Ambient Agents와 새로운 Agent Inbox: Harrison Chase와 함께하는 미래 에이전트 이야기
1. 인트로 & 연사 소개 🎤
- 영상은 "앞으로의 AI 에이전트"에 대한 이야기로 시작합니다.
- Harrison Chase(Langchain 공동창업자, CEO)가 무대에 오릅니다.
- 사회자는 이렇게 소개합니다:
"Harrison Chase는 에이전트에 대해 누구보다 오래 이야기해온 분입니다. 오늘은 특히 Langchain이 세상에 선보이는 새로운 개념, 'Ambient Agents'에 대해 이야기해주실 겁니다."
2. 에이전트란 무엇인가? 그리고 Ambient Agent란? 🤖
- Harrison은 자신을 소개하며 Langchain이 개발자들이 에이전트를 쉽게 만들 수 있도록 돕는 툴을 만든다고 설명합니다.
- 지금까지의 에이전트는 대부분 "챗 에이전트"였다고 말합니다.
"지금까지 우리가 본 많은 에이전트들은 채팅 인터페이스를 통해 상호작용하는 챗 에이전트였습니다."
- Ambient Agent의 개념을 소개합니다:
"제가 Ambient Agent를 정의하는 방식은, 이벤트 스트림을 듣고 그에 따라 동작하는 에이전트입니다. 동시에 여러 이벤트에 반응할 수도 있죠."
- 챗 에이전트와의 차이점을 강조합니다:
- 트리거: 챗 에이전트는 사람이 메시지를 보내야 동작하지만, Ambient Agent는 백그라운드에서 발생하는 이벤트가 트리거가 됩니다.
- 동시 실행: 챗 에이전트는 보통 한 번에 하나만, Ambient Agent는 수많은 이벤트에 동시에 반응할 수 있습니다.
- 지연 시간(응답 속도): 챗은 빠른 응답이 필요하지만, Ambient Agent는 오래 걸려도 괜찮음.
- UX(사용자 경험): 챗은 익숙한 챗봇 인터페이스지만, Ambient Agent는 백그라운드에서 동작하므로 새로운 UX가 필요합니다.
"이 에이전트들은 여러분이 모르는 사이에 돌아가고 있지만, 여전히 여러분이 어떤 방식으로든 상호작용하는 것이 중요합니다."
3. Ambient Agent의 구체적 예시 📧
- 이메일 에이전트 예시:
"예를 들어, 이메일이 오면 이를 듣고 자동으로 회신하거나, 미팅을 잡거나, 팀원에게 알림을 보내는 에이전트가 있을 수 있습니다."
- 왜 Ambient Agent가 중요한가?
- 확장성: 챗 에이전트는 1:1이지만, Ambient Agent는 수천 개가 동시에 돌아갈 수 있어 우리의 영향력을 확장시킴.
- 복잡한 작업 처리: 챗은 빠른 응답 때문에 단순한 작업에 적합하지만, Ambient Agent는 복잡한 작업, 여러 도구 호출, 계획/반성 단계 추가 등이 가능.
"복잡한 작업을 쌓아올릴 수 있고, 명시적인 계획이나 반성 단계도 추가할 수 있습니다."
4. Ambient Agent는 완전한 자율이 아니다! (Human-in-the-loop의 중요성) 🧑💻
- 완전 자율이 아님을 강조:
"Ambient가 완전 자율을 의미하는 것은 아닙니다. 여전히 사람이 개입해 상호작용하는 것이 정말 중요합니다."
- 사람과의 상호작용 패턴:
- 행동 승인/거절: 예를 들어, 고객 환불을 처리하는 에이전트라면, 처음엔 사람이 승인해야 함.
- 행동 편집: 에이전트가 제안한 행동을 직접 수정할 수도 있음.
- 질문 답변: 에이전트가 중간에 막히면, 사람이 질문에 답해줄 수 있음.
- 타임 트래블: 에이전트가 여러 단계를 거칠 때, 과거 특정 단계로 돌아가 수정/피드백을 줄 수 있음.
"이걸 우리는 '타임 트래블'이라고 부릅니다. 아주 멋진 새로운 상호작용 패턴이죠!"
5. Human-in-the-loop가 중요한 이유 🧠
- 더 나은 결과:
"사람이 개입하면 결과가 더 좋아집니다. 예를 들어, 딥 리서치 에이전트는 처음에 명확한 질문을 주고받으며 더 좋은 결과를 내죠."
- 신뢰 구축:
"명시적인 행동, 예를 들어 결제나 승인 같은 경우, 사람이 개입하면 신뢰가 쌓입니다."
- 에이전트의 '기억' 향상:
"사용자와의 상호작용이 없으면 에이전트가 배울 수 없습니다. 사람이 개입해야 에이전트가 더 똑똑해질 수 있죠."
6. 좋은 UX를 위한 새로운 시도: Agent Inbox 📥
- Langchain의 프로토타입: Agent Inbox라는 개념을 소개합니다.
"에이전트가 여러분에게 보낼 수 있는 인박스입니다. 어떤 행동이 필요한지, 설명을 볼 수 있고, 클릭하면 더 자세한 내용을 확인할 수 있습니다."
- 여러 상호작용 패턴을 지원:
- 승인/거절, 편집, 질문 답변, 타임 트래블 등
- Langraph (에이전트 오케스트레이션 프레임워크)에서 지속성 계층에 신경을 많이 씀:
"Langraph 에이전트는 언제든 멈출 수 있고, 전체 상태와 이전 상태가 모두 저장됩니다. 사용자가 나중에 들어와 상태를 보고 수정하거나, 이전 상태로 돌아갈 수 있죠."
- Langraph Platform: 이벤트 기반으로 수천 개 에이전트가 동시에 동작할 수 있도록 인프라를 개발 중.
- Langsmith: 에이전트의 가시성, 관찰성을 높여주는 도구.
"이 에이전트들은 정말 오래 돌아가고, 복잡한 일을 하다 보니, 뭘 하고 있는지 들여다보는 게 정말 중요합니다."
7. 실제 사례 & 오픈소스 🌐
- 직접 만든 이메일 에이전트 예시:
"지난 1년간 저에게 이메일을 보냈다면, 이 에이전트가 답장을 작성하거나 캘린더 초대를 보냈을 겁니다. 여전히 사람이 개입하고, Agent Inbox를 항상 사용합니다."
- 오픈소스로 공개:
"이 모든 컴포넌트가 어떻게 합쳐지는지 보고 싶다면, GitHub에서 확인해보세요. 앞으로의 미래를 엿볼 수 있을 겁니다!"
8. 마무리 & 다음 연사에게 넘김 👏
- Harrison은 발표를 마치며 다음 연사에게 마이크를 넘깁니다.
핵심 키워드 요약
- Ambient Agent: 이벤트 기반, 백그라운드, 동시다발적, 복잡한 작업 가능
- Human-in-the-loop: 승인/거절, 편집, 질문 답변, 타임 트래블, 신뢰와 학습
- Agent Inbox: 새로운 UX, 에이전트와의 상호작용 허브
- Langchain/Langraph/Langsmith: 에이전트 개발, 오케스트레이션, 관찰성, 인프라
- 오픈소스 사례: 실제 이메일 에이전트, GitHub 공개
인상 깊은 인용구 모음 💬
- "Ambient Agent는 이벤트 스트림을 듣고 그에 따라 동작합니다. 동시에 여러 이벤트에 반응할 수도 있죠."
- "이 에이전트들은 여러분이 모르는 사이에 돌아가고 있지만, 여전히 여러분이 어떤 방식으로든 상호작용하는 것이 중요합니다."
- "복잡한 작업을 쌓아올릴 수 있고, 명시적인 계획이나 반성 단계도 추가할 수 있습니다."
- "Ambient가 완전 자율을 의미하는 것은 아닙니다. 여전히 사람이 개입해 상호작용하는 것이 정말 중요합니다."
- "이걸 우리는 '타임 트래블'이라고 부릅니다. 아주 멋진 새로운 상호작용 패턴이죠!"
- "사용자와의 상호작용이 없으면 에이전트가 배울 수 없습니다. 사람이 개입해야 에이전트가 더 똑똑해질 수 있죠."
- "에이전트가 여러분에게 보낼 수 있는 인박스입니다. 어떤 행동이 필요한지, 설명을 볼 수 있고, 클릭하면 더 자세한 내용을 확인할 수 있습니다."
- "이 모든 컴포넌트가 어떻게 합쳐지는지 보고 싶다면, GitHub에서 확인해보세요. 앞으로의 미래를 엿볼 수 있을 겁니다!"
이렇게 Ambient Agent와 Agent Inbox의 개념, 그리고 앞으로의 에이전트 UX와 개발 방향에 대해 Harrison Chase가 들려준 핵심 내용을 정리해봤어요! 🚀