집Salesforce, 5단계 AI 에이전트 프레임워크 발표 hype 제거
AI 에이전트에 관한 보도 자료가 제 이메일에 도착할 때마다 약간의 불안감을 느끼지 않을 수 없습니다. 누군가가 "바이브 코딩"을 제안할 때 느끼는 어지러움만큼 심각하지는 않지만, PR 담당자가 인터뷰를 요청하면서 "대화"라는 단어를 사용할 때 느끼는 민망함과도 다릅니다. 그럼에도 불구하고, AI 에이전트에 대한 과대 광고는 저를 회의적으로 만듭니다. 이들은 종종 과대 광고되고, 명확히 정의되지 않으며, 잠재적으로 위험하고, 그 능력은 상당히 제한적입니다. 일부는 심지어 우리가 아는 삶의 종말을 초래할 수 있다고 제안합니다.
저의 우려에도 불구하고, AI 에이전트는 현재 큰 인기를 끌고 있습니다. Microsoft는 최근 기업뿐만 아니라 모든 Windows 사용자를 위해 AI 에이전트 사용을 촉진하는 일련의 발표를 했습니다. Google도 이번 주에 AI 에이전트를 코딩 도구를 포함한 다양한 애플리케이션에 통합하며 뒤를 이었습니다. 여우에게 닭장을 지키게 하는 것과 같지 않나요?
제 가장 큰 우려는 AI 에이전트에 대한 약속이 종종 그들의 한계와 맞지 않는다는 점입니다. 특히 서로 다른 생태계에서 상호작용하는 방식에서 그렇습니다. AI 홍보와 혁신의 혼란스러운 혼합이 있지만, Salesforce는 대화에 상쾌한 이성을 가져옵니다.
Salesforce는 AI 에이전트 채택과 능력의 주요 단계를 설명하는 에이전트 성숙도 모델을 도입했습니다. 이 모델은 다양한 벤더의 에이전트 제공을 평가할 수 있는 공통 언어를 제공합니다. Salesforce의 엔터프라이즈 IT 전략 SVP인 Shibani Ahuja는 에이전트를 빠르게 배포할 수 있지만 효과적으로 확장하려면 신중하고 단계적인 접근이 필요하다고 강조합니다. "AI 에이전트 능력의 진행 과정을 이해하는 것은 장기적인 성공에 매우 중요합니다,"라고 그녀는 말하며, "이 프레임워크는 조직이 더 높은 수준의 AI 성숙도를 달성할 수 있도록 명확한 로드맵을 제공합니다."
대중의 AI 에이전트에 대한 인식과 실제 가능한 것 사이에는 상당한 격차가 있습니다. 벤더들은 종종 AI를 사용해 일련의 단계를 따르는 모든 것을 "에이전트"라고 부르며, 이는 많은 AI 세탁으로 이어질 수 있습니다. 심지어 오랫동안 존재해온 Apple의 Siri조차도 실체보다 과대 광고에 더 가까운 것처럼 보입니다.
Salesforce의 AI 에이전트 성숙도 5단계
Salesforce는 AI 에이전트의 성숙도를 다섯 단계로 나눕니다:
- 레벨 0: 고정된 규칙과 반복 작업 - 이는 AI 학습이 없는 기본 자동화입니다. 맞춤형 이메일 필터를 생각해보세요. AI 에이전트 모델에 이렇게 기본적인 작업을 포함하는 것이 이상하게 보일 수 있지만, 시작점으로는 이해가 됩니다. 이 간단한 작업들이 AI로 강화되어 더 똑똑해질 수 있다고 상상해보세요. 예를 들어, 저는 항상 보도 자료를 폴더로 분류하되 제 작업과 직접 관련된 것들은 플래그를 표시하는 이메일 규칙을 원했습니다. 이는 레벨 2 에이전트의 역할입니다.
- 레벨 1: 정보 검색 에이전트 - 이 에이전트들은 정보를 가져와 이에 기반한 행동을 추천합니다. 솔루션을 검색하는 문제 해결 에이전트나 가격을 비교하는 쇼핑 에이전트가 좋은 예입니다. 하지만 한계가 있습니다. 이 에이전트들은 그들의 생태계 내 데이터에 제한됩니다. 예를 들어, Microsoft Copilot은 Google Docs나 Notion 데이터베이스를 검색할 수 없습니다. 따라서 레벨 1 에이전트는 호스트 생태계 내에서 효과적입니다.
- 레벨 2: 단순 오케스트레이션, 단일 도메인 - 이 레벨은 단일 데이터 환경에 초점을 맞춰 생태계 문제를 해결합니다. Notion의 AI는 Notion 아카이브에서 지식을 끌어내는 좋은 예입니다. 이는 특정 기준에 따라 제 기사를 정리할 수 있지만 외부 데이터를 통합할 수는 없습니다. 이 레벨은 단일 도메인 내의 낮은 복잡성 작업에 관한 것입니다.
- 레벨 3: 복잡한 오케스트레이션, 다중 도메인 - 여기서 AI 에이전트는 서로 다른 도메인에서 여러 워크플로우를 오케스트레이션하며 약속을 이행하기 시작합니다. 이는 협력적인 API나 화면 읽기/클릭 방법이 필요하기 때문에 도전적입니다. 소셜 포스팅 서비스는 그 어려움을 보여줍니다; 다양한 플랫폼에 게시할 수 있지만, 일부 네트워크의 개인 프로필에는 게시할 수 없습니다. 레벨 3은 모든 도메인이 협력하면 작동할 수 있지만, 항상 한계가 있을 것입니다.
- 레벨 4: 다중 에이전트 오케스트레이션 - 이 레벨은 에이전트 감독 하에 서로 다른 시스템 간의 모든 에이전트 상호 운용성을 포함합니다. 저는 한때 여러 AI 에이전트가 함께 뉴스 기사를 생산하는 시스템을 구축했습니다. 각 에이전트는 특정 역할을 맡았고, 원활하게 소통했습니다. 하지만 엔터프라이즈 환경 밖에서 이 레벨을 달성하는 것은 광범위한 제어와 통합이 필요하기 때문에 가능성이 낮아 보입니다.
에이전트 성숙도 모델은 유용한 프레임워크이지만, 이름은 더 매력적일 수 있습니다. 에이전트 인텔리전스 스케일이나 에이전트 마스터리 매트릭스 같은 이름이 더 끌릴 수 있습니다. 이름과 상관없이 이 시스템은 AI 에이전트와 그 능력을 논의하는 데 귀중한 도구입니다.
AI 에이전트에 대해 어떻게 생각하시나요? 흥미롭나요, 과대 광고된 건가요, 아니면 그 중간 어디쯤인가요? Salesforce의 프레임워크에 맞는 도구를 사용해본 적이 있나요? 대부분의 벤더가 실제로 제공하는 레벨은 무엇이라고 생각하며, 얼마나 많은 벤더가 단순 스크립트를 AI 세탁하고 있다고 생각하나요? 진정한 다중 에이전트 오케스트레이션이 엔터프라이즈 밖에서 곧 보일 것이라고 생각하나요? 아래 댓글로 여러분의 생각을 공유해주세요.
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의견 (7)
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![ElijahCollins]()
This Salesforce AI framework sounds intriguing, but I'm skeptical about how much is real innovation versus marketing fluff. Anyone else worried about AI agents overpromising and underdelivering? 🤔
![JuanAllen]()
The Salesforce AI agent framework sounds like a solid attempt to cut through the noise. I’m curious if it’ll actually deliver practical results or just add more buzzwords to the AI hype train. 🤔 Anyone else skeptical about these 'levels' making a real difference?
![RaymondRoberts]()
Salesforce这次推出的5级AI代理框架感觉还挺靠谱的，不像某些公司老爱吹牛。虽然名字听起来有点复杂，但实际用起来确实让人觉得实用多了。
![WillMitchell]()
El marco de agentes de IA de 5 niveles que Salesforce ha presentado parece bastante sólido. A diferencia de otros anuncios exagerados, este parece realmente útil y práctico.
![VictoriaBaker]()
Le cadre d'agents d'IA à 5 niveaux dévoilé par Salesforce semble plutôt sérieux et ne fait pas dans l'exagération. C'est un bon point, même si le nom est un peu complexe.
![RaymondGreen]()
Salesforceが発表した5レベルのAIエージェントフレームワークは、大げさな話題に比べてとても現実的だね。名前はちょっと難しそうだけど、実際に使える機能として評価できるよ。
AI 에이전트에 관한 보도 자료가 제 이메일에 도착할 때마다 약간의 불안감을 느끼지 않을 수 없습니다. 누군가가 "바이브 코딩"을 제안할 때 느끼는 어지러움만큼 심각하지는 않지만, PR 담당자가 인터뷰를 요청하면서 "대화"라는 단어를 사용할 때 느끼는 민망함과도 다릅니다. 그럼에도 불구하고, AI 에이전트에 대한 과대 광고는 저를 회의적으로 만듭니다. 이들은 종종 과대 광고되고, 명확히 정의되지 않으며, 잠재적으로 위험하고, 그 능력은 상당히 제한적입니다. 일부는 심지어 우리가 아는 삶의 종말을 초래할 수 있다고 제안합니다.
저의 우려에도 불구하고, AI 에이전트는 현재 큰 인기를 끌고 있습니다. Microsoft는 최근 기업뿐만 아니라 모든 Windows 사용자를 위해 AI 에이전트 사용을 촉진하는 일련의 발표를 했습니다. Google도 이번 주에 AI 에이전트를 코딩 도구를 포함한 다양한 애플리케이션에 통합하며 뒤를 이었습니다. 여우에게 닭장을 지키게 하는 것과 같지 않나요?
제 가장 큰 우려는 AI 에이전트에 대한 약속이 종종 그들의 한계와 맞지 않는다는 점입니다. 특히 서로 다른 생태계에서 상호작용하는 방식에서 그렇습니다. AI 홍보와 혁신의 혼란스러운 혼합이 있지만, Salesforce는 대화에 상쾌한 이성을 가져옵니다.
Salesforce는 AI 에이전트 채택과 능력의 주요 단계를 설명하는 에이전트 성숙도 모델을 도입했습니다. 이 모델은 다양한 벤더의 에이전트 제공을 평가할 수 있는 공통 언어를 제공합니다. Salesforce의 엔터프라이즈 IT 전략 SVP인 Shibani Ahuja는 에이전트를 빠르게 배포할 수 있지만 효과적으로 확장하려면 신중하고 단계적인 접근이 필요하다고 강조합니다. "AI 에이전트 능력의 진행 과정을 이해하는 것은 장기적인 성공에 매우 중요합니다,"라고 그녀는 말하며, "이 프레임워크는 조직이 더 높은 수준의 AI 성숙도를 달성할 수 있도록 명확한 로드맵을 제공합니다."
대중의 AI 에이전트에 대한 인식과 실제 가능한 것 사이에는 상당한 격차가 있습니다. 벤더들은 종종 AI를 사용해 일련의 단계를 따르는 모든 것을 "에이전트"라고 부르며, 이는 많은 AI 세탁으로 이어질 수 있습니다. 심지어 오랫동안 존재해온 Apple의 Siri조차도 실체보다 과대 광고에 더 가까운 것처럼 보입니다.
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- 레벨 0: 고정된 규칙과 반복 작업 - 이는 AI 학습이 없는 기본 자동화입니다. 맞춤형 이메일 필터를 생각해보세요. AI 에이전트 모델에 이렇게 기본적인 작업을 포함하는 것이 이상하게 보일 수 있지만, 시작점으로는 이해가 됩니다. 이 간단한 작업들이 AI로 강화되어 더 똑똑해질 수 있다고 상상해보세요. 예를 들어, 저는 항상 보도 자료를 폴더로 분류하되 제 작업과 직접 관련된 것들은 플래그를 표시하는 이메일 규칙을 원했습니다. 이는 레벨 2 에이전트의 역할입니다.
- 레벨 1: 정보 검색 에이전트 - 이 에이전트들은 정보를 가져와 이에 기반한 행동을 추천합니다. 솔루션을 검색하는 문제 해결 에이전트나 가격을 비교하는 쇼핑 에이전트가 좋은 예입니다. 하지만 한계가 있습니다. 이 에이전트들은 그들의 생태계 내 데이터에 제한됩니다. 예를 들어, Microsoft Copilot은 Google Docs나 Notion 데이터베이스를 검색할 수 없습니다. 따라서 레벨 1 에이전트는 호스트 생태계 내에서 효과적입니다.
- 레벨 2: 단순 오케스트레이션, 단일 도메인 - 이 레벨은 단일 데이터 환경에 초점을 맞춰 생태계 문제를 해결합니다. Notion의 AI는 Notion 아카이브에서 지식을 끌어내는 좋은 예입니다. 이는 특정 기준에 따라 제 기사를 정리할 수 있지만 외부 데이터를 통합할 수는 없습니다. 이 레벨은 단일 도메인 내의 낮은 복잡성 작업에 관한 것입니다.
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