Research : AI agents
AI 에이전트가 비즈니스나 전문가의 신원을 검증하는 프로세스에 대한 업계의 고민과 해결 방안을 논의합니다.
AI 에이전트 워크플로우에서 특정 문제에 대해 연구 중입니다. 에이전트가 데이터를 기반으로 행동하기 전에 비즈니스나 전문가가 합법적인지 현재 어떻게 검증하고 계신가요? 현재 어떤 프로세스를 사용하고 계신지 정말 궁금합니다.
AI 에이전트의 비즈니스 검증 자동화에 대한 현실적인 한계와 향후 개선 방향에 대해 논의하고 있음.
이건 아무도 대놓고 말하지 않는 핵심 문제죠. 대부분의 팀은 현재 수동 승인 게이트를 사용하거나(확장성이 떨어짐), 아니면 그냥... 아무런 검증도 안 하고 아무 일도 안 일어나길 바라고 있죠. 검증 레이어는 에이전트가 실행된 후가 아니라, 실행되기 전에 이루어져야 합니다. 현재 가장 큰 걸림돌이 뭔가요? 검증 로직 자체인가요, 아니면 그걸 워크플로우에 통합하는 건가요?
솔직한 답변 고맙다, 진짜 도움 많이 됐음. 핵심을 찔렀네. 내가 얘기해 본 팀들 대부분이 수동 검증 단계에서 막히거나, 아니면 검증을 아예 건너뛰고 리스크를 감수하는 상황임. 너 같은 경우엔 검증 로직 자체(뭘 체크해야 할지, 신뢰할 수 있는 데이터를 어디서 가져올지)가 더 문제냐, 아니면 통합 측면(레이턴시 추가 없이 에이전트 워크플로우에 깔끔하게 연결하는 거)이 더 문제냐? 어떤 부분을 먼저 해결하는 게 가치 있을지 파악하려고 물어보는 거임.
통합 쪽이 보통 더 골치 아픔. 대부분 팀이 검증 로직은 어느 정도 가지고 있는데, 레이턴시를 늘리거나 유지보수 지옥을 만들지 않으면서 에이전트 실행 과정에 깔끔하게 녹여내는 게 문제거든. 만약 뭘 만들고 있다면, 팀들이 에이전트 아키텍처를 뜯어고칠 필요 없이 기존 워크플로우(LangChain, CrewAI 등)에 바로 갖다 붙일 수 있게 만드는 게 진짜 핵심 가치임. 내가 계속 확인하는 빈틈이 바로 그거야.
질문해주셔서 감사합니다. 솔직히 제 현재 걸림돌은 데이터 소싱입니다.
대부분의 팀은 다층 검증 방식을 사용함. 공공 기록 확인, 여러 소스(링크드인, 기업 등록부, 공식 웹사이트) 교차 검증, 연락처 정보와 신호의 일관성 확인 등. 에이전트의 경우, 보통 여러 독립적인 검증을 통과하거나 신뢰도 임계값을 충족해야만 워크플로우가 진행됨. 위험도가 높은 작업은 수동 검토를 추가하기도 함.
솔직히 지금은 거의 임기응변으로 때우는 중임 ㅋㅋㅋ 돈이나 업체 관련해서는 화이트리스트를 하드코딩하거나, Stripe, Plaid, Google Places 같은 공식 API를 쓰거나, 아니면 소스 링크랑 추출된 메타데이터를 가지고 사람이 직접 승인하는 단계를 거침. 에이전트가 알아서 "진짜인지 사기인지" 판단하게 두는 건 아직 못 믿겠어서, 그냥 후보만 추려내게 하고 실제 검증 로직은 아주 지루하고 명확하게 유지하고 있음.
"임기응변으로 때운다는 말이 진짜 내가 들어본 것 중에 제일 정확한 표현이네 ㅋㅋㅋ 사람이 직접 승인하는 방식은 똑똑하긴 한데 에이전트 작업이 수백 개씩 돌아가면 확장이 안 됨. 내가 딱 그 부분을 해결하려고 만드는 중인데, 사람이 일일이 승인 안 해도 에이전트가 지루하고 명확한 검증 레이어를 안정적으로 호출하게 만드는 거임. 어떤 조건이 갖춰지면 사람이 승인하는 단계를 빼고 자동화된 검증 레이어를 믿을 수 있겠음?"
정확히 보셨네요. 에이전트가 하는 모든 행동을 사람이 승인하게 하는 건 전혀 확장성이 없죠. 제가 Gateplex를 만든 이유가 바로 그겁니다. 모든 행동을 가로채서 규칙에 따라 확인하고, 문제가 생기기 전에 차단하는 거죠.
일론 머스크가 공유한 AI 모델 순위표에서 Gemini가 하위권으로 평가받자 커뮤니티에서 논쟁이 벌어짐.
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미국 기업들이 비용 절감과 데이터 보안을 이유로 비싼 프론티어 AI 모델 대신 오픈 소스 모델로 눈을 돌리고 있음.
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