LLM 에이전트는 어떻게 직장을 재구성하고 있습니까?

소개

LLM (Lange Language Model) 에이전트는 직장 비즈니스 효율성을 높이는 최신 혁신입니다. 반복적 인 활동을 자동화하고 협업을 강화하며 부서 전체에 유용한 통찰력을 제공합니다. 일반적인 작업 자동화와 달리 LLM 에이전트는 인간과 같은 텍스트를 해석하고 생성 할 수 있습니다. 이를 통해 소프트웨어 개발, 품질 분석, 인적 자원, 마케팅, 금융 및 고객 지원을 포함한 다양한 도메인에 적합합니다. 이 기사에서는 LLM 에이전트 또는 AI 에이전트를 사용하여 작업장 생산성을 높이는 방법을 알 수 있습니다.

개요

• LLM 에이전트가 무엇인지, 작업 공간에서 수행하는 역할을 이해하십시오.
• 효율성을 높이기 위해 조직의 다른 부서에서 AI 에이전트를 구현할 수있는 방법을 알아보십시오.
• 실제 사례를 통해 다양한 회사가 AI 에이전트를 어떻게 적용했는지 살펴보십시오.
• 작업장 효율성을 높이기 위해 따라야 할 특정 LLM 도구 및 모범 사례에 대해 알아보십시오.

목차

• LLM 에이전트는 어떻게 작동합니까?
• 직장에서 LLM 요원의 역할
• LLM 에이전트가 다른 부서에서 어떻게 도움이됩니까?
  • 고객 서비스
  • 재원
  • 마케팅
  • 인적 자원
  • 소프트웨어 개발
  • 공급망 관리
• LLM 에이전트 구현을위한 모범 사례
• 자주 묻는 질문

LLM 에이전트는 어떻게 작동합니까?

LLM 에이전트의 작동 방식을 이해하는 것으로 시작합시다. 예를 들어 LLM 에이전트 로봇 도우미 인 Robo를 고려해 봅시다. 휴일 준비에 Robo의 도움이 필요하다고 가정 해 봅시다. “에펠 탑을 방문하기에 가장 좋은시기는 언제입니까?” 이에 응답하기 위해 Robo는 먼저 일반 목적 LLM을 사용하여 필요한 정보를 얻기 위해 어떤 도구를 호출 해야하는지 이해합니다. 위치와 날씨에 대한 데이터가 필요하다는 것을 식별합니다. 정확한 답변을 제공하기 위해 Robo는 먼저 위치를 가져오고 해당 위치에 대한 기상 정보를 가져 오기 위해 전문 도구를 호출합니다. 이 원시 정보는 LLM으로 다시 전송되며 날씨가 온화하고 군중이 더 작을 때 봄이나 가을에 방문하는 것을 제안합니다.

Robo는 LLM 및 다양한 특수 도구를 통합하여 포괄적으로 응답합니다. 이것은 LLM 에이전트가 작동하는 방식입니다. 여러 도구와 모델을 사용하여 개인화되고 포괄적 인 솔루션을 제공합니다.

빠르게 진행되는 비즈니스 상황에서 LLM 에이전트는 활동을 자동화하고 의사 소통을 늘리며 유용한 정보를 제공 할 수 있습니다. 그들은 비즈니스가 전반적인 생산성을 높이고 게임을 계속할 수있게합니다.

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직장에서 LLM 요원의 역할

LLM 에이전트는 인간과 같은 텍스트를 처리하고 생성 할 수있는 고급 언어 모델을 기반으로하는 인공 지능 시스템입니다. 이 에이전트는 문서를 만들고, 자료를 요약하고, 복잡한 질문에 대답하며, 창의적인 콘텐츠를 생성 할 수 있습니다. LLM 에이전트는 새로운 것을 배우면서 시간이 지남에 따라 더 똑똑해 지므로 변화하는 비즈니스 요구에보다 유연하게 만듭니다.

LLM 에이전트는 절차를 간소화하여 팀이 경쟁 우위를 유지하면서 주요 활동에 집중할 수 있습니다. LLM 에이전트를 회사에 통합하는 가장 중요한 부분은 특정 부서 나 기능에 국한되지 않는다는 것입니다. 따라서 그들은 기업 전반에 걸쳐 의무를 돕기 위해 맞춤화 될 수 있습니다. 또한, 그들의 적응성은 직장에서 강력한 도구를 만듭니다.

LLM 에이전트가 다른 부서에서 어떻게 도움이됩니까?

LLM 에이전트가 무엇인지 이해 했으므로 이러한 에이전트가 조직의 다양한 부서를 어떻게 도울 수 있는지 살펴 보겠습니다.

고객 서비스

LLM 에이전트는 일반적인 고객 문제를 해결하고 질문에 응답하며 FAQ에 답변하여 신속한 지원을 제공 할 수 있습니다. 응답 시간과 고객 만족을 향상시키는 LLM 중심 고객 지원 제품의 두 가지 훌륭한 사례는 Haptik 및 Intercom의 해상도 봇입니다.

실제 구현

Haptik은 Whirlpool, Netmed 및 StarHub와 같은 회사가 고객 서비스를 향상시키기 위해 사용하는 AI 에이전트 도구입니다. 옴니 채널 지원을 통해 NP (Net Promoter Score)가 125% 개선되었으며 월풀의 콜센터 티켓이 36% 감소했습니다. 이러한 결과는 고객 지원과 효율성을 향상시키는 데있어 haptik의 효과를 보여줍니다.

재원

LLM 에이전트는 규정 준수 감사, 추적 지출 및 재무보고를 도울 수 있습니다. 또한 재무 데이터의 해석 및 관리 요약 작성을 도울 수 있습니다. Kore.ai와 같은 응용 프로그램은 금융 부서의 생산성을 높이기 위해 프로세스를 자동화하는 데 널리 사용됩니다.

실제 구현

공공 서비스 신용 조합의 재무 팀은 고객 서비스 및 마케팅을 위해 Kore.ai를 구현했습니다. AI는 고객의 가장 반복적 인 질문에 답변하고 새로운 제품을 제공하며 쿼리를 간소화하도록 교육을 받았습니다. 구현 후 한 달 안에이 회사는 인간 에이전트 서비스 전화가 24%감소했으며 통화 격리 율이 증가하고 고객 만족도가 높아졌습니다.

마케팅

LLM 에이전트는 블로그, 이메일 마케팅 및 소셜 미디어 플랫폼 용 콘텐츠를 만들 수 있습니다. 또한 소비자 입력 및 시장 동향을 분석 할 수 있습니다. Copy.ai 및 Jasper와 같은 인기있는 LLM 도구는 마케팅 조직이 컨텐츠를보다 빠르고 효율적으로 생산하는 데 도움을줍니다.

실제 구현

Lenovo는 AI 에이전트를 사용하여 피치 서적을 만들어 외부 대행사에 대한 의존도와 비용 절감을 줄입니다. 이 구현은 마케팅 프로세스를 크게 확보했습니다. 또한 Lenovo는 교육 자료를 개발하여 마케팅 팀 이이 AI 에이전트를 효과적으로 사용하도록 안내하여 마케팅 노력의 생산성과 효율성을 더욱 향상 시켰습니다.

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인적 자원

Amelia는 직원에게 더 나은 서비스를 제공하는 AI 에이전트입니다. 쿼리가있는 경우이 도구를 사용하여 일반적인 질문을하면 적시에 응답을 얻을 수 있습니다. 신입 사원을 탑승하는 데 필요한 시간을 줄이며 모든 조직의 HR 팀에 도움이됩니다.

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소프트웨어 개발

LLM 에이전트는 소프트웨어 개발자가 코드를 작성, 검토 및 최적화하는 데 도움을줍니다. AI 기반 코드 완료, 문제 감지 및 Tabnine 및 Github Copilot과 같은 권장 도구는 개발 시간을 줄이고 코드 품질을 향상시킵니다.

실제 구현

전자 상거래 회사 Swisco는 AI 기반 코드 완료 도구 인 Tebnine을 사용하여 소프트웨어 개발자가 코드를보다 빠르게 생성하는 데 지원합니다. 시간을 절약하는 것 외에도 회사가 코드베이스를 현대화하고 코드를 정기적으로 리팩토링하고 더 많은 기능을 추가하는 데 도움이되었습니다.

공급망 관리

Ampcome은 공급망 관리를위한 LLM 에이전트를 만든 회사입니다. 데이터 분석, 경로 최적화 및 인벤토리 관리에 도움이됩니다.

실제 구현

NVIDIA는 생성 AI의 도움으로 AI 에이전트 플래너를 만들었습니다. NVIDIA 추론 마이크로 서비스 (NIM)에서 개발되었습니다. 에이전트는 LLM, NEMO 리트리버 및 CUOPT NIM을 활용하여 다시 계획 시간을 몇 시간에서 몇 초로 줄입니다.

LLM 에이전트 구현을위한 모범 사례

LLM 에이전트의 사용을 최적화하기 위해 특정 모범 사례를 준수해야합니다.

• 중요한 작업 결정 : 시작하려면 기업은 상담원 도구를 가장 많이 요구하는 부서를 식별해야합니다. 그런 다음 해당 부서에서 도구의 파일럿 프로젝트를 실행할 수 있습니다. 그들이 유익하다고 생각한다면, 그들은 비즈니스 전반에 걸쳐 그것을 구현해야합니다.
• 그룹 교육 : 부서에서 도구 또는 에이전트 시스템을 구현하기 전에 경영진은 팀 구성원이 관련 프로세스와 함께 에이전트의 작업에 대한 개요를 제공 할 수있는 인식 세션을 수행해야합니다. 팀원은이 도구를 사용하기 때문에 초기 구현 단계에서 인간 감독이 필수적입니다.
• 안전 보장 : 에이전트 도구를 채택 할 때는 비즈니스의 데이터 보안 및 개인 정보를 보장해야합니다. LLM 에이전트가 사용 중에 확립 된 규칙을 따르고 기밀 데이터를 보호하는지 확인하는 것이 중요합니다.
• 연속 업데이트 : 에이전트를 구현할 때는 에이전트에 대한 메모리를 적시에 업데이트하는 것도 중요합니다. 최적의 성능을 보장하려면 LLM 에이전트를 최신 모델, 데이터 및 알고리즘으로 최신 상태로 유지하십시오.

이러한 모범 사례를 준수함으로써 LLM 에이전트를 회사에 통합 할 수 있습니다.

결론

LLM 에이전트는 모든 조직에서 비즈니스 효율성을 높이기위한 효과적인 도구가 될 수 있습니다. 이 AI 기반 봇은 단조로운 활동을 자동화하고 의사 소통을 촉진하며 데이터 중심의 통찰력을 제공함으로써 고 충격적인 작업에 집중할 수 있도록 직원을 자유롭게합니다. 고객 서비스, 마케팅, 금융 또는 인적 자원에 관계없이 LLM 에이전트는 현대 회사 프로세스에 빠르게 중요 해지고 있습니다. 적절한 도구를 선택하고 모범 사례를 준수하여 LLM 에이전트가 작업 영역을 혁신 할 수있는 잠재력을 완전히 깨닫게 될 수 있습니다.

자주 묻는 질문

Q1. AI 요원은 무엇입니까?

A. AI 에이전트는 자율 시스템을 구축하는 데 도움이됩니다. 기능을 사용하여 데이터를 분석하고 결정을 내리면 인간의 개입을 쉽게 제거하고 작업의 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

Q2. 비즈니스에 에이전트의 사용은 무엇입니까?

A. LLMS는 마케팅 컨텐츠를 생성하고 계획하고 인적 자원 활동을 최적화 할 수 있습니다. AI 에이전트는 소프트웨어 개발에 사용하여 코드를 작성하고 디버그 할 수 있습니다. 또한 고객 지원 활동을 자동화하고 개인화 할 수 있습니다. 다양한 산업 및 비즈니스 기능에 걸쳐 LLM 에이전트의 다른 사용 사례가 많이 있습니다.

Q3. LLM의 사용 사례는 무엇입니까?

A. GPT 시리즈 또는 LLAMA와 같은 LLM 또는 대형 언어 모델은 자연어 기반 쿼리를 이해하고 텍스트를 생성합니다. 데이터 및 통찰력을 요약, 번역 및 생성하는 것과 같은 작업을 위해 설계되었습니다. 또한 의미있는 정보를 얻기 위해 많은 양의 콘텐츠를 분석하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한, 당신은 선택한 LLM으로 구동되는 RAG (Respreval Augmented Generation System) 및 AI 에이전트를 만들 수 있습니다.

Q4. 인기있는 디자인 유형의 에이전트는 무엇입니까?

A. 4 가지 인기있는 디자인 유형의 에이전트는 반응 에이전트, 계획 에이전트, 다중 에이전트 및 반사제입니다.

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