가까운 미래에 AI 에이전트가 당신, 그리고 동료들과 원활하게 협업하는 모습을 떠올려 보세요. 어떤 에이전트는 고객을, 또 다른 에이전트는 팀원을 대표하고, 또 모두가 당신이 사용하는 비즈니스 언어로 소통하며, 심지어 여러 언어를 넘나들기도 합니다. 이러한 에이전트들은 지속적으로 공유 지식 기반을 업데이트하며, 기존 정보와 새로운 인사이트를 실시간으로 통합합니다.
단일 에이전트 활용 사례에서 다중 에이전트 시스템으로, 그리고 궁극적으로는 모든 기업이 자체 옴니 에이전트를 갖게 되는 방향으로 움직임에 따라, AI 에이전트는 점점 더 다양한 맥락을 활용해 폭넓은 자율성을 발휘하게 될 것입니다. 우리는 앞으로 “이번 주에 고객들이 제기한 새로운 문제는 뭐지?” 또는 “직원들이 가장 우려하고 있는 점은 무엇일까?”와 같은 질문으로 하루를 시작하게 될 것입니다. 이러한 질문에 대해 에이전트 그룹은 수천 건의 고객 상호 작용, 대화, 동료들로부터 얻은 유용한 인사이트를 바탕으로 답변을 요약해 줄 것입니다. 이것이 바로 에이전트 시대가 약속하는 미래의 모습입니다.
문제는, 어떻게 그 지점에 도달할 수 있느냐는 것입니다. 그 해답은 에이전트가 업무를 효과적으로 수행하는 데 가장 필요한 정보, 즉 전후 맥락에 달려 있습니다.
AI에서 맥락이 중요한 이유
에이전트 AI가 기업에 실질적인 가치를 제공하려면 맥락 정보가 핵심입니다. 에이전트 아키텍처는 LLM의 추론 능력을 활용하여 모호함이 있는 상황에서도 작업을 자동화할 수 있습니다. 에이전트가 이러한 모호함을 해석할 수 있는 맥락이 많을수록 성능은 향상됩니다.
에이전트는 모든 시나리오에 대한 규칙을 일일이 사전에 정의할 필요가 없는 새로운 방식의 컴퓨터 자동화 방식을 도입합니다. 에이전트 시스템은 LLM의 패턴 매칭 기능을 활용하여 주어진 상황의 세부 사항을 추론할 수 있으며, 더 풍부한 맥락을 제공 받을수록 더 효과적으로 작동합니다. 즉, 단순 추측에 의존할 필요가 줄어드는 거죠 .
에이전트가 작동하기 전에 매번 세부 정보를 요청해야 한다면 인간과 AI의 협업이 지닌 가능성은 사라지고 맙니다.
대부분의 초기 AI 에이전트가 오늘날에는 어떻게 작동하는지, 그리고 Slack이 나아가고 있는 방향에 대해 생각해 보세요. 현재 많은 AI 에이전트는 정해진 매개 변수를 벗어나면 어려움을 겪으며, 스레드를 놓치면 사용자의 요청을 잘못 해석하기가 쉽습니다. 사용자가 무엇을 해석해야 할지 알려줄 때까지 에이전트가 기다린다면, 결국 사용자가 프롬프트 엔지니어가 되도록 강요하는 셈입니다.
맥락이 부족하여 추가적으로 프롬프트가 필요한, 모호한 사용자 프롬프트의 예시.
충분히 풍부한 맥락에 접근하지 못하면, 에이전트 개발자는 에이전트의 본래 목적이 무의미해지는 딜레마에 우선 빠지게 됩니다. 에이전트 개발자들은 예측 가능한 맥락적 단서와 안정적인 성능을 제공하지만 유연성이 제한된 사용 사례를 설계하거나, 더 넓은 접근 방식을 취하고 맥락 없이 작동하도록 설계하게 됩니다. 하지만 이렇게 하면 누락된 세부 정보를 마지막 순간에 사용자가 제공해야 하는 부담이 생깁니다. 에이전트가 작동하기 전에 매번 세부 정보를 요청해야 한다면 인간과 AI의 협업이 지닌 가능성은 사라지고 맙니다. 두 가지 전략 모두 점진적인 성과를 이끌어낼 순 있지만, 에이전트를 대규모로 도입하는 데에는 걸림돌이 될 수 있습니다.
에이전트에게 충분한 맥락이 제공되지 않는다면, 사용자는 실제 작업을 완료하는 것보다 더 많은 시간을 프롬프트를 명확히 하는 데 소모하게 됩니다. 해결책은 에이전트를 진행 중인 작업과 관련된 대화를 관찰할 수 있는 환경에 배치하고, 이들의 해석 능력을 활용하여 지침과 도구를 실제 업무와 관련된 맥락에 맞게 적용하는 것입니다.
대화는 자연어 에이전트의 LLM이 쉽게 해석할 수 있는 가장 풍부하고 동적인 맥락 자료를 제공합니다. 대화에는 실시간 의도, 유용한 것과 그렇지 않은 것에 대한 미묘한 차이, 변화하는 요구 사항에 대한 단서들이 포함되어 있어 AI 에이전트가 절충안을 세밀하게 조정하는 데 필요한 중요한 단초를 제공합니다. 이러한 대화 기반 환경 덕분에 AI 에이전트는 상황에 맞게 적응하고, 선제적으로 행동하며, 그렇게 하지 않으면 달성할 수 없는 정확성을 바탕으로 업무를 수행할 수 있게 됩니다.
대화 맥락을 사용하여 모호한 사용자 프롬프트를 해석하고 효과적으로 대응하는 Slack 에이전트의 예시.
맥락이 있으면 에이전트는 강력한 자율성을 가질 수 있습니다. 에이전트에게는 무엇이 중요하고 중요하지 않은지, 언제 작업을 진행하고 언제 도움을 요청해야 하는지, 심지어 에이전트 자신이 필요 없는 순간이 언제인지 구별할 수 있을 만큼 충분한 맥락을 관찰할 수 있는 환경이 필요합니다. 변화하는 상황, 제약 조건, 최신 정보를 확인할 수 있어야 에이전트를 대규모로 도입할 수 있습니다.
에이전트에게는 무엇이 중요하고 중요하지 않은지, 언제 작업을 진행하고 언제 도움을 요청해야 하는지, 심지어 에이전트 자신이 필요 없는 순간이 언제인지 구별할 수 있을 만큼 충분한 맥락을 관찰할 수 있는 환경이 필요합니다.
Slack이 맥락에 기반한 AI를 구현하는 방법
Slack은 제어와 자율성의 균형을 맞추는 데 필요한 모든 것을 제공합니다. Slack을 에이전트의 토대로 활용하면, 회사의 비정형 데이터(사용자 생성 콘텐츠, 자연어 텍스트, 오디오, 비디오)를 통해 에이전트의 추론과 의사 결정이 향상되어 더욱 관련성 높은 결과를 이끌어 낼 수 있습니다. 이를 통해 에이전트가 자신이 할 수 있는 일이 무엇인지, 언제 개입하고 언제 개입을 멈춰야 하는지를 이해하도록 도울 수 있습니다.
또한 Slack을 사용하면 에이전트가 액세스할 수 있는 데이터를 제어할 수도 있습니다. Slack은 고객 데이터를 기반으로 LLM을 학습시키지 않습니다. 대신 사용자의 데이터를 활용해 맥락을 고려한 검색 증강 생성(RAG)을 수행하여 에이전트가 필요할 때 정보를 제공할 수 있는 최적의 환경을 제공합니다. 즉, 에이전트는 작업과 관련된 맥락을 바탕으로 데이터베이스에서 어떤 데이터를 검색할지 바로 추론할 수 있습니다.
Slack의 대화 내역 API 및 데이터 액세스 API를 사용하면 대화가 진행됨에 따라 실시간으로 조정할 수 있는 적응형 에이전트를 만들 수 있습니다. 새로운 Slack 메시지가 있을 때마다 맥락이 업데이트됩니다. 정형화된 답변 스크립트 대신, Slack은 에이전트가 동적으로 작동하도록 함으로써 현재 진행 중인 대화와 과거 대화에서 얻은 단서를 통해 지침을 더 유연하게 적용하고 할당된 역할이나 목표를 보다 효과적으로 수행할 수 있게 합니다. 실시간으로 명확하게 업데이트되는 맥락의 강점은 AI가 인간을 이해하는 데 도움을 줄 수 있는 능력에 있습니다. Slack의 아키텍처는 이러한 적응성을 지원해 에이전트 개발자가 최신 맥락을 적극 활용하고, 과거 상호 작용이나 다른 Slack 채널에서 진행 중인 대화에서 에이전트가 듣고 있는 내용을 완전히 맥락과 관련짓도록 만들 수 있습니다.
다중 에이전트 시스템이 보편화됨에 따라 대화형 플랫폼은 에이전트 채택 및 혁신의 핵심이 될 것입니다. Slack은 에이전트와 인간 간의 원활한 커뮤니케이션을 지원하는 데 필요한 엔터프라이즈 대화형 플랫폼 역할을 하여 응답의 일관성과 생산성을 보장합니다. 에이전트는 자율적으로 작업하면서, 실시간으로 서로의 역량을 강화하고, 자신을 보강하거나 기본 모델을 향상하는 협업 작업을 합니다. 에이전트는 정보를 잘 알고 있는 공동 작업자가 되며, 에이전트 개발자는 Slack의 맥락 서비스를 통해 복잡한 마지막 단계나 에이전트를 미리 정의하고 제한하는 대신 자동화에 집중할 수 있습니다. 또한 Slack 에이전트는 곧 Slack와 연결된 모든 앱에서 다른 에이전트들을 쉽게 관리하고 조율할 수 있게 될 것입니다. 이는 각 에이전트가 인간과의 대화와 상호 작용을 다시 활용할 수 있는 하나의 표준화된 기초를 제공하여 자신의 역할을 잘 수행할 수 있도록 해줍니다.
에이전트가 진정으로 인간을 보완할 수 있는 곳, Slack
개발자가 에이전트를 구축하고 배포하기 위한 최적의 공간을 고려할 때 맥락은 선택이 아닌 필수 사항임을 기억해야 합니다. 바로 그것이 차별성을 가져오는 요소니까요. Slack은 에이전트가 기본적인 작업 실행자에서 적응력 있는 협업 파트너로 성장할 수 있는 환경을 제공합니다. Slack은 에이전트와 인간 간의 상호 작용이 결합되어 끊임없이 성장하는 기업 지식을 구축하는 곳이며, 모든 메시지가 실시간으로 업데이트되는 공간입니다. Slack의 강력한 사용자 맥락은 이를 가능하게 하고 궁극적으로 각 에이전트가 자신이 응대하는 사람을 더 잘 이해하도록 지원합니다.
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