기존 AI와 소프트웨어 에이전트 및 에이전트 AI 비교

예시

스팸 필터, 이미지 분류기, 추천 엔진

챗봇, 작업 스케줄러, 에이전트 모니터링

AI 어시스턴트, 자율 개발자 에이전트, 다중 에이전트 LLM 오케스트레이션

실행 모델

배치 또는 동기

이벤트 기반 또는 예약

비동기식, 이벤트 기반 및 목표 기반

자율성

제한적입니다. 종종 인적 또는 외부 오케스트레이션이 필요합니다.

중간, 사전 정의된 경계 내에서 독립적으로 작동

높음, 적응형 전략과 독립적으로 작동

반응성

입력 데이터에 대한 반응

환경 및 이벤트에 대응

대응적이고 선제적입니다. 조치를 예상하고 시작합니다.

사전 대응

드물게

일부 시스템에 있음

핵심 속성, 목표 지향 동작 유도

통신

미니멀, 일반적으로 독립 실행형 또는 API 바인딩

에이전트 간 또는 에이전트-인간 메시징

풍부한 다중 에이전트 및 human-in-the-loop 상호 작용

의사 결정

모델 추론 전용(분류, 예측 등)

심볼 추론 또는 규칙 기반 또는 스크립팅된 결정

컨텍스트, 목표 기반, 동적 추론(대개 LLM 강화)

위임된 의도

아니요. 사용자가 직접 정의한 작업을 수행합니다.

부분적, 범위가 제한된 사용자 또는 시스템을 대신합니다.

예. 종종 서비스, 사용자 또는 시스템 전반에서 위임된 목표를 가지고 행동합니다.

학습 및 적응

종종 모델 중심(예: ML 훈련)

때때로 적응형

임베디드 학습, 메모리 또는 추론(예: 피드백, 자체 수정)

기관

없음, 인간을 위한 도구

암시적 또는 기본적

명시적, 목적, 목표 및 자기 주도적으로 운영됨

컨텍스트 인식

낮음, 상태 비저장 또는 스냅샷 기반

보통, 일부 상태 추적

높음, 메모리, 상황 컨텍스트 및 환경 모델 사용

인프라 역할

앱 또는 분석 파이프라인에 포함됨

미들웨어 또는 서비스 계층 구성 요소

클라우드, 서버리스 또는 엣지 시스템과 통합된 구성 가능한 에이전트 메시