.000
최신 에이전트는 관찰, 계획, 행동을 순환하며 작동합니다.

00:00:30.200 --> 00:00:33.260
반복이 아닌 적응을 위해 설계된 업계 표준 루프죠.

00:00:33.460 --> 00:00:34.860
하지만 이것이 진정한 에이전트와

00:00:34.860 --> 00:00:36.740
이름만 바꾼 자동화를 구분지는 기준이며

00:00:36.740 --> 00:00:38.880
왜 그 차이가 팀에게 중요한지 보여줍니다.

00:00:39.060 --> 00:00:41.400
그러니 혼동이 시작되는 지점부터 살펴봅시다.

00:00:41.620 --> 00:00:43.320
버튼을 누르면 마법이 일어납니다.

00:00:43.580 --> 00:00:44.440
정말 그럴까요?

00:00:44.660 --> 00:00:45.740
자동화의 환상입니다.

00:00:45.740 --> 00:00:47.980
자동화의 환상은 바로 여기에 근거합니다.

00:00:48.180 --> 00:00:49.480
종종 지능적으로 보이지만

00:00:49.480 --> 00:00:51.720
실제로는 잘 연습된 마술일 뿐입니다.

00:00:51.900 --> 00:00:54.080
그 이면에는 아무런 인식이나 선택 권한 없이

00:00:54.080 --> 00:00:57.100
명령에 따라 실행되는 고정된 지침 세트만 있을 뿐입니다.

00:00:57.320 --> 00:00:59.020
선택지를 저울질하지도 않습니다.

00:00:59.260 --> 00:01:00.760
지난번 이를 떠올리지도 않죠.

00:01:00.940 --> 00:01:02.460
그저 스크립트를 재생할 뿐입니다.

00:01:02.680 --> 00:01:04.460
그 신뢰성이 살아있는 것처럼 느껴질 수 있지만

00:01:04.460 --> 00:01:05.540
여전히 기계적입니다.

00:01:05.760 --> 00:01:08.580
자동화는 한 가지, 즉 절대적인 일관성에 능합니다.

00:01:08.820 --> 00:01:10.940
매일 똑같은 방식으로 수천 장의 양식에

00:01:10.940 --> 00:01:13.060
도장을 찍는 성실한 사무원을 생각해보세요.

00:01:13.260 --> 00:01:14.580
반복적이고 대량이며

00:01:14.580 --> 00:01:16.700
규칙 중심적인 작업에는 축복과도 같습니다.

00:01:16.960 --> 00:01:18.480
빠르고 정확하며 불평이 없으니

00:01:18.480 --> 00:01:20.700
때로는 그것이 바로 당신에게 필요한 것입니다.

00:01:20.900 --> 00:01:21.920
하지만 한계도 있습니다.

00:01:21.920 --> 00:01:24.960
아주 작은 세부사항만 바뀌어도 전체 과정이 무너져내립니다.

00:01:25.160 --> 00:01:26.400
양식에 새로운 줄을 추가하거나

00:01:26.400 --> 00:01:27.780
검은 잉크를 파란색으로 바꾸면

00:01:27.780 --> 00:01:29.380
사무원은 갑자기 얼어붙습니다.

00:01:29.540 --> 00:01:30.440
협상도 없습니다.

00:01:30.780 --> 00:01:31.900
임기음변도 없습니다.

00:01:32.300 --> 00:01:34.120
누군가 규칙을 새로 쓸 때까지

00:01:34.120 --> 00:01:35.460
멍하니 서있을 뿐이죠.

00:01:35.700 --> 00:01:37.380
이것이 바로 자동화된 스크립트에

00:01:37.380 --> 00:01:39.180
에이전트라는 라벨을 붙인다고 해서

00:01:39.180 --> 00:01:40.860
더 똑똑해지지 않는 이유입니다.

00:01:41.060 --> 00:01:42.320
자동화가 C7을 누르면

00:01:42.320 --> 00:01:43.840
콜라가 나오는 자판기라면

00:01:43.840 --> 00:01:46.580
에이전트는 재고가 부족한 것을 알아채고

00:01:46.580 --> 00:01:48.200
어제 두 개를 산 것을 기억하여

00:01:48.200 --> 00:01:49.740
대신 물을 권하는 점원입니다.

00:01:49.740 --> 00:01:51.160
이 차이는 중요합니다.

00:01:51.340 --> 00:01:53.200
자동화는 당신이 준 규칙을 따릅니다.

00:01:53.460 --> 00:01:55.320
에이전트는 어느 정도 자율성을 가지고 관찰하고

00:01:55.320 --> 00:01:56.500
계획하며 행동합니다.

00:01:56.680 --> 00:01:58.380
에이전트는 작업 간의 기억을 유지하고

00:01:58.380 --> 00:01:59.740
상황에 맞게 조정하며

00:01:59.740 --> 00:02:01.960
지속적인 감독 없이 결정을 내릴 능력이 있습니다.

00:02:02.240 --> 00:02:04.780
그것이 바로 연구자와 실무자 모두가 긋는 선입니다.

00:02:05.020 --> 00:02:06.200
한쪽은 스크립트를 실행하고

00:02:06.200 --> 00:02:07.960
다른 한쪽은 사고의 주기를 실행합니다.

00:02:08.140 --> 00:02:09.480
GPS 비율을 생각해보세요.

00:02:09.740 --> 00:02:12.220
구형 모델은 단순히 A 지점에서 B 지점까지 선을 긋습니다.

00:02:12.400 --> 00:02:13.840
발의가 끊겨도 어쩔 수 없는 거죠.

00:02:14.080 --> 00:02:16.020
여전히 허공을 가로질러 운전하라는 안내를 받습니다.

00:02:16.020 --> 00:02:18.640
그것이 자동화이며 지도 위에 그려진 대본과 같습니다.

00:02:18.920 --> 00:02:20.940
교통체증 시 자동으로 경로를 변경하는

00:02:20.940 --> 00:02:22.620
현대적인 시스템과 비교해보세요.

00:02:22.920 --> 00:02:24.960
그것이 바로 에이전트가 작동하는 방식이며

00:02:24.960 --> 00:02:26.620
실시간으로 경로를 조정하고

00:02:26.620 --> 00:02:27.780
우발 상황을 고려하며

00:02:27.780 --> 00:02:29.420
장애물 애도 목표를 향해 나아갑니다.

00:02:29.580 --> 00:02:31.560
그 차이는 겉모습이 아닌 기능에 있습니다.

00:02:31.900 --> 00:02:34.360
하지만 마케팅은 이런 차이를 흐릿하게 만들길 좋아합니다.

00:02:34.600 --> 00:02:37.020
우리는 모두 지능형 보시 도우미로 홍보되는 것을 보았지만

00:02:37.020 --> 00:02:40.260
결국 똑같은 기계적 답변만 반복한다는 사실을 알게 됩니다.

00:02:40.480 --> 00:02:42.920
과대 광고의 순환은 반복을 실망으로 바꿉니다.

00:02:42.920 --> 00:02:44.980
관리자는 유연한 부조종사를 기대하지만

00:02:44.980 --> 00:02:47.200
결국 딱딱한 매크로를 손에 쥐게 됩니다.

00:02:47.400 --> 00:02:49.200
그 결과는 단순한 짜증을 넘어

00:02:49.200 --> 00:02:50.480
신뢰가 무너지는 것입니다.

00:02:50.680 --> 00:02:53.280
한 번 대인팀은 진정한 에이전트 시스템이 등장해도

00:02:53.280 --> 00:02:55.000
다시 시도하기를 주저하게 됩니다.

00:02:55.240 --> 00:02:57.080
이 시점에서 명확히 하는 것이 도움이 됩니다.

00:02:57.300 --> 00:02:58.580
자동화가 나쁜 것은 아닙니다.

00:02:58.780 --> 00:03:00.560
사실 때로는 더 선호되기도 합니다.

00:03:00.720 --> 00:03:02.640
과정이 변하지 않고 규칙이 간단하다면

00:03:02.640 --> 00:03:06.220
고정된 스크립트가 더 저렴하고 안전하며 완벽하게 효과적입니다.

00:03:06.460 --> 00:03:08.640
자동화가 실패하는 지점은 상황이 바뀌고

00:03:08.640 --> 00:03:10.680
조건이 변하며 판단이 필요한 때입니다.

00:03:10.680 --> 00:03:12.660
그런 시나리오를 단순 스크립트에 맡기는 것은

00:03:12.660 --> 00:03:14.660
사무실 프린터가 갑작스러운 고객 제안에

00:03:14.660 --> 00:03:16.780
가장 적합한 용지를 예측하길 기대하는 것과 같습니다.

00:03:17.040 --> 00:03:19.000
애초에 그렇게 만들어진 게 아니기 때문입니다.

00:03:19.180 --> 00:03:21.560
농담도 요점을 제대로 짚어야 효과가 있는 법입니다.

00:03:21.760 --> 00:03:23.120
물론 정의를 충분히 넓게 해석하면

00:03:23.120 --> 00:03:25.000
포스터기조차 에이전트라고 부를 수 있겠죠.

00:03:25.160 --> 00:03:27.400
빵을 넣으면 열을 가하고 신호에 맞춰 튀어 오르니까요.

00:03:27.540 --> 00:03:29.740
하지만 그것은 에이전트의 능력이 아니라 기계적 동작일 뿐입니다.

00:03:29.920 --> 00:03:32.660
진짜 위험은 모든 기기 나봇을 잘못된 이름으로 부르는 것입니다.

00:03:32.880 --> 00:03:35.560
이는 에이전트의 의미를 희석하고 기대를 부풀리며

00:03:35.560 --> 00:03:37.420
필연적인 실망을 초래합니다.

00:03:37.580 --> 00:03:39.900
거버넌스는 여기서의 정밀함에 달려 있습니다.

00:03:40.240 --> 00:03:41.900
자동화를 에이전트로 착각하면

00:03:41.900 --> 00:03:44.920
시스템이 감당할 수 없는 권한을 부여하게 될 것입니다.

00:03:45.160 --> 00:03:46.160
결론은 이렇습니다.

00:03:46.460 --> 00:03:48.500
자동화는 속도와 일관성으로 실행하지만

00:03:48.500 --> 00:03:50.940
계획하거나 기억하거나 적응할 수는 없습니다.

00:03:51.280 --> 00:03:52.960
에이전트는 그런 일들을 수행하며

00:03:52.960 --> 00:03:55.020
그 차이는 말장난이 아니라 구조적인 것입니다.

00:03:55.220 --> 00:03:56.700
둘을 혼동해서 좋을 것은 없으며

00:03:56.700 --> 00:03:58.480
이제 이야기가 전환될 시점입니다.

00:03:58.680 --> 00:04:01.280
환상을 걷어내고 자동화의 실체를 직시하게 되면

00:04:01.280 --> 00:04:04.900
에이전트가 기계적이지 않고 적응형으로 작동하게 만드는

00:04:04.900 --> 00:04:06.840
내적 리듬을 볼 준비가 된 것입니다.

00:04:07.060 --> 00:04:09.980
그 리듬은 루프, 즉 당신 곁의 후배 팀원처럼

00:04:09.980 --> 00:04:12.720
상황을 살피고 결정하고 행동할 수 있게 하는

00:04:12.720 --> 00:04:14.480
기본 시퀀스에서 시작됩니다.

00:04:15.080 --> 00:04:17.300
관찰, 계획, 행동 엔진입니다.

00:04:17.520 --> 00:04:19.500
관찰, 계획, 행동 엔진 이야말로

00:04:19.500 --> 00:04:22.120
에이전트라는 단어가 그 의미를 제대로 갖게 되는 지점입니다.

00:04:22.320 --> 00:04:25.060
과대 광고를 걷어내면 남는 것은 이 순환뿐입니다.

00:04:25.060 --> 00:04:28.920
지속적인 관찰, 신중한 계획, 그리고 안전한 실행입니다.

00:04:28.920 --> 00:04:33.420
이는 선택적 장식이 아니라 단순한 재생과 판단을 구분짓는 핵심 동력입니다.

00:04:33.580 --> 00:04:35.000
관찰에서 시작하십시오.

00:04:35.160 --> 00:04:37.340
에이전트는 맹목적으로 행동하지 않습니다.

00:04:37.580 --> 00:04:40.660
이메일, 로그, 채팅 스레드, 센서 데이터,

00:04:41.040 --> 00:04:42.320
대시보드 스트리밍 지표 등

00:04:42.320 --> 00:04:44.880
여러분이 허용한 모든 채널에서 신호를 수집합니다.

00:04:45.140 --> 00:04:47.800
실제로 이는 에이전트를 적절한 데이터 소스에 연결하고

00:04:47.800 --> 00:04:49.160
소음에 파묻히지 않으면

00:04:49.160 --> 00:04:52.100
서도 맥락을 파악할 충분한 범위를 제공하는 것을 의미합니다.

00:04:52.100 --> 00:04:54.040
훌륭한 관찰자는 극적이지 않으며

00:04:54.040 --> 00:04:56.140
신중하고 꾸준하며 항상 지켜봅니다.

00:04:56.140 --> 00:05:00.720
기업 입장에서의 단계는 에이전트가 지능적으로 행동할 기초재료를 갖추느냐를 결정합니다.

00:05:00.880 --> 00:05:01.680
맥락을 차단하면

00:05:01.680 --> 00:05:04.800
여러분은 지나치게 복잡한 맥으로 하나를 만든 것에 불과합니다.

00:05:05.000 --> 00:05:06.000
그 다음은 계획입니다.

00:05:06.260 --> 00:05:07.780
이것이 바로 사고하는 과정입니다.

00:05:08.000 --> 00:05:11.200
입력된 내용을 바탕으로 에이전트는 가능한 경로들을 저울질합니다.

00:05:11.440 --> 00:05:13.920
이 행동을 취하면 목표에 더 가까워질까?

00:05:14.080 --> 00:05:15.280
어떤 위험이 따를까?

00:05:15.440 --> 00:05:17.020
바른 대안은 무엇이 있을까?

00:05:17.180 --> 00:05:18.300
기술적으로의 단계는

00:05:18.300 --> 00:05:20.980
종종 대규모 언어 모델이나 의사결정 엔진을 통해

00:05:20.980 --> 00:05:23.600
결과를 순위 매기고 앞으로 나아갈 경로를 정합니다.

00:05:23.600 --> 00:05:26.100
체스판을 살피는 전략가를 떠올려 보십시오.

00:05:26.200 --> 00:05:27.520
각 선택지에는 장단점이 있지만

00:05:27.520 --> 00:05:30.920
단 하나만이 즉각적인 진전과 장기적인 입지 사이의 균형을 맞춥니다.

00:05:31.100 --> 00:05:32.860
조직에게 그 의미는 분명합니다.

00:05:33.060 --> 00:05:36.580
계획 단계는 에이전트가 자산이 될지 부채가 될지 결정되는 지점입니다.

00:05:36.780 --> 00:05:39.820
추론 능력이 없다면 선택이 아닌 단순 반응에 그칠 뿐입니다.

00:05:40.020 --> 00:05:42.680
계획이 구체화되면 실행을 통해 말은 현실이 됩니다.

00:05:43.020 --> 00:05:44.320
이제 에이전트는 명령을 내리고

00:05:44.320 --> 00:05:45.680
API를 호출하고

00:05:45.680 --> 00:05:48.580
업데이트를 보내거나 기존 시스템 내의 프로세스를 트리거합니다.

00:05:48.580 --> 00:05:54.000
고정된 북과 달리 오류, 권한 거부, 데이터 누락, 서비스 시간 초과 등을 처리해야 합니다.

00:05:54.200 --> 00:05:56.340
실행에는 신뢰성과 절제가 요구됩니다.

00:05:56.580 --> 00:05:59.820
이것이 바로 안전한 통합과 세심한 오류 처리가 중요한 이유입니다.

00:06:00.020 --> 00:06:03.180
잘못 처리되면 사소한 실수 하나가 전체 공정으로 파급됩니다.

00:06:03.380 --> 00:06:05.940
비즈니스 팀에게 실행은 신뢰의 척도가 되는 지점입니다.

00:06:06.140 --> 00:06:08.800
에이전트가 여기서 실수하면 사람들은 다시는 신뢰하지 않을 것입니다.

00:06:09.000 --> 00:06:11.020
이 루프가 정적이지 않다는 점을 주목하십시오.

00:06:11.140 --> 00:06:12.660
각 행동은 시스템 상태를 변화시키고

00:06:12.660 --> 00:06:15.080
이는 다시 에이전트가 다음에 관찰하는 내용에 반영됩니다.

00:06:15.080 --> 00:06:18.160
시도가 실패하면 그 경험은 다음 의사결정을 재구성합니다.

00:06:18.340 --> 00:06:20.980
성공하면 에이전트는 패턴 인식 능력을 강화합니다.

00:06:21.220 --> 00:06:24.140
시간이 흐를수록 이 순환은 단순 반복이 아니라 축적이 됩니다.

00:06:24.400 --> 00:06:26.880
더 나은 성과를 향해 나아가는 미세한 조정들입니다.

00:06:27.100 --> 00:06:28.740
여기서 하나의 비유가 도움이 됩니다.

00:06:29.000 --> 00:06:30.360
조종사를 떠올려 보십시오.

00:06:30.520 --> 00:06:32.380
그들은 계기판을 확인하며 관찰합니다.

00:06:32.620 --> 00:06:34.780
기상을 피해 경로를 설정하며 계획합니다.

00:06:35.020 --> 00:06:38.480
조종 장치를 조정하고 실행하며 즉시 다이얼을 다시 확인합니다.

00:06:38.720 --> 00:06:41.020
신속하고 반복적이며 피드백에 기반합니다.

00:06:41.220 --> 00:06:42.540
이것이 루프가 중요한 이유입니다.

00:06:42.540 --> 00:06:44.360
화려한 것이 아니라 생존을 위한 것입니다.

00:06:44.360 --> 00:06:46.120
실질적인 강점은 바로 이것입니다.

00:06:46.260 --> 00:06:48.900
자동화는 단순히 실행하지만 에이전트는 순환합니다.

00:06:49.080 --> 00:06:55.120
관찰은 인식을 제공하고 계획은 판단을 도입하며 행동은 선택을 실행에 옮기고 피드백은 이 순환을 유지합니다.

00:06:55.320 --> 00:06:59.980
이 엔진의 어떤 부분이라도 빠지면 당신이 만든 것은 에이전트가 아니라 에이전트라는 이름이 붙은 취약한 장난감일 뿐입니다.

00:07:00.140 --> 00:07:03.320
그렇다면 진짜 문제는 이 뼈대가 어떻게 생명력을 유지하느냐는 것입니다.

00:07:03.500 --> 00:07:07.460
관찰, 계획, 행동 이 프레임이라면 무엇이 혈액을 돌게 하고 움직임을 촉발할까요?

00:07:07.600 --> 00:07:11.000
에이전트의 몸을 구성하는 요소는 무엇이며 이 루프가 실제로 작동하게 만드는 것은 무엇일까요?

00:07:11.000 --> 00:07:13.140
다음으로 그 5가지 기관을 살펴보겠습니다.

00:07:13.420 --> 00:07:18.620
에이전트 신체의 5가지 기관, 모든 기능적 에이전트는 5가지 핵심 기관이 함께 작동합니다.

00:07:18.820 --> 00:07:21.600
하나라도 빠지면 믿을 수 있는 팀 동료가 될 수 없습니다.

00:07:21.940 --> 00:07:25.860
그것은 복잡한 현실 세계에서 실패하기 쉬운 취약한 구조물일 뿐입니다.

00:07:26.060 --> 00:07:28.460
이제 실무적인 관점에서 하나씩 분석해보겠습니다.

00:07:28.900 --> 00:07:30.200
인식은 흡입 벨브와 같습니다.

00:07:30.560 --> 00:07:37.700
폴더에 들어온 문서든, 현장에서 보내온 센서 신호든, API를 통해 스트리밍 되는 업데이트든, 환경으로부터 정보를 수집합니다.

00:07:37.700 --> 00:07:43.760
이는 단순히 깨끗한 데이터를 얻는 것이 아니라, 가공되지 않은 소음 섞인 신호를 다루고 유용한 형태로 만드는 과정입니다.

00:07:43.940 --> 00:07:49.720
인식이 없으면 에이전트는 현실로부터 완전히 차단되어 세상의 변화를 보지 못한 채 맹목적으로 행동하게 됩니다.

00:07:49.960 --> 00:07:51.720
기억은 인식의 맥락을 부여합니다.

00:07:52.040 --> 00:07:53.640
여기에는 두 가지 유형이 있습니다.

00:07:54.000 --> 00:07:59.400
단기 기억은 방면한 과제, 진행 중인 대화, 또는 마지막으로 실행된 명령을 유지합니다.

00:07:59.640 --> 00:08:04.920
반면 장기 기억은 몇 달 후에도 해상할 수 있는 구조화된 지식 베이스 나벡터 인베딩을 저장합니다.

00:08:04.920 --> 00:08:09.580
이들은 함께 작동하여 에이전트가 실수를 반복하거나 상호작용의 흐름을 놓치지 않게 합니다.

00:08:09.760 --> 00:08:14.500
기술적으로 이는 일관성을 위한 세션 메모리와 지속적인 회상을 위한 외부 저장소를 결합하는 것을 의미합니다.

00:08:14.700 --> 00:08:18.400
어느 한쪽 계층이라도 놓치면 에이전트는 아무것도 기억하지 못하거나 작업 도중 길을 잃게 됩니다.

00:08:18.580 --> 00:08:19.940
추론은 결정 엔진입니다.

00:08:20.180 --> 00:08:24.140
인식하고 기억한 정보를 가져와 목표에 비추어 선택지를 저울질합니다.

00:08:24.460 --> 00:08:30.760
이는 추론 엔진, 최적화 모델, 또는 기획자 역할을 하는 거대 언어 모델, LLM에 의해 구동될 수 있습니다.

00:08:30.760 --> 00:08:37.720
이를 가능한 경로를 분석하고 앞에 폭풍을 감지하며 나아갈 방향을 추천하는 선박의 항해사로 생각하십시오.

00:08:37.880 --> 00:08:41.920
추론은 판단력을 더해주어 단순한 반사작용과 전략을 구분짓게 합니다.

00:08:42.120 --> 00:08:45.620
추론이 없으면 에이전트의 역량은 없으며 그저 기계적인 반응만 남습니다.

00:08:45.820 --> 00:08:47.980
학습은 정체를 막는 피드백 루프입니다.

00:08:48.240 --> 00:08:51.400
결과를 흡수하고 시간이 지남에 따라 행동을 조정합니다.

00:08:51.680 --> 00:08:56.580
시도한 워크플로우가 실패하면 학습 메커니즘이 다음을 위해 플레이북을 업데이트합니다.

00:08:56.580 --> 00:09:02.500
실제로 에이전트는 성공과 실패 신호를 바탕으로 모델을 재학습하거나 휴리스틱을 업데이트하여 이를 달성합니다.

00:09:02.660 --> 00:09:08.560
이것이 에이전트를 단순한 도구에서 적응형 존재로 격상시키며 매번 마주할 때마다 조금씩 꾸준히 개선하게 합니다.

00:09:08.740 --> 00:09:13.020
학습이 없으면 똑똑한 시스템조차 결국 시대에 뒤처져 시간 속에 갇히게 됩니다.

00:09:13.300 --> 00:09:15.920
실행, 액션은 시스템의 손이자 목소리입니다.

00:09:16.120 --> 00:09:18.260
계획은 실행으로 옮겨질 때만 의미가 있습니다.

00:09:18.620 --> 00:09:21.720
API 호출, 파일 쓰기, 알림 또는 명령들입니다.

00:09:21.940 --> 00:09:25.020
이 구성요소는 의사결정과 현실을 연결하지만 위험을 수반합니다.

00:09:25.020 --> 00:09:28.320
잘못된 순서를 유발하거나 안전장치를 우회하면 어떨까요?

00:09:28.500 --> 00:09:32.020
그렇기에 강력한 실행에는 보안 통합, 권한 확인, 안전장치가 포함됩니다.

00:09:32.720 --> 00:09:38.280
제대로 수행한다면 이는 조종석에서 버튼을 마구 누르는 I와 목표지향적 이 움직임을 만드는 제어 시스템의 차이와 같습니다.

00:09:38.600 --> 00:09:42.140
이러한 기관 각각은 필수적이지만 그 어떤 것도 고립되어 작동할 수 없습니다.

00:09:42.420 --> 00:09:44.140
이들은 하나의 살아있는 회로를 형성합니다.

00:09:44.360 --> 00:09:48.920
지각은 기억을 채우고 기억은 추론의 기반이 되며 추론은 학습을 알리고 이 네 가지가 모두 실행을 끕니다.

00:09:49.080 --> 00:09:51.800
하나의 기관이라도 빠지면 루프는 절뚝거리거나 무너집니다.

00:09:51.800 --> 00:09:54.460
그래서 소위 에이전트라 불리는 많은 것들이 테스트 시 실패하는 것입니다.

00:09:54.580 --> 00:09:56.460
필수적인 해부학적 구조가 결여되어 있기 때문입니다.

00:09:56.600 --> 00:09:58.960
하지만 기억하십시오. 구조만으로는 안전한 작동을 보장할 수 없습니다.

00:09:59.180 --> 00:10:00.880
그 기관들에는 규칙과 감독이 필요합니다.

00:10:01.080 --> 00:10:03.280
그렇지 않으면 그들은 확신에 찬 실수를 저지를 것입니다.

00:10:03.480 --> 00:10:05.540
그리고 그것이 다음 대화에서 다룰 내용입니다.

00:10:05.740 --> 00:10:08.700
강력한 시스템을 정상 궤도로 유지하는 데 정말 필요한 것들입니다.

00:10:08.900 --> 00:10:10.780
거버넌스, 바로 비행 매뉴얼입니다.

00:10:11.020 --> 00:10:15.300
책상에 로켓을 묶어두는 것보다는 이륙 전 비행 규칙을 제정하는 것으로 생각하십시오.

00:10:15.300 --> 00:10:20.580
에이전트는 강력하며 일단 스스로 판단을 내리기 시작하면 맑은 하늘과 가시적인 경계가 필요합니다.

00:10:20.740 --> 00:10:25.360
그러한 구조가 없으면 지능처럼 보이는 것이 눈 깜짝할 사이에 혼돈으로 변할 수 있습니다.

00:10:25.620 --> 00:10:29.620
에이전트가 독립적으로 작동할 때 그들은 자기 기체의 조종사처럼 행동합니다.

00:10:29.820 --> 00:10:33.880
그들은 데이터 스트림을 해석하고 옵션을 따져보며 시스템 전반에서 동작을 실행합니다.

00:10:34.060 --> 00:10:36.060
바로 그 지점에서 문제가 발생할 수 있습니다.

00:10:36.320 --> 00:10:38.440
유입되는 데이터의 편향은 판단을 왜곡합니다.

00:10:38.640 --> 00:10:41.260
투명성 부족은 여러분을 블랙박스만 쳐다보게 만듭니다.

00:10:41.260 --> 00:10:44.560
보이지 않는 곳에서 내려진 결정은 규정 준수 및 윤리와 충돌할 수 있습니다.

00:10:44.760 --> 00:10:46.220
거버넌스는 안정장치입니다.

00:10:46.420 --> 00:10:47.840
임무를 늦추는 것이 아닙니다.

00:10:48.020 --> 00:10:50.540
경로가 합법적이고 공정하게 유지되도록 보장합니다.

00:10:50.780 --> 00:10:53.740
모든 조직이 수립해야 할 세 가지 실질적인 통제수단이 있습니다.

00:10:54.040 --> 00:10:55.900
첫째, 안전한 데이터 수집입니다.

00:10:56.120 --> 00:10:59.820
이는 에이전트가 어떤 정보를 소비할 수 있고 어떻게 승인되는지를 정의합니다.

00:11:00.060 --> 00:11:02.300
무작위 피드는 편향과 유출의 원인이 됩니다.

00:11:02.620 --> 00:11:07.120
반면 승인된 파이프라인은 승인된 깨끗한 입력만이 추론을 유도하도록 보장합니다.

00:11:07.380 --> 00:11:09.600
둘째, 투명성과 감사 추적입니다.

00:11:09.600 --> 00:11:16.660
모든 결정은 검토 가능한 흔적을 남겨야 하며 이를 통해 규제기관, 관리자, 이해관계자들이 결과 도출 과정을 이해해야 합니다.

00:11:16.820 --> 00:11:18.480
셋째, 인간의 감독입니다.

00:11:18.680 --> 00:11:23.480
채용, 위료, 금융, 안전과 같이 결과가 심각한 결정에는 사람이 루프 안에 남아있어야 합니다.

00:11:23.660 --> 00:11:25.380
이것은 단순한 번거로운 일이 아닙니다.

00:11:25.580 --> 00:11:27.860
위험이 높을 때 신뢰를 유지하는 안전망입니다.

00:11:28.080 --> 00:11:31.080
연구에 따르면 두 가지 도입 장애물이 반복적으로 나타납니다.

00:11:31.280 --> 00:11:35.640
편향된 데이터에서 스며드는 편견과 결과 해석을 어렵게 만드는 설명 가능성의 공백입니다.

00:11:35.640 --> 00:11:40.720
그렇기에 거버넌스에는 강력한 데이터 큐레이션과 추론 과정을 투명하게 유지하는 메커니즘이 모두 포함되어야 합니다.

00:11:40.860 --> 00:11:43.200
입력 품질이 좋으면 신뢰할 수 있는 결과가 나옵니다.

00:11:43.380 --> 00:11:47.640
2단계를 건너뛰면 에이전트는 최고 속도로 작동하면서도 조용히 잘못된 학습을 계속할 수 있습니다.

00:11:47.840 --> 00:11:50.560
프레임워크는 이러한 원칙을 행동으로 옮기는 데 도움을 줍니다.

00:11:50.760 --> 00:11:52.740
화려하진 않지만 구조적인 역할을 하죠.

00:11:52.900 --> 00:11:56.700
예를 들어 데이터의 항공관제센터처럼 작동하는 도구들이 이미 존재합니다.

00:11:56.980 --> 00:11:59.540
마이크로소프트 퍼뷰가 바로 그런 선택지 중 하나입니다.

00:11:59.540 --> 00:12:03.660
이 도구는 데이터의 유입 규칙과 규정 준수 의무에 맞춘 흐름을 통제합니다.

00:12:03.840 --> 00:12:07.960
지능을 더하는 것이 아니라 비행 경로 자체를 안전하게 유지하는 것이 목적입니다.

00:12:08.160 --> 00:12:10.140
감독의 범위는 윤리까지 확장됩니다.

00:12:10.340 --> 00:12:14.080
편향된 과거 기록에 과도하게 최적화된 채용 에이전트를 상상해보세요.

00:12:14.380 --> 00:12:18.220
코드상으로는 효율적으로 보일지 몰라도 윤리적 법적으로는 실패입니다.

00:12:18.440 --> 00:12:22.460
거버넌스는 피해가 확산되기 전에 인간이 의사결정을 확인하도록 합니다.

00:12:22.700 --> 00:12:27.120
이는 발전을 늦추는 것이 아니라 소송, 스캔들, 형판 하락을 방지하는 것입니다.

00:12:27.120 --> 00:12:30.060
규제도 비행 경로를 정의하는 비슷한 역할을 합니다.

00:12:30.220 --> 00:12:35.660
데이터 개인정보 보호 규칙, 산업 규정 준수, 지역적 경계는 모두 비행 금지 구역처럼 작동합니다.

00:12:35.840 --> 00:12:41.140
이를 위반하면 기술적 오류가 아닌 벌금, 법적 제재, 고객 신뢰 상실이라는 충돌을 겪게 됩니다.

00:12:41.380 --> 00:12:44.680
올바른 거버넌스는 이러한 제약을 안정장치로 제정해야 합니다.

00:12:44.840 --> 00:12:48.760
혁신을 막는 것이 아니라 기체가 다른 사람의 경로로 벗어나지 않게 하는 것입니다.

00:12:48.960 --> 00:12:51.100
편향 그 자체도 별도로 언급할 가치가 있습니다.

00:12:51.360 --> 00:12:53.440
이를 잘못 정렬된 나침반이라고 생각해보세요.

00:12:53.440 --> 00:12:58.220
편향된 데이터로 바늘이 어긋나면 에이전트가 수정할수록 경로는 더 크게 벗어납니다.

00:12:58.420 --> 00:13:03.180
거버넌스는 입력 데이터 관리, 모델 감사, 정기적 인 보정을 통해 이에 대응합니다.

00:13:03.360 --> 00:13:07.480
그렇지 않으면 에이전트는 잘못된 목표를 향해 놀라운 정밀도로 작동할 수 있습니다.

00:13:07.720 --> 00:13:11.380
일부 리더들은 거버넌스를 나중에 덧붙이는 부차적인 요소로 취급합니다.

00:13:11.600 --> 00:13:13.600
그러한 관점은 핵심을 놓치고 있는 것입니다.

00:13:13.800 --> 00:13:16.660
거버넌스는 낙하산이 아니라 내장된 안정 시스템입니다.

00:13:16.880 --> 00:13:21.560
흔들림을 바로잡고 계기판을 정렬하며 난기류 속에서도 비행을 계속하게 합니다.

00:13:21.560 --> 00:13:25.120
눈에 띄지는 않지만 이륙할 때마다 늘 위지하게 되는 존재입니다.

00:13:25.260 --> 00:13:27.160
팀을 위한 실무적인 조언을 드리겠습니다.

00:13:27.480 --> 00:13:30.420
중요도가 높거나 모호한 결정에는 반드시 인간을 참여시키세요.

00:13:30.600 --> 00:13:34.420
금전, 안전, 공정성에 영향을 미치는 선택은 최종 결정권을 사람에게 맡기세요.

00:13:34.600 --> 00:13:37.320
일상적인 자동화 업무는 에이전트가 스스로 운항하게 두어도 좋습니다.

00:13:37.520 --> 00:13:40.660
이러한 간단한 분류는 모든 작업을 중단시키지 않으면 서도 신뢰를 쌓아줍니다.

00:13:40.840 --> 00:13:43.720
결국 거버넌스는 자율성의 즐거움을 앗아가는 것이 아닙니다.

00:13:43.900 --> 00:13:46.560
잠재력을 신뢰할 수 있는 성과로 바꿔주는 것입니다.

00:13:46.560 --> 00:13:54.020
규칙이 마련되면 다음 고민은 에이전트의 비행 여부가 아니라 어떤 기종이 여러분의 임무에 적합한지 결정하는 일입니다.

00:13:54.200 --> 00:13:55.180
경납고 선택하기

00:13:55.180 --> 00:13:57.740
현장에 투입된 마이크로소프트 에이전트

00:13:57.740 --> 00:14:02.660
에이전트를 어디에 배치할지 정하는 것은 화려한 기능보다 임무에 맞는 기체를 선택하는 것이 더 중요합니다.

00:14:02.880 --> 00:14:07.940
마이크로소프트는 경납고에 다양한 플랫폼을 구비해두었으며 각각은 다른 유형의 조종사와 비행계획을 위해 설계되었습니다.

00:14:08.120 --> 00:14:09.800
핵심은 이름을 외우는 것이 아닙니다.

00:14:09.800 --> 00:14:16.300
자신의 역할, 문제의 복잡성, 규정 준수 요구사항, 그리고 더 넓은 시스템에 얼마나 밀접하게 연결해야 하는지에 맞는 조종석을 아는 것입니다.

00:14:16.440 --> 00:14:18.800
경납고를 선택하기 전 조정해야 할 4가지 다이얼을 생각해보십시오.

00:14:19.420 --> 00:14:20.900
첫째, 사용자 유형입니다.

00:14:21.100 --> 00:14:24.220
당신은 최종 사용자입니까? 파워 유저입니까? 아니면 개발자입니까?

00:14:24.360 --> 00:14:25.980
둘째, 임무 복잡성입니다.

00:14:26.200 --> 00:14:29.060
단순한 워크플로우인지 아니면 기업규모의 과제인지 말이죠.

00:14:29.240 --> 00:14:30.940
셋째, 데이터 민감도입니다.

00:14:31.140 --> 00:14:33.760
규정 준수 및 감사 요건이 그림자처럼 따라다닐까요?

00:14:33.940 --> 00:14:35.660
그리고 넷째, 통합 필요성입니다.

00:14:35.660 --> 00:14:39.300
에이전트가 단순히 질문에 답변만 할까요? 아니면 기술 스택의 절반과 연결되어야 할까요?

00:14:39.440 --> 00:14:42.020
각 마이크로소프트 플랫폼은 이 격자판에 깔끔하게 들어맞습니다.

00:14:42.200 --> 00:14:43.980
셰어포인트 에이전트부터 시작해보죠.

00:14:44.160 --> 00:14:47.380
이들은 문서와 팀워크플로우 속에서 생활하는 최종 사용자에 맞춰져 있습니다.

00:14:47.660 --> 00:14:54.540
가장 적합한 기준은 최종 사용자 프로필, 낮거나 중간 정도의 임무 복잡성, 그리고 주로 내부 콘텐츠에 연결된 적당한 통합 요구사항입니다.

00:14:54.720 --> 00:15:02.640
화려하지는 않지만, 셰어포인트에 이미 저장된 기록을 불러오거나 요약, 정리하는 문서 중심 보조자가 필요할 때 빛을 발합니다.

00:15:02.640 --> 00:15:05.740
기억력이 좋은 사무직원이라고 생각하십시오.

00:15:05.860 --> 00:15:09.620
안정적이고 유용하며, 인트라넷의 규칙을 잘 따릅니다.

00:15:09.880 --> 00:15:12.500
포파일럿 스튜디오는 한계를 조금 더 높입니다.

00:15:12.760 --> 00:15:19.820
로우코드 구축을 원하는 최종 사용자에게 가장 적합하며, 대화형 도우미와 가벼운 프로세스 자동화에 특화되어 있습니다.

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이곳의 임무 복잡성은 적당한 수준입니다.

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고객 서비스 채팅, 지식 조회, 그리고 안내형 워크플로우 등이 있습니다.

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규정 준수 요구사항은 일반적으로 낮지만, 통합은 여전히 접근하기 쉽습니다.

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깊은 엔지니어링 기술 없이도 비즈니스 앱과 연결됩니다.

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간단히 말해, 포파일럿 스튜디오는 비즈니스 사용자를 위한 글라이더로 가볍고 조종하기 쉬우며 약간의 실수는 용인됩니다.

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에이저 AI 파운드리는 차원이 다른 도구입니다.

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중대한 임무를 수행하는 파워 유저와 전문가를 위한 것입니다.

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규정이 염격하고 깊은 통합이 필요한 기업 수준의 인텔리전스 시스템이죠.

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기준에 대한 정렬은 명확합니다.

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고급 사용자 유형, 높은 임무 복잡성, 높은 데이터 민감도, 그리고 광범위한 통합 요구사항이 필요합니다.

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파운드리는 맞춤형 AI 엔진을 설계하고, 거버넌스 제어를 강화하며 규제 시스템 전반으로 확장하는 곳입니다.

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속도만큼이나 정확성과 규제가 중요한 임무를 위해 설계된 거대하고 복잡한 항공 모함급 기체입니다.

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이제 실험가를 위한 시멘틱 커널과 오토젠을 살펴보겠습니다.

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이 플랫폼들은 즉시 사용 가능한 단순함보다 유연성과 오케스트레이션을 중요하게 여기는 개발자와 연구원에게 적합합니다.

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기준 적합성, 개발자 사용자 유형, 높은 작업 복잡성, 배포 환경에 따라 달라지는 규정 준수, 그리고 여러 시스템을 조율해야 함으로 매우 높은 통합 요구사항이 필요합니다.

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시멘틱 커널은 AI 추론으로 기존 애플리케이션을 확장하고, 오토젠은 함께 작동하는 에이전트 군집을 조정합니다.

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단일 조종사가 아닌 비행 편대로 생각하세요.

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한 에이전트가 공중에서 다른 에이전트로 임무를 넘겨주는 현대비행과 같습니다.

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이러한 맵핑이 왜 중요한지 보여주는 업계 사례가 하나 있습니다.

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한 글로벌 소비재 기업은 에이전트 기반 접근 방식을 사용하여 마케팅 데이터를 통합 및 분석하고 위사결정을 간소화한 사례를 기록했습니다.

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해당 배포에는 광범위한 통합과 정교한 계획 기능이 모두 필요했으며,

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이는 에이저 AI 파운드리와 같은 엔터프라이즈급 플랫폼을 강력히 가리키는 기준이었습니다.

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비즈니스 사례는 추상적이지 않았고, 선택한 경납고가 비행 프로필과 일치했기 때문에 측정 가능한 투자 수익, ROI을 달성했습니다.

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또한 하늘을 한 제조사만 소유하고 있지 않다는 점도 주목할 가치가 있습니다.

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마이크로소프트는 강력한 제품군을 제공하지만, 세일즈포스, 에이전트포스와 같은 대안은 경쟁이 존재함을 상기시켜줍니다.

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이들의 존재는 특정 공급업체의 독점이 기하의 경로를 결정하지 않음을 보여줍니다.

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기체에 그려진 브랜드가 아니라 임무 프로필이 경로를 결정해야 합니다.

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그렇다면 위사결정 프레임워크는 간단합니다.

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사용자의 정체성, 작업의 복잡성, 데이터의 민감도, 그리고 통합의 긴밀함 정도를 일치시키세요.

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그렇게 하면 적절한 경납고가 드러날 것입니다.

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잘못 일치시키면 사소한 작업을 과도하게 설계하거나, 더 많은 것이 필요한 임무에 장비를 부족하게 갖추게 될 것입니다.

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하지만 마지막 함정을 주의하세요.

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문제가 명확하게 정의되고 반복 가능하다면 자동화로도 충분합니다.

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스크립트된 워크플로우를 넘어서는 메모리, 계획 또는 자율성이 필요할 때만 에이전트를 선택하세요.

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그 차이를 명확히 알게 되면 여정의 마지막 부분이 초점을 맞추게 됩니다.

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에이전트가 진정 무엇인지 재정해하고, 이를 더 단순한 것으로 착각할 때 발생하는 위험과 놓치는 보상에 대해 다룹니다.

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결론, 자, 요약하겠습니다.

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에이전트는 자동화가 아닙니다.

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에이전트는 스크립트가 아닌 루프 안에서 생각합니다.

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에이전트는 5가지 핵심 구성 요소로 구동되는 관찰, 계획, 실행 엔진에서 작동합니다.

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거버넌스, 안전한 입력, 루프 내 감독, 감사추적 없이는 중요한 임무를 수행하도록 그들을 신뢰할 수 없을 것입니다.

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그것이 영리한 매크로와 실제 팀원 사이의 차이입니다.

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하나는 반복하고, 다른 하나는 적응합니다.

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이제 여러분의 차례입니다.

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조직 내에서 단순 자동화 대신 에이전트가 진정으로 필요한 프로세스는 무엇인가요?

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댓글로 남겨주세요.

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가장 날카로운 사례를 읽어보겠습니다.

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가치를 전달하는 것, 좋습니다.

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