agentic 사용 방법
목표 정의하기: 버그 찾기, 실시간 플레이어 지원 또는 게임 데이터 분석과 같이 대리 AI가 달성하기 원하는 목표를 명확하게 설명합니다.
개발 프레임워크 선택하기: AutoGen, LangChain, LlamaIndex 또는 Semantic Kernel과 같은 대리 AI 프레임워크를 선택하여 애플리케이션을 구축합니다.
환경 설정하기: Azure OpenAI, Azure AI Search 및 Azure Container Apps와 같은 필요한 도구 및 API로 개발 환경을 구성합니다.
에이전트 아키텍처 설계하기: 지각, 추론, 계획 및 행동 실행을 위한 모듈을 포함하여 대리 AI 시스템의 구성 요소를 계획합니다.
핵심 AI 기능 구현하기: NLP 및 기계 학습과 같은 기술을 사용하여 언어를 처리하고, 특징을 추출하고, 객체를 인식하며, 목표를 표현하는 AI의 능력을 개발합니다.
의사 결정 논리 만들기: 강화 학습과 같은 알고리즘을 사용하여 행동을 계획하고, 결정을 내리며, 새로운 상황에 적응하는 AI의 능력을 프로그래밍합니다.
외부 도구 및 API와 통합하기: 대리 AI가 작업을 수행하는 데 필요한 관련 데이터 소스, 서비스 및 도구에 연결합니다.
안전 및 윤리 지침 구현하기: 책임 있는 AI 행동을 보장하기 위해 안전 장치, 감독 메커니즘 및 윤리적 제약을 구축합니다.
테스트 및 개선하기: 다양한 시나리오에서 대리 AI를 철저히 테스트하고, 성능을 분석하며, 기능을 반복적으로 개선합니다.
배포 및 모니터링하기: 대리 AI 애플리케이션을 출시하고 성능을 지속적으로 모니터링하며 필요에 따라 업데이트합니다.
agentic 자주 묻는 질문
에이전틱 AI는 지속적인 인간의 입력이나 프롬프트 없이 목표를 달성하기 위해 자율적으로 행동할 수 있는 인공지능 시스템을 의미합니다. 챗봇과 달리, 에이전틱 AI는 주도권을 잡고 스스로 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다.
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