Agents vs Workflows
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Workflows: 정해진 경로, 예측 가능
Workflows have predetermined code paths and are designed to operate in a certain order
- 고정된 단계가 있는 레시피와 같다.
- 체크리스트를 따르는 것과 같이 순서대로 작업 목록을 수행한다.
- 규칙 기반으로 미리 정의된 경로를 따르는 경우가 많다.
- 큰 변화가 없는 작업에 적합하다.
- 일관성과 반복성을 위해 설계된 구조화된 단계별 절차이다.
Agents: 자율 판단, 동적 실행
Agents are dynamic and define their own processes and tool usage
- 스스로 생각할 수 있는 똑똑한 비서, 주방에 있는 것을 바탕으로 식사를 만들 수 있는 셰프와 같다.
- AI를 사용하여 상황을 이해하고 결정을 내리고 새로운 과제나 예측 불가능한 과제를 수행한다.
- 동적인 의사 결정과 행동 실행이 가능한 자율 시스템이다.
- LLM을 활용하여 입력 처리, 작업 계획, 도구나 환경과 상호작용을 수행한다.
- 종종 사전에 정의된 규칙없이 새로운 상황에 적응한다.
핵심 차이
유연성
- workflows: 엄격(rigid), 스케줄 예약과 같이 동일한 프로세스를 반복하는데 더 적합 ex) 휴가 승인과 같은 HR 프로세스 자동화
- agents: 고객의 독특한 질문에 답하는 등 새로운 상황에 적응하는데 더 적합 ex) 주식 시장과 소셜 미디어의 실시간 데이터를 처리하여 인사이트 제공
통제
- workflows: 모든 단계가 계획되어 있어서 제어하기 용이
- agents: 더 자율적, 관리하기는 어렵지만 복잡한 작업에 강력
AI Workflows
- 예측, 점수 계산 등 워크플로우의 특정 단계에서 AI 로직을 사용한다.
- AI 논리가 특정 단계에서 인간의 의사 결정을 강화한다.
- 워크플로우 단계는 동일하게 유지된다.
AI Agent
- 모든 가능한 상황을 처리하기 위해 워크플로우를 미리 정의할 수 없는 경우에 해당한다.
- 개방형(open-ended) 시나리오 처리가 가능하다.
- 먼저 에이전트는 고객의 메시지 분석하여 맥락을 이해한다.
- 그 다음 RAG를 사용하여 더 많은 세부 사항을 수집하기 위해 관련 질문을 한다.
- 미리 정의된 워크플로우에 의존하지 않고 다음 단계 동적으로 결정한다.
- 이 문제를 해결하는데 어떤 도구를 사용할지 결정한다.