Microsoft AI 에이전트 입문 과정: 다중 인텔리전트 바디 디자인 패턴

코스 정보게시됨 6 개월 전 AI 공유 서클

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여러 지능이 관련된 프로젝트 작업을 시작할 때는 다중 지능 디자인 패턴을 고려해야 합니다. 그러나 다중 지능으로 전환해야 하는 시기와 이점이 무엇인지 명확하지 않을 수 있습니다.

개요

이 과정에서는 Microsoft가 다음과 같은 질문에 대한 답을 시도합니다:

다중 지능에 적용할 수 있는 시나리오는 무엇인가요?
여러 작업을 수행하기 위해 하나의 지능만 사용할 때와 비교하여 여러 지능을 사용하면 어떤 이점이 있나요?
멀티 인텔리전트 바디 디자인 패턴을 구현하기 위한 구성 요소는 무엇인가요?
여러 지능 간의 상호작용을 어떻게 관찰하나요?

학습 목표

이 과정을 마치면 다음과 같이 할 수 있어야 합니다:

여러 인텔리전스를 적용할 수 있는 시나리오 파악하기
단일 지능보다 다중 지능을 사용할 때의 이점을 인식합니다.
멀티 인텔리전트 바디 디자인 패턴을 구현하기 위한 빌딩 블록을 이해합니다.

보다 거시적인 관점이란 무엇인가요?

다중 지능은 여러 지능이 함께 협력하여 공동의 목표*를 달성할 수 있도록 하는 디자인 패러다임입니다.

이 모델은 로봇 공학, 자율 시스템, 분산 컴퓨팅 등 다양한 분야에서 사용됩니다.

다중 지능을 위한 시나리오

그렇다면 다중 지능을 사용하기에 적합한 시나리오는 어떤 것일까요? 정답은 다중 지능을 사용하는 것이 특히 다음과 같은 상황에서 도움이 되는 시나리오가 많다는 것입니다:

대규모 워크로드대규모 워크로드를 더 작은 작업으로 나누고 서로 다른 지능에 할당하여 병렬 처리하고 더 빠르게 완료할 수 있습니다. 예를 들어 대규모 데이터 처리 작업을 들 수 있습니다.
복잡한 미션대규모 워크로드와 마찬가지로 복잡한 작업도 더 작은 하위 작업으로 나누고 각각 작업의 특정 측면을 전문으로 하는 여러 인텔리전스에 할당할 수 있습니다. 이에 대한 좋은 예로 자율주행 자동차를 들 수 있는데, 자율주행 자동차는 내비게이션, 장애물 감지, 다른 차량과의 통신을 서로 다른 인텔리전스가 관리합니다.
다양한 전문성서로 다른 인텔리전스는 다양한 전문 지식을 보유할 수 있으므로 단일 인텔리전스보다 작업의 여러 측면을 더 효과적으로 처리할 수 있습니다. 이에 대한 좋은 예로 진단, 치료 계획 및 환자 모니터링을 관리할 수 있는 의료 분야를 들 수 있습니다.

단일 인텔리전스보다 다중 인텔리전스 사용의 이점

단순한 작업에는 단일 지능 시스템이 적합할 수 있지만, 복잡한 작업에는 여러 지능을 사용하면 여러 가지 이점을 얻을 수 있습니다:

전문화: 각 지능은 특정 작업에 특화될 수 있습니다. 하나의 지능이 전문화되어 있지 않다는 것은 모든 작업을 수행할 수 있는 지능이 있지만 복잡한 작업에 직면했을 때 무엇을 해야 할지 혼동할 수 있다는 것을 의미합니다. 예를 들어, 가장 적합하지 않은 작업을 수행하게 될 수도 있습니다.
확장성개별 인텔리전스에 과부하가 걸리지 않고 더 많은 인텔리전스를 추가하여 시스템을 더 쉽게 확장할 수 있습니다.
내결함성하나의 인텔리전스에 장애가 발생해도 다른 인텔리전스가 계속 작동하여 시스템 안정성을 보장합니다.

사용자의 여행 예약을 예로 들어 보겠습니다. 단일 인텔리전스 시스템은 항공편 검색부터 호텔 및 렌터카 예약에 이르기까지 여행 예약 프로세스의 모든 측면을 처리해야 합니다. 단일 인텔리전스를 사용하여 이를 달성하려면 해당 인텔리전스에 이러한 모든 작업을 처리할 수 있는 도구가 있어야 합니다. 이렇게 하면 유지 관리 및 확장이 어려운 복잡하고 큰 시스템이 될 수 있습니다. 반면에 다중 지능 시스템을 사용하면 다양한 지능이 항공편 검색, 호텔 예약, 렌터카 대여를 전문적으로 처리할 수 있습니다. 이렇게 하면 시스템이 더 모듈화되고 유지 관리 및 확장이 쉬워집니다.

이를 개인 여행사와 프랜차이즈 여행사가 운영하는 여행사와 비교해 보세요. 부부 운영 여행사는 한 명의 상담원이 여행 예약 과정의 모든 측면을 처리하는 반면, 프랜차이즈 여행사는 여러 명의 상담원이 여행 예약 과정의 다양한 측면을 처리합니다.

멀티 인텔리전트 바디 디자인 패턴 구현을 위한 빌딩 블록

다중 지능 디자인 패턴을 구현하려면 먼저 패턴을 구성하는 빌딩 블록을 이해해야 합니다.

사용자 여행 예약의 예를 다시 살펴봄으로써 이를 보다 구체적으로 설명해 보겠습니다. 이 경우 빌딩 블록이 포함됩니다:

스마트폰항공편을 찾고, 호텔을 예약하고, 렌터카를 빌리는 데 사용되는 인텔리전스는 사용자 선호도와 제약 조건에 대한 정보를 통신하고 공유해야 합니다. 이 통신을 위한 프로토콜과 방법을 결정해야 합니다. 구체적으로, 항공편을 찾기 위한 인텔리전스가 호텔 예약을 위한 인텔리전스와 통신하여 호텔 예약 날짜가 항공편 날짜와 동일한지 확인해야 한다는 의미입니다. 즉, 인텔리전스는 사용자의 여행 날짜에 대한 정보를 공유해야 하며, 이는 곧 정보를 공유하는 인텔리전스 및 정보 공유 방법.
조정 메커니즘인텔리전스는 사용자의 선호도와 제약 조건이 충족되도록 행동을 조정해야 합니다. 사용자가 선호하는 호텔이 공항에서 가깝기를 원하는 반면, 렌터카는 공항에서만 이용 가능하다는 제약 조건이 있을 수 있습니다. 즉, 호텔 예약 인텔리전스와 렌터카 예약 인텔리전스를 조정하여 사용자의 선호도와 제약 조건이 충족되도록 해야 합니다. 즉, 다음 사항을 결정해야 합니다. 인텔리전스가 행동을 조정하는 방법.
인텔리전트 바디 아키텍처인텔리전스는 사용자와의 상호작용을 통해 의사 결정을 내리고 학습할 수 있는 내부 구조를 갖춰야 합니다. 즉, 항공편을 찾는 인공지능은 사용자에게 어떤 항공편을 추천할지 결정할 수 있는 내부 구조를 갖춰야 합니다. 즉, 다음을 결정해야 합니다. 인텔리전스가 사용자와의 상호 작용을 통해 의사 결정을 내리고 학습하는 방법. 인공지능이 학습하고 개선하는 방법의 예로 항공편을 조회하는 인공지능이 머신러닝 모델을 사용하여 사용자의 과거 선호도에 따라 항공편을 추천할 수 있다는 점을 들 수 있습니다.
다중 지능 신체 상호 작용 가시성 확보여러 지능 간의 상호 작용을 이해해야 합니다. 즉, 지능의 활동과 상호작용을 추적할 수 있는 도구와 기술이 필요합니다. 이는 로깅 및 모니터링 도구, 시각화 도구 및 성과 지표의 형태를 취할 수 있습니다.
멀티센서 모드중앙 집중식, 분산형, 하이브리드 아키텍처 등 다중 지능 시스템을 구현하는 데는 여러 가지 모델이 있습니다. 사용 사례에 가장 적합한 모델을 결정해야 합니다.
사람의 개입대부분의 경우 사람의 개입이 필요하며, 사용자는 지능형 신체에 사람의 개입을 요청할 시기를 알려주어야 합니다. 이는 사용자가 지능형 신체가 추천하지 않은 특정 호텔이나 항공편을 요청하거나 항공편이나 호텔을 예약하기 전에 확인을 요청하는 등의 형태로 이루어질 수 있습니다.

다중 지능 신체 상호 작용 가시성 확보

여러 지능 간의 상호 작용을 이해하는 것이 중요합니다. 이러한 가시성은 전체 시스템의 디버깅, 최적화 및 효율성을 보장하는 데 필수적입니다. 이를 위해서는 지능의 활동과 상호 작용을 추적할 수 있는 도구와 기술이 필요합니다. 이는 로깅 및 모니터링 도구, 시각화 도구 및 성능 메트릭의 형태를 취할 수 있습니다.

예를 들어, 사용자의 여행을 예약하는 경우 각 스마트바디의 상태, 사용자의 선호도 및 제약 조건, 스마트바디 간의 상호 작용을 보여주는 대시보드가 있을 수 있습니다. 이 대시보드에는 사용자의 여행 날짜, 항공편 스마트바디가 추천하는 항공편, 호텔 스마트바디가 추천하는 호텔, 렌터카 스마트바디가 추천하는 렌터카가 표시될 수 있습니다. 이를 통해 인텔리전스가 서로 어떻게 상호 작용하는지, 사용자의 선호도와 제약 조건이 충족되는지 여부를 명확하게 파악할 수 있습니다.

이러한 측면을 좀 더 자세히 살펴보겠습니다.

로깅 및 모니터링 도구: 인텔리전스가 취한 각 작업에 대한 로그 항목이 필요합니다. 로그 항목에는 작업을 수행한 인텔리전스, 수행한 작업, 작업이 수행된 시간 및 작업 결과에 대한 정보를 저장할 수 있습니다. 이 정보는 디버깅, 최적화 등에 사용할 수 있습니다.
시각화 도구시각화 도구를 사용하면 지능 간의 상호 작용을 보다 직관적인 방식으로 확인할 수 있습니다. 예를 들어, 지능 간의 정보 흐름을 보여주는 그래프를 만들 수 있습니다. 이를 통해 시스템의 병목 현상, 비효율성 및 기타 문제를 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다.
성과 지표성능 메트릭은 다중 지능 시스템의 효율성을 추적하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어 작업을 완료하는 데 걸리는 시간, 단위 시간당 완료된 작업의 수, 지능이 제안한 제안의 정확도를 추적할 수 있습니다. 이 정보는 개선이 필요한 영역을 파악하고 시스템을 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

멀티센서 모드

다중 지능형 신체 애플리케이션을 만드는 데 사용할 수 있는 몇 가지 구체적인 패턴에 대해 자세히 살펴보겠습니다. 다음은 고려해야 할 몇 가지 흥미로운 패턴입니다:

그룹 채팅

이 패턴은 여러 지능이 서로 소통할 수 있는 그룹 채팅 애플리케이션을 만들고자 할 때 유용합니다. 이 패턴의 일반적인 사용 사례로는 팀 공동 작업, 고객 지원, 소셜 네트워킹 등이 있습니다.

이 모델에서 각 인텔리전스는 그룹 채팅에서 사용자를 나타내며, 메시징 프로토콜을 통해 인텔리전스 간에 메시지가 교환됩니다. 인텔리전스는 그룹 채팅에 메시지를 보내고, 그룹 채팅에서 메시지를 받고, 다른 인텔리전스의 메시지에 응답할 수 있습니다.

이 패턴은 중앙 집중식 아키텍처(모든 메시지가 중앙 서버를 통해 라우팅됨) 또는 분산식 아키텍처(메시지가 직접 교환됨)를 사용하여 구현할 수 있습니다.

작업 인계

이 모드는 여러 지능이 서로에게 작업을 넘겨줄 수 있는 애플리케이션을 만들 때 유용합니다.

이 모델의 일반적인 사용 사례로는 고객 지원, 작업 관리 및 워크플로 자동화가 있습니다.

이 모델에서 각 인텔리전스는 워크플로의 작업 또는 단계를 나타내며, 인텔리전스는 미리 정의된 규칙에 따라 다른 인텔리전스에게 작업을 넘겨줄 수 있습니다.

협업 필터링

이 모드는 여러 인텔리전스가 협업하여 사용자에게 제안할 수 있는 애플리케이션을 만들 때 유용합니다.

여러 인텔리전스가 협업하는 이유는 각자가 서로 다른 전문성을 가지고 있고 서로 다른 방식으로 추천 프로세스에 기여할 수 있기 때문입니다.

주식 시장에서 매수하기에 가장 좋은 주식에 대한 조언을 얻고자 하는 사용자의 예를 들어 보겠습니다.

업계 전문가인텔리전스는 특정 산업 분야의 전문가일 수 있습니다.
기술적 분석또 다른 인텔리전스는 기술 분석 전문가일 수 있습니다.
기본 분석기본 분석 전문가가 될 수 있는 인텔리전스도 있습니다. 이러한 인텔리전스가 함께 작동하면 사용자에게 보다 포괄적인 조언을 제공할 수 있습니다.

시나리오: 환불 절차

고객이 제품에 대한 환불을 받으려는 시나리오를 생각해 보면, 이 프로세스에는 여러 인텔리전스가 관련될 수 있지만 이 프로세스에 특정한 인텔리전스와 다른 프로세스에서 사용할 수 있는 일반 인텔리전스로 구분해 보겠습니다.

환불 절차를 전문으로 하는 지능형 기관::

다음은 환불 절차에 관여할 수 있는 몇 가지 정보입니다:

고객 인텔리전스이 스마트바디는 고객을 대표하며 환불 프로세스를 시작할 책임이 있습니다.
셀러 인텔리전스이 스마트바디는 판매자를 대표하며 환불을 처리할 책임이 있습니다.
결제 인텔리전스이 스마트바디는 결제 프로세스를 대표하며 고객 결제 환불을 담당합니다.
솔루션 인텔리전트 바디이 지능형 기관은 솔루션 프로세스를 대표하며 환불 과정에서 발생하는 모든 문제를 해결할 책임이 있습니다.
규정 준수 인텔리전스이 스마트바디는 규정 준수 프로세스를 대표하며 환불 프로세스가 규정 및 정책을 준수하는지 확인할 책임이 있습니다.

유니버설 인텔리전스 에이전시(UIA)::

이러한 인텔리전스는 비즈니스의 다른 부분에서도 사용할 수 있습니다.

운송 인텔리전스이 스마트바디는 배송 프로세스를 나타내며 제품을 판매자에게 다시 배송하는 역할을 담당합니다. 예를 들어, 이 인텔리전스는 환불 프로세스 및 구매를 통한 일반 제품 배송에 모두 사용할 수 있습니다.
피드백 인텔리전스이 스마트 바디는 피드백 프로세스를 나타내며 고객으로부터 피드백을 수집하는 역할을 담당합니다. 피드백은 환불 프로세스 중뿐만 아니라 언제든지 받을 수 있습니다.
인텔리전스 업그레이드이 인텔리전스는 에스컬레이션 프로세스를 나타내며 문제를 더 높은 수준의 지원팀으로 에스컬레이션하는 역할을 담당합니다. 문제를 에스컬레이션해야 하는 모든 프로세스에서 이 유형의 인텔리전스를 사용할 수 있습니다.
인텔리전트 바디 알림이 스마트바디는 알림 프로세스를 대표하며 환불 절차의 모든 단계에서 고객에게 알림을 전송하는 역할을 합니다.
분석 인텔리전스이 인텔리전스는 분석 프로세스를 나타내며 환불 프로세스와 관련된 데이터를 분석하는 역할을 담당합니다.
감사 인텔리전스이 인텔리전스는 감사 프로세스를 나타내며 환불 프로세스가 올바르게 수행되었는지 감사하는 역할을 담당합니다.
인텔리전스 보고이 인텔리전스는 보고 프로세스를 나타내며 환불 프로세스에 대한 보고서를 생성하는 역할을 담당합니다.
인텔리전스 유닛(KIU)이 인텔리전스는 지식 프로세스를 나타내며 환불 프로세스와 관련된 정보에 대한 지식 기반을 유지하는 역할을 담당합니다. 이 인텔리전스는 환불 및 비즈니스의 다른 부분에 대해 학습할 수 있습니다.
안전 노드이 스마트바디는 보안 프로세스를 대표하며 환불 프로세스의 보안을 보장하는 역할을 담당합니다.
품질 인텔리전스이 지능형 기관은 품질 프로세스를 대표하며 환불 프로세스의 품질을 보장하는 역할을 담당합니다.

앞서 나열한 인텔리전스에는 환불 프로세스에 특화된 인텔리전스와 비즈니스의 다른 부분에서도 사용할 수 있는 범용 인텔리전스 모두 꽤 많은 수가 있습니다. 이를 통해 다중 인텔리전스 시스템에서 어떤 인텔리전스를 사용할지 결정하는 방법에 대한 아이디어를 얻을 수 있기를 바랍니다.