Skip to main content
AI 플랫폼

알아두어야 할 5대 AI 에이전트 플랫폼

By 2024-11-01No Comments

AI 에이전트는 자율적으로 환경을 인식하고 특정 목표를 달성하기 위해 행동하도록 설계된 프로그램입니다. 이러한 에이전트의 구축 및 배포를 위한 강력한 플랫폼의 확산 덕분에 이제 모든 규모의 기업이 쉽게 접근할 수 있게 되었습니다. 이러한 플랫폼은 AI의 민주화를 이루어, 조직이 기계 학습이나 신경망 아키텍처에 대한 깊은 전문 지식 없이도 최첨단 기술을 활용할 수 있도록 하고 있습니다.

이러한 플랫폼의 중요성은 과소평가될 수 없습니다. 이들은 단순한 도구가 아니라 혁신의 촉매제 역할을 하여 기업이 다음과 같은 일을 할 수 있도록 합니다:

  • AI 솔루션을 신속하게 프로토타입하고 배포하기
  • 특정 산업의 요구에 맞게 에이전트를 맞춤화하기
  • 조직 전체에서 AI 기능을 확장하기
  • 기존 시스템에 고급 AI 기능 통합하기

AI 에이전트를 구축하기 위한 주요 플랫폼들을 살펴보면서 각 플랫폼이 귀사의 기업이 AI 개발의 최전선에 머물 수 있도록 어떻게 힘을 실어줄 수 있는지 탐구해 보겠습니다.

본론에 들어가기 전에, “AI 에이전트 및 아키텍처 소개“를 꼭 확인하여 더 깊이 있는 이해를 얻으시기 바랍니다.

crewAI

crewAI는 복잡한 다중 에이전트 AI 시스템의 생성을 용이하게 하기 위해 설계된 혁신적인 오픈 소스 프레임워크입니다.

None

crewAI 홈페이지
키 기능:

  • 역할 기반 에이전트 설계, 맞춤형 목표 및 배경 스토리
  • 유연한 메모리 시스템 (단기, 장기 및 공유)
  • 확장 가능한 도구 프레임워크
  • 연속적, 병렬적 또는 계층적 다중 에이전트 협업
  • 내장된 가드레일 및 오류 처리

사용 사례 및 이점:

  • 프로젝트 관리: crewAI는 프로젝트 관리 팀을 시뮬레이션할 수 있으며, 다양한 에이전트가 일정 관리, 자원 할당 및 위험 평가를 담당합니다.
  • 재무 분석: 에이전트는 시장 분석가, 위험 평가자 및 투자 전략가와 같은 역할을 맡아 포괄적인 재무 통찰력을 제공하기 위해 함께 작업할 수 있습니다.
  • 콘텐츠 제작: 에이전트 팀이 콘텐츠 제작에 협력할 수 있으며, 연구, 글쓰기, 편집 및 SEO 최적화를 위한 역할을 분담합니다.

제한 사항 및 규모:

crewAI는 다중 에이전트 AI 시스템을 구축하기 위한 강력한 프레임워크이지만, 몇 가지 한계가 있습니다:

  • 프로그래밍 전문 지식이 필요하여 비기술 사용자의 접근성이 제한됩니다.
  • 데이터 암호화 및 OAuth 인증과 같은 내장 보안 기능이 부족합니다.
  • 호스팅 솔루션이 없어 개발자가 배포 및 확장을 관리해야 합니다.
  • 여러 에이전트 간의 상호작용으로 인해 더 많은 자원이 소모될 수 있습니다.
  • 에이전트의 메모리 관리가 복잡할 수 있습니다.

crewAI가 처리할 수 있는 프로젝트의 최대 규모는 명확히 정의할 수 없습니다. 그러나 그 구조는 신중한 설계와 자원 관리를 통해 복잡하고 대규모 프로젝트를 관리할 수 있음을 시사합니다. 상당한 사용자 지정 없이 전체 규모의 기업 솔루션보다는 소규모에서 중간 규모의 프로젝트에 더 적합할 수 있습니다.

통합 기능:

crewAI는 독점 플랫폼에 대한 여러 통합 옵션을 제공합니다:

  • Webhooks 지원 (crewAI+ 포함)
  • 고성능 원격 프로시저 호출을 위한 gRPC 지원
  • API 생성 기능 (crewAI+ 포함)
  • 쉬운 배포를 위한 환경 변수 구성
  • 독점 시스템과의 상호작용을 위한 맞춤형 도구 생성

이러한 기능들은 다양한 시스템과의 유연한 통합을 가능하게 하지만, 정확한 과정은 특정 독점 플랫폼에 따라 달라질 수 있습니다.

가격:

crewAI는 GitHub에서 사용 가능한 무료 오픈 소스 버전을 제공합니다. 그러나 기업 사용을 위한 특정 가격 정보 (crewAI+)는 각 경우에 따라 다릅니다. 사용자는 언어 모델 및 컴퓨팅 자원에 대한 API 사용과 같은 추가 비용을 고려해야 합니다. 자세한 가격 및 조건에 대해서는 crewAI 팀에 직접 문의하시거나 공식 웹사이트에서 최신 정보를 확인하는 것이 좋습니다.

crewAI의 차별점은 무엇인가요?

crewAI의 두드러진 특징은 역할 기반 에이전트 설계로, 다양한 전문 지식과 관점을 요구하는 복잡한 워크플로를 처리할 수 있는 고도로 전문화된 AI 팀을 생성할 수 있게 합니다. 그러나 잠재적인 사용자들은 crewAI를 자신의 프로젝트에 평가할 때 기술적 요구 사항과 한계를 신중하게 고려해야 합니다.

2. AutoGen

Microsoft에서 개발한 AutoGen은 기업 환경에서 AI 에이전트의 가능성을 확장하는 오픈 소스 프레임워크입니다.

None

AutoGen

주요 특징:

  • 복잡한 문제 해결을 위한 다중 에이전트 아키텍처
  • 사용자 맞춤형 및 대화형 에이전트
  • 다양한 대형 언어 모델(LLMs)과의 원활한 통합
  • 코드 생성 및 실행 기능
  • 유연한 인간 참여 기능

사용 사례 및 이점:

  • 소프트웨어 개발: AutoGen의 코드 생성 및 실행 기능은 개발자를 지원하고, 코드 리뷰를 자동화하며, 애플리케이션 프로토타입 제작에 이상적입니다.
  • 데이터 분석: 다중 에이전트 아키텍처는 복잡한 데이터 처리 파이프라인을 가능하게 하며, 다양한 에이전트가 데이터 정리, 분석 및 시각화 작업을 수행할 수 있습니다.
  • 고객 서비스: AutoGen은 상황을 이해하고 적절한 응답을 생성하며 고객을 대신해 작업을 실행할 수 있는 고급 챗봇을 지원할 수 있습니다.

제한 사항 및 규모

AutoGen은 강력하지만, 대규모 기업 솔루션을 위해 몇 가지 도전에 직면해 있습니다:

  • 특히 프로덕션 준비가 완료된 애플리케이션에서의 복잡성 및 일관성 문제
  • GPT-4와 같은 강력한 모델을 사용할 때의 높은 비용 및 토큰 제한
  • 대량의 콘텐츠 분석에 영향을 미칠 수 있는 컨텍스트 윈도우 제한
  • 기업 수준의 강건성, 보안 및 확장성을 달성하기 위해 상당한 노력 필요

AutoGen은 신중한 설계 및 테스트 없이 대규모 기업 솔루션보다는 소규모에서 중규모 애플리케이션에 더 적합할 수 있습니다.

통합 기능

AutoGen의 오픈 소스 특성은 사용자 맞춤화의 유연성을 제공합니다. 다음을 지원합니다:

  • 컨테이너화된 코드 실행, 독점 API와의 상호작용 가능성
  • 사용자 정의 가능한 작업 흐름 및 에이전트 정의
  • Azure OpenAI 서비스와 같은 클라우드 서비스와의 통합

개발자는 특정 독점 플랫폼과 작업하기 위해 맞춤형 에이전트 및 대화 흐름을 설계할 수 있지만, 이는 사용자 정의 개발 작업이 필요할 수 있습니다.

Azure 통합:

AutoGen은 여러 가지 방법으로 Azure와 통합되어 있습니다:

  1. Azure OpenAI 서비스에 배포된 모델을 지원합니다.
  2. Azure Container Apps에 배포될 수 있습니다.
  3. 데이터 추출을 위해 Azure Cognitive Search와 함께 작동합니다.
  4. Azure Logic Apps 작업 흐름을 함수로 호출할 수 있습니다.

LLM 지원:

AutoGen은 OpenAI의 모델뿐만 아니라 다양한 LLM을 지원합니다:

  1. Hugging Face Transformers를 통한 오픈 소스 LLM (예: LLaMA, Alpaca, Falcon)
  2. OpenAI API의 로컬 대체로 사용 가능한 FastChat 모델
  3. Azure OpenAI 서비스 모델
  4. 다중 모달 기능을 포함한 Google Gemini 모델
  5. Anthropic, Mistral AI, Together.AI, Groq의 모델
  6. 다운로드한 언어 모델을 사용할 수 있는 LLM 스튜디오

이러한 다양한 LLM 지원은 개발자들이 특정 요구 사항과 비용 고려 사항에 따라 모델을 조합할 수 있도록 합니다.

가격:

AutoGen은 GitHub에서 무료로 제공되는 오픈 소스 프레임워크입니다. 그러나 사용자는 다음과 관련된 비용을 고려해야 합니다:

  • 상업용 AI 모델의 API 사용
  • 에이전트를 실행하는 데 필요한 컴퓨팅 자원

AutoGen의 특징은 무엇인가요?

AutoGen의 가장 두드러진 특징은 복잡하고 미묘한 문제 해결을 가능하게 하는 다중 에이전트 대화 프레임워크입니다. 그러나 잠재적인 사용자는 AutoGen을 프로젝트에 평가할 때 기술적 요구 사항, 한계 및 관련 비용을 신중하게 고려해야 합니다.

LangChain

LangChain은 언어 모델을 기반으로 하는 애플리케이션 구축 과정을 간소화하는 다목적 프레임워크입니다.

None

LangChain

주요 특징:

  • 모듈화 및 확장 가능한 아키텍처
  • 다양한 LLM 제공자를 위한 통합 인터페이스
  • 풍부한 사전 구축 구성 요소(프롬프트, 파서, 벡터 저장소)
  • 복잡한 작업 실행을 위한 에이전트 기능
  • 맥락 유지를 위한 정교한 메모리 관리

사용 사례 및 이점:

  • 문서 분석: LangChain은 대량의 문서 세트에서 요약, 엔티티 추출 및 감정 분석과 같은 작업에 뛰어난 성능을 발휘합니다.
  • 맥락 유지 챗봇: 메모리 관리 기능을 통해 긴 대화에서도 맥락을 유지하는 챗봇을 생성할 수 있습니다.
  • 연구 보조원: LangChain은 다양한 출처에서 정보를 검색, 종합 및 제시할 수 있는 AI 에이전트를 지원할 수 있습니다.

제한 사항 및 규모

LangChain은 강력하지만 대규모 기업 솔루션에 여러 가지 도전 과제를 안고 있습니다:

  • 생산 준비 부족: “부가 프로젝트”로 설명되며, 지속적으로 변화하고 있으며, 패치되지 않은 취약점이 있습니다.
  • 대규모의 복잡성과 불일치: 복잡한 생산 준비 애플리케이션의 경우 성능이 일관되지 않을 수 있습니다.
  • 높은 비용: LangChain 기반 시스템을 운영하는 것은 API 사용, 호스팅 및 GPU 비용으로 인해 대규모 배포에 비쌀 수 있습니다.
  • 비율 제한: API 비율 제한은 높은 트래픽의 기업 애플리케이션에 문제가 될 수 있습니다.
  • 메모리 관리 문제: 대규모에서 에이전트 메모리를 효율적으로 관리하는 것은 어렵습니다.

LangChain은 신중한 설계와 테스트 없이는 대규모 기업 솔루션보다는 소규모 또는 중규모 애플리케이션에 더 적합할 수 있습니다.

통합 기능

LangChain은 독점 플랫폼에 AI 에이전트를 통합할 수 있는 여러 가지 옵션을 제공합니다:

  • API 통합: 기존 코드에서 LLM에 연결하고 쿼리할 수 있는 API를 제공합니다.
  • 모듈식 아키텍처: 특정 구성 요소를 기존 시스템에 통합할 수 있습니다.
  • 사용자 정의 에이전트 및 도구: 독점 API 및 서비스와 상호 작용하도록 설계할 수 있습니다.
  • 오픈 소스 프레임워크: 독점 시스템에 맞게 수정 및 확장할 수 있습니다.

LLM 지원:

LangChain은 다양한 LLM 제공업체와 모델을 지원합니다:

  1. OpenAI (GPT-3 및 GPT-4 포함)
  2. Hugging Face 모델 (예: BLOOM, GPT-Neo)
  3. Cohere
  4. AI21 (예: Jurassic-1)
  5. Anthropic (예: Claude)
  6. Azure OpenAI
  7. Google PaLM
  8. Replicate
  9. 로컬 실행을 위한 오픈 소스 모델 (예: GPT-J, GPT-NeoX, BLOOM)

이러한 폭넓은 지원은 개발자가 LangChain의 추상화 및 유틸리티를 활용하면서 애플리케이션에 가장 적합한 모델을 선택할 수 있도록 합니다.

가격:

LangChain은 여러 가지 요금제를 제공합니다:

  • 무료 개발자 플랜: 매달 처음 10,000개의 트레이스 포함
  • 플러스 플랜: 좌석당 매달 39달러, 매달 10,000개의 무료 트레이스 포함
  • 기업 플랜: 맞춤형 요금제

추가 트레이스는 1,000개의 기본 트레이스당 0.50달러(14일 보관) 또는 1,000개의 트레이스당 5달러(400일 보관 연장)로 청구됩니다.

“트레이스”란 LangChain에서 응용 프로그램 체인, 에이전트, 평가자 실행 또는 플레이그라운드 실행의 완전한 호출을 의미합니다. 단일 트레이스는 여러 LLM 호출이나 다른 추적된 이벤트를 포함할 수 있습니다.

공식 요금제 세부정보는 LangChain 웹사이트의 전용 요금 페이지에서 확인할 수 있습니다.

기본 LangChain 프레임워크는 오픈 소스이며 무료이지만, 유료 LLM API와 함께 사용할 경우 해당 API 비용이 발생합니다.

LangChain의 특별한 점은 무엇인가요?

LangChain의 두드러진 특징은 유연성과 확장성입니다. 이 프레임워크의 모듈형 설계는 개발자들이 구성 요소를 쉽게 교체하고, 다양한 LLM 제공업체와 통합하며, 사용자 정의 도구로 기능을 확장할 수 있도록 합니다. 이는 LangChain이 단순한 자동화 작업부터 여러 AI 기술이 포함된 복잡한 다단계 워크플로우에 이르기까지 다양한 기업의 요구에 매우 적응할 수 있도록 합니다. 그러나 잠재적 사용자는 프로젝트에 LangChain을 평가할 때 기술적 요구 사항, 제한사항 및 관련 비용을 신중하게 고려해야 하며, 특히 대규모 기업 배포를 위한 경우에 더욱 그러합니다.

4. Vertex AI Agent Builder

Vertex AI Agent Builder는 Google Cloud의 제품으로, 깊은 머신러닝 지식 없이도 기업 수준의 생성적 AI 애플리케이션을 만들 수 있는 강력한 플랫폼을 제공합니다.

None

Vertex

주요 특징:

  • No-code 콘솔을 통한 신속한 에이전트 개발
  • 복잡한 사용 사례를 위한 고급 프레임워크 지원 (예: LangChain)
  • 구글의 기초 모델 및 검색 기능과 통합
  • 정확하고 맥락에 맞는 응답을 위한 기업 데이터 기초
  • 함수 호출 및 사전 구축된 확장 모듈
  • 기업 수준의 보안 및 규정 준수 기능

사용 사례 및 이점

  • 고객 지원: 회사의 지식 기반에 접근하여 정확하고 맥락에 맞는 응답을 제공하는 챗봇을 생성합니다.
  • 내부 지식 관리: 다양한 기업 데이터 소스에서 정보를 검색하고 종합할 수 있는 에이전트를 개발합니다.
  • 프로세스 자동화: 복잡한 요청을 이해하고 다양한 시스템에서 다단계 프로세스를 실행할 수 있는 에이전트를 구축합니다.

제한 사항 및 규모

Vertex AI 에이전트 빌더는 기업 사용을 위해 설계되었지만, 몇 가지 제한 사항이 있습니다:

  • 자원에 대한 할당량 및 한계 (예: 프로젝트당 1,000,000 문서, 프로젝트당 분당 300 쿼리 요청)
  • 대규모 기업 배포를 보여주는 자세한 사례 연구 부족
  • 매우 대규모 애플리케이션을 위해 추가적인 맞춤화 및 인프라 작업이 필요할 수 있음

이 플랫폼은 소규모에서 중규모 애플리케이션에 적합해 보이며, Google Cloud와 협력하여 할당량을 늘림으로써 더 큰 배포도 가능할 수 있습니다.

통합 기능:

Vertex AI 에이전트 빌더는 독점 플랫폼을 위한 여러 통합 옵션을 제공합니다:

  • 검색, 채팅, 추천 및 기타 AI 기능을 위한 API
  • 독점 워크플로와의 실시간 통합을 위한 웹후크
  • 빠른 UI 통합을 위한 임베디드 위젯
  • Google Cloud Run을 통한 서버리스 배포
  • 기업 데이터 소스(Jira, ServiceNow, Hadoop 등)와의 연결기
  • 고급 맞춤화를 위한 LangChain 통합
  • 모바일 앱 통합을 위한 Firebase 및 모바일 SDK

가격:

Vertex AI의 가격 구조:

  • Vertex AI 에이전트 채팅: 1,000회 쿼리당 $12.00
  • Vertex AI 에이전트 음성: 초당 $0.002
  • Vertex AI 검색 (표준 에디션): 1,000회 쿼리당 $2.00
  • 사용 제한이 있는 무료 티어 제공
  • 입력 및 출력 토큰에 따라 가격이 책정되는 파트너 모델 (예: Anthropic의 Claude)

Vertex AI의 특징은 무엇인가요?

Vertex AI 에이전트 빌더의 두드러진 특징은 기업 데이터 소스 및 시스템과의 원활한 통합입니다. 이러한 신뢰할 수 있는 기업 데이터에 대한 “기초”는 AI 에이전트가 정확하고 최신의, 규정을 준수하는 응답을 제공하도록 보장합니다. 기업 수준의 보안 기능과 HIPAA 및 ISO와 같은 산업 표준에 대한 준수와 결합되어 Vertex AI 에이전트 빌더는 복잡한 데이터 생태계와 엄격한 규제 요건을 가진 조직에 특히 적합합니다.

플랫폼의 노코드 옵션과 미리 만들어진 템플릿은 개발 속도를 가속화하며, 보다 고급 사용자는 LangChain 통합을 통해 맞춤형 워크플로를 활용할 수 있습니다. 이러한 유연성은 Google Cloud의 확장 가능한 인프라와 결합되어 Vertex AI 에이전트 빌더를 소규모 부서 프로젝트부터 잠재적으로 더 큰 기업 전체 이니셔티브에 이르기까지 다양한 규모에서 AI 솔루션을 배포하고자 하는 기업에 강력한 경쟁자로 자리매김하게 합니다.

Cogniflow는 노코드 AI 플랫폼을 제공하여 AI 개발을 민주화하며, 사용자가 코딩 전문 지식 없이 AI 모델을 구축하고 배포할 수 있도록 합니다.

None
이미지 설명: None

cogniflow

주요 기능:

  • 모델 구축을 위한 직관적인 드래그 앤 드롭 인터페이스
  • 다양한 데이터 유형 지원 (텍스트, 이미지, 오디오, 비디오)
  • 일반적인 사용 사례를 위한 사전 훈련된 모델 마켓플레이스
  • 인기 비즈니스 애플리케이션과의 원활한 통합
  • 협업 및 공유 기능

사용 사례 및 이점:

  • 예측 유지보수: 장비 고장을 사전에 예측하기 위해 센서 데이터를 분석하는 모델을 구축합니다.
  • 콘텐츠 관리: 다양한 미디어 유형에서 사용자 생성 콘텐츠를 자동으로 필터링하고 분류할 수 있는 AI 에이전트를 개발합니다.
  • 시장 트렌드 분석: 다양한 데이터 출처를 처리하여 emerging market trends와 소비자 행동을 식별하는 모델을 생성합니다.

제한 사항 및 규모:

코그니플로우는 사용 용이성을 위해 설계되었지만 대규모 기업 솔루션에 대한 몇 가지 제한 사항이 있습니다:

  • 코드 없는 특성으로 인해 매우 고급 또는 특정 기업 사용 사례에 대한 맞춤화가 제한될 수 있습니다.
  • 대규모 복잡한 기업 배포를 보여주는 자세한 사례 연구가 부족합니다.
  • 최고 표준 계층은 월 500만 크레딧을 지원하며, 더 큰 배포를 위해서는 맞춤형 계약이 필요할 수 있습니다.
  • 접근성과 속도를 최적화하기 위해 설계되어 최대 복잡성과 규모에 대한 절충이 있을 수 있습니다.

코그니플로우는 소규모에서 중규모 AI 이니셔티브 및 많은 일반적인 기업 AI 시나리오에 적합해 보입니다. 더 크거나 복잡한 배포는 맞춤형 기업 솔루션이 필요할 수 있습니다.

통합 기능:

코그니플로우는 독자적인 플랫폼에 AI 에이전트를 통합할 수 있는 여러 가지 옵션을 제공합니다:

  • API 통합: 웹 애플리케이션을 코그니플로우 AI 모델에 연결하기 위해 API를 공개합니다.
  • 코드 없는 통합: Excel, Google Sheets, Zapier, Make, Bubble과 같은 플랫폼을 위한 사전 구축된 커넥터입니다.
  • 파일 처리: URL 또는 직접 업로드를 통해 다양한 파일 형식(텍스트, 이미지, 비디오, 오디오)을 처리할 수 있는 기능입니다.
  • 마켓플레이스 및 커뮤니티: 코그니플로우의 마켓플레이스에서 사전 구축된 모델을 통합할 수 있는 옵션입니다.

가격 정보:

코그니플로우는 다음과 같은 월간 및 연간 요금제를 제공합니다:

  • 무료: 하루 50회 예측, 월 5회 교육, 1명 사용자, 비상업적 사용
  • 개인: 월 $50 (연간 청구 시 월 $40), 월 5,000회 예측, 월 10회 교육, 1명 사용자
  • 전문가: 월 $250 (연간 청구 시 월 $200), 월 50,000회 예측, 월 50회 교육, 최대 5명 사용자
  • 기업: 맞춤형 가격, 대량 할인, 무제한 사용자, 능동 학습, 전담 온보딩

가격은 크레딧 시스템을 기반으로 하며, 다양한 모델이 서로 다른 수의 크레딧을 소모합니다. 추가 사용에 대해서는 초과 요금이 적용됩니다.

코그니플로우의 특별한 점은 무엇인가요?

Cogniflow의 두드러진 특징은 접근성입니다. 이 플랫폼의 코드 없는 접근 방식과 직관적인 인터페이스는 프로그래밍 기술이 없는 비즈니스 사용자와 전문가들이 AI 개발에 참여할 수 있도록 합니다. 이러한 AI의 민주화는 비즈니스 문제에 가장 가까운 사람들이 AI 솔루션을 직접 만들 수 있게 하여, 더 다양하고 산업별 맞춤 AI 애플리케이션을 이끌어낼 수 있습니다.

이 플랫폼은 다양한 데이터 유형, 미리 구축된 모델 및 쉬운 통합을 지원하여 다양한 사용 사례에 걸쳐 AI 솔루션을 신속하게 개발하고 배포할 수 있게 합니다. 가장 복잡한 기업 시나리오에는 제한이 있을 수 있지만, Cogniflow는 AI 전문 지식이 부족한 조직들이 AI 이니셔티브를 신속하고 효율적으로 구현할 수 있도록 강력한 솔루션을 제공합니다.

기업에 적합한 플랫폼 선택하기

기업에 적합한 AI 에이전트 플랫폼을 선택하려면 여러 요소를 신중하게 고려해야 합니다:

고려해야 할 요소들:

  1. 기술 전문성: 팀의 AI 및 코딩 능력을 평가하세요. Cogniflow와 Vertex AI Agent Builder는 노코드 옵션을 제공하는 반면, AutoGen과 LangChain은 더 많은 기술 전문성이 필요할 수 있습니다.
  2. 사용 사례 복잡성: 의도한 AI 애플리케이션의 복잡성을 고려하세요. 다중 에이전트 시스템의 경우, AutoGen이나 crewAI가 더 적합할 수 있으며, 더 단순한 사용 사례는 Cogniflow로 잘 처리될 수 있습니다.
  3. 통합 요구 사항: 플랫폼이 기존 인프라 및 데이터 소스와 얼마나 잘 통합되는지 평가하세요. 예를 들어, Vertex AI Agent Builder는 강력한 기업 통합 기능을 제공합니다.
  4. 확장성: 현재 요구 사항과 미래의 성장 가능성을 고려하세요. 플랫폼이 증가하는 작업량과 확장되는 사용 사례를 처리할 수 있는지 확인하세요.
  5. 맞춤화 필요성: 고도로 전문화된 AI 에이전트가 필요한 경우, LangChain이나 crewAI와 같은 플랫폼이 광범위한 맞춤화 옵션을 제공합니다.
  6. 보안 및 규정 준수: 엄격한 규제 요구 사항이 있는 산업의 경우, 강력한 보안 기능을 갖춘 플랫폼을 고려하세요. 예를 들어, Vertex AI Agent Builder가 있습니다.
  7. 예산: 초기 구현 비용과 지속적인 운영 비용을 모두 고려하세요.

None

결론

AI 에이전트 플랫폼의 발전은 기업 혁신의 새로운 시대를 열고 있습니다. AutoGen의 정교한 다중 에이전트 시스템부터 Cogniflow의 사용하기 쉬운 노코드 접근 방식까지, 우리가 탐색한 각 플랫폼은 다양한 기업의 요구를 충족시키기 위한 독특한 기능을 제공합니다. AI가 계속 발전함에 따라, 이러한 플랫폼은 비즈니스 운영, 고객 경험 및 의사 결정 과정의 미래를 형성하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.

기업의 핵심은 특정 요구 사항을 신중하게 평가하고 기술적 역량, 사용 사례 및 장기 AI 전략에 맞는 플랫폼을 선택하는 데 있습니다. AI 에이전트를 구축하기 위한 이러한 강력한 도구를 수용함으로써, 조직은 혁신의 최전선에 자리잡을 수 있으며, 점점 더 AI 중심으로 변화하는 비즈니스 환경에서 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.

다음 AI Uncovered 에디션을 기대해 주세요!

Tags: