최근 Sequoia Capital Artificial Intelligence Summit(AI Ascent 2024)에서 Andrew Ng 교수는 AI 에이전트 워크플로의 미래에 대해 연설하여 인공 지능 개발 동향에 대한 깊은 통찰력을 제공했습니다. 동시에 Sequoia Capital AI Ascent 2024에서는 인공지능 분야의 발전 현황과 미래 동향을 밝히고, 인공지능이 가져오는 세 가지 주요 역량인 창의성, 추론 능력, 상호 작용 능력을 강조하며 이러한 역량이 크게 발전할 것임을 지적했다. 비즈니스 모델에 영향을 미칩니다. 클라우드 컴퓨팅의 변혁에 비유해 인공지능이 서비스를 소프트웨어로 대체해 거대한 시장 잠재력을 열어갈 것이라는 전망을 묘사한다.

AI 에이전트 워크플로의 미래

Ng Enda 교수는 AI 에이전트의 향후 개발에 대한 일련의 심오한 통찰력과 예측을 제시했습니다. 그는 AI 기술이 지속적으로 발전함에 따라 AI Agent가 점차 인간을 보조하는 도구(Copilot)에서 독립적으로 업무를 완료할 수 있는 에이전트로 변모할 것이라고 믿고 있으며, 소프트웨어 엔지니어링, 고객 서비스 등의 산업에서는 이미 이러한 변혁이 시작되었습니다. 나타나다. Ng Enda는 미래의 AI 모델이 더 강력한 계획 및 추론 기능을 갖게 될 것이라고 강조했습니다. 그는 기존 LLM(대형 언어 모델)이 데이터의 통계적 패턴을 반복하는 데는 탁월하지만 여전히 깊은 사고와 논리적 추론이 부족하다고 지적했습니다. 이 문제를 해결하기 위해 연구자들은 모델이 결정을 내리기 전에 일정한 '사고 시간'을 갖도록 하고, 추론 계산과 게임 스타일의 가치 반복을 통해 AI의 성능을 향상시키는 등 새로운 방법을 시도하고 있습니다. 이러한 연구를 통해 향후 AI가 계획 수립, 추론 등 보다 높은 수준의 인지 작업을 수행할 수 있을 것으로 기대된다. 또한 Ng Enda는 자체 조사 및 출력 수정을 위한 Reflection, 실제 작업에 도구를 사용하는 Tool Use, 복잡한 작업을 분해하여 계획대로 실행하는 계획, 여러 Agent가 협력하는 등 4가지 주요 AI Agent 설계 패턴에 대해서도 언급했습니다. 작업을 완료하세요. 다중 에이전트 협업. 이러한 디자인 패턴은 AI 기능을 향상할 수 있는 잠재력을 보여주며 빠르게 발전하고 있습니다. Ng는 또한 AI 에이전트의 기능이 크게 확장될 것이라고 지적하면서 즉각적인 응답을 추구하기보다는 에이전트에게 작업을 위임하고 결과를 인내심 있게 기다리는 법을 배우는 것이 필요하다고 지적했습니다. 또한, 낮은 품질의 LLM을 기반으로 하더라도 새로운 토큰을 빠르게 반복적으로 생성함으로써 좋은 결과를 얻을 수 있다는 점에서 신속한 토큰 생성의 중요성을 강조했습니다. 전반적으로 Ng의 예측은 AI가 더욱 지능적이고 자율적이 되며 여러 분야에서 인간과 긴밀하게 협력할 수 있게 되는 AI 에이전트 기술의 급속한 발전에 대한 미래 그림을 보여줍니다. 이러한 발전은 AI 기술의 발전을 촉진할 뿐만 아니라 비즈니스 모델과 워크플로우에 혁명적인 변화를 가져올 것입니다. AI 에이전트 기술이 계속해서 성숙해지고 대중화됨에 따라 우리는 더욱 지능적이고 효율적인 미래를 기대할 수 있습니다.

4가지 AI 에이전트 디자인 패턴

Ng Enda 교수는 에이전트 워크플로를 통해 AI가 처리할 수 있는 작업 유형이 크게 확장될 것이라고 예측합니다. 그는 빠른 토큰 생성의 중요성을 강조했으며 Claude5, Claude4, GPT-5 및 Gemini 2.0과 같은 새로운 모델이 더 나은 성능을 가져올 것으로 기대했습니다. 그는 또한 일반 인공지능(AGI)으로 가는 길이 멀지만 에이전트 워크플로가 중요한 진전이라고 언급했습니다.

AI 기술의 최신 동향과 미래 동향

Sequoia US AI Summit에서 Sequoia Capital 파트너들은 2024년 AI 발전에 대한 일련의 예측을 발표하여 다양한 분야에서 AI 기술의 광범위한 영향과 잠재적 변화를 보여주었습니다. Sequoia Capital의 파트너들은 AI가 생성하고 추론할 수 있는 단계까지 발전했다고 믿습니다. 예를 들어 GenAI는 텍스트, 이미지, 오디오 및 비디오를 생성할 수 있고, 챗봇은 질문에 답하거나 다단계 작업 계획을 도울 수 있습니다. 이 기능은 전례 없는 것이며 이제 소프트웨어가 창의적이고 논리적인 작업을 모두 처리하고 인간과 유사한 방식으로 인간과 상호 작용할 수 있음을 의미하며 이는 비즈니스 모델에 중요한 영향을 미칩니다.

고객 서비스 분야에서 Klarna는 OpenAI를 사용하여 고객 서비스 문의의 3분의 2를 처리했으며, AI의 업무 효율성은 정규 고객 서비스 직원 700명과 맞먹습니다. 전 세계적으로 수천만 개의 콜센터가 있다는 점을 감안할 때 AI는 고객 서비스 시장에서 제품 시장 적합성(PMF)을 찾아냈습니다.

Sequoia Capital의 파트너들은 AI가 인간을 보조하는 부조종사에서 인간의 일부 직업을 대체할 수 있는 대리인으로 변모할 것이라고 예측합니다. 소프트웨어 엔지니어링, 고객 서비스 등의 산업에서 AI는 단순한 도구라기보다는 동료와 같은 역할을 하게 될 것입니다. 또한, AI 모델은 더욱 강력한 계획 및 추론 능력을 갖게 될 것이며, 새로운 연구 방향을 통해 AI가 더 깊은 사고와 논리적 추론을 수행할 수 있을 것으로 예측하고 있습니다. 미래의 기업은 신경망처럼 운영될 수 있으며, 추상화 계층의 상호운용성을 통해 고객 서비스부터 소프트웨어 엔지니어링, 의사결정 지원까지 기업의 모든 계층에 AI가 내장되어 1인 기업이 가능해지고 이를 통해 효율성이 향상될 것입니다. 더 많은 문제를 해결하세요.

Sequoia 파트너는 또한 인공 지능이 보조 도구에서 독립적으로 작업할 수 있는 에이전트로 어떻게 변화할 것인지, 그리고 더 높은 수준의 인지 작업을 수행할 수 있는 잠재력을 포함하여 미래에 대한 예측을 제시했습니다. 이들은 인공지능 기술의 발전이 새로운 비즈니스 모델과 업무 방식을 가져올 것이라고 강조했으며, 증가하는 컴퓨팅 요구 사항과 데이터 수집을 어떻게 처리할지 등 인공지능 기술 개발에 대한 몇 가지 과제와 질문도 제기했습니다. 다음은 2024년 AI 개발에 대한 몇 가지 주요 예측 및 요약입니다.

1. AI 에이전트의 등장:

1. AI 에이전트의 등장:

- AI는 보조 역할(코파일럿)에서 특정 인간 직업을 대체할 수 있는 에이전트로 변신합니다. 소프트웨어 엔지니어링, 고객 서비스 등의 분야에서 AI는 단순한 도구라기보다는 동료와 같은 역할을 하게 될 것입니다.

- 에이전트 워크플로는 반영, 도구 사용, 계획, 다중 에이전트 협력과 같은 디자인 패턴을 포함하여 더욱 반복적이고 대화형이 될 것입니다.

2. 모델 역량 강화:

- AI 모델은 더 강력한 계획 및 추론 능력을 갖게 되며, 이는 모델이 추론 계산 및 게임과 같은 가치 반복을 더 잘 수행할 수 있도록 하는 등 새로운 연구 방법을 통해 향상될 것입니다.

- 이러한 향상된 기능을 통해 AI는 계획 및 복잡한 의사결정과 같은 높은 수준의 인지 작업을 보다 효과적으로 수행할 수 있게 됩니다.

3. 신속한 토큰 생성의 중요성:

- 에이전트 워크플로우에서는 더 빈번한 반복과 더 빠른 피드백 루프를 허용하기 때문에 토큰을 빠르게 생성하는 기능이 매우 중요합니다.

- 약간 낮은 품질의 LLM이라도 더 많은 토큰을 빠르게 생성하면 높은 품질의 LLM과 동일하거나 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.

4. 기업 지식을 발굴하고 활용하세요.

- 기업 지식이 AI에 의해 잠금 해제되고 활용되기 시작하여 더 많은 애플리케이션 시나리오에서 AI의 실제 사용이 촉진됩니다.

- 이는 AI가 더 넓은 범위의 분야에서 자율적으로 작동하고 인간에 대한 의존도를 줄이는 데 도움이 될 것입니다.

5. AI 플랫폼 및 인프라의 개방성:

- AI 플랫폼과 인프라는 점점 더 개방화되어 더 많은 보조 도구와 자율 에이전트를 생성할 수 있습니다.

- 이러한 개방성은 AI 기술의 급속한 발전과 광범위한 적용을 촉진할 것입니다.

6. AI 기술의 대중화 및 사용 용이성:

- AI 기술이 인간의 언어를 통해 제어하기 쉬워짐에 따라 개발자와 사용자 사이의 경계가 모호해질 것입니다.

- 이를 통해 더 많은 사람들이 AI 기술을 활용하여 문제를 해결하고 혁신할 수 있게 될 것입니다.

AgentLayer: 분산형 AI 에이전트 경제의 미래 창조

혁신적인 프로토콜인 AgentLayer는 자율 AI 에이전트의 협업과 개발을 촉진하고 있습니다. 세심하게 설계된 일련의 구성 요소와 모듈식 아키텍처를 통해 AI 에이전트를 위한 효율적인 협업 환경을 제공합니다. 이러한 구성 요소에는 분산형 AI 에이전트를 위해 설계된 AgentNetwork, 코딩이 필요 없는 AgentOS, AI 에이전트 검색 및 투자를 위한 포털 역할을 하는 AgentEx, 에이전트 간 통신 및 협업을 촉진하는 AgentLink가 포함됩니다. AgentLayer의 이러한 설계는 단일 AI 에이전트의 기능을 향상시킬 뿐만 아니라 다양한 문제를 해결하는 데 있어 전체 시스템의 공동 효율성을 향상시킵니다. 인공지능 기술의 지속적인 발전, 특히 LLM(Large Language Model) 분야에서 AI Agent의 활용 범위와 영향력이 나날이 확대되고 있다. AgentLayer는 고유한 경제 모델과 토큰 시스템인 $AGENT를 통해 AI 에이전트 생성 및 운영에 대한 인센티브를 제공합니다. $AGENT 토큰은 분산형 AI 서비스에 액세스하고 거래 수수료를 지불하는 데 사용될 뿐만 아니라 보유자가 네트워크 결정에 대한 투표에 참여할 수 있도록 하는 거버넌스 토큰으로도 시스템에서 핵심 역할을 합니다. 이 토큰 경제 모델은 글로벌 개발자와 창작자의 참여를 촉진하고 더 많은 가치를 창출하며 AgentLayer 생태계의 발전을 촉진하도록 설계되었습니다. AgentLayer의 개발 계획 및 로드맵은 기능이 풍부하고 안전하며 신뢰할 수 있는 블록체인 네트워크 및 생태계를 구축하겠다는 의지를 보여줍니다. 웹 사이트 출시부터 메인 네트워크 출시까지 각 단계는 사용자에게 더 높은 품질의 서비스 경험을 제공하도록 설계되었습니다. AgentLayer는 중장기적으로 코스모스 생태계에 업계 최초의 AI Agent 체인을 구축하고 Web3 업계의 AI 자산 발행을 위한 중요한 인프라가 될 계획이다. 이러한 노력을 통해 AgentLayer는 AI Agent 기술 개발을 촉진할 뿐만 아니라 미래 AI 경제를 위한 견고한 기반을 마련합니다.

결론적으로

요약하자면, Sequoia Capital 파트너와 Ng 교수는 AI의 미래에 대해 낙관적인 견해를 표명했으며, 특히 업무 효율성 향상, 의사결정 역량 강화, 혁신 촉진 등 다양한 분야에서 AI가 더 큰 역할을 할 것이라고 예측했습니다. 그들의 통찰과 예측은 특히 생성 AI 분야에서 급속도로 발전하고 있는 AI 기술 발전에 대한 명확한 방향을 제시한다. AI 에이전트 워크플로의 다단계 반복 모드와 디자인 모드 혁신은 AI 작업 효율성과 출력 품질을 향상시킬 수 있는 새로운 가능성을 제공합니다. AI 기술, 특히 생성적 AI(예: 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오 등 생성)와 추론 기능의 향상은 생산성 혁명의 도래를 의미합니다. AI는 인간과 유사한 방식으로 상호 작용할 수 있으며 고객 서비스, 소프트웨어 개발 등의 분야에서 인력 필요성을 줄이는 등 비용을 크게 절감할 수 있습니다. AI의 개발 궤적은 전체 직원 비용을 낮추고 더 빠르고 효율적인 워크플로를 촉진할 수 있습니다. 동시에 생성 AI를 적용하려면 유지, 참여, 윤리와 같은 문제를 해결해야 합니다. 인공지능 기술은 경제 구조와 사회 운영 방식을 크게 변화시키고 기업과 개인에게 전례 없는 가치 창출 기회를 창출하는 중대한 혁명을 겪고 있습니다. 그러나 이는 사회적 적응, 윤리적 규범 및 기술적 안전 측면에서도 어려움을 겪습니다.

AgentLayer 정보

최초의 분산형 AI 에이전트 공개 체인인 AgentLayer는 $AGENT 토큰을 도입하여 L2 블록체인에서 에이전트 경제 및 AI 자산 거래를 촉진합니다. AgentLink 프로토콜은 분산형 AI 거버넌스를 달성하기 위해 다중 에이전트 정보 교환 및 협업을 지원합니다.

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