AI 에이전트는 사용자가 목표를 제시하면 AI가 문제 해결을 위한 의사결정을 자율적으로 판단해 과업을 수행하는 기술이다. 단순한 질의응답 수준을 넘어 사용자가 부여한 과업의 완료를 위해 AI 스스로 고차원적인 문제를 분석하고 해결한다.
예컨대 사용자가 '출퇴근용 자동차를 알아보고 있다'고 하면 AI 에이전트는 사용자의 상황과 요구 사항을 분석해 예산, 연비, 차량 유형 등을 고려한 맞춤형 자동차 추천 목록을 제공한다. 관심 있는 모델에 대한 상세 정보, 딜러 정보까지 연결해 줄 수 있다.
교육 현장에 특화한 벨라 에이전트는 기업용 거대언어모델(LLM) 서비스인 '벨라'에 접목돼 있다. 검색증강생성(RAG) 기술을 통합해 LLM 서비스의 한계로 꼽히는 정보의 최신성과 정확도를 높였다.
교육기관은 안내하고자 하는 정보가 담긴 문서를 벨라 에이전트에 올리면 해당 데이터를 기반으로 질의응답이 가능한 챗봇 서비스를 이용할 수 있다. 신규 정보가 발생하거나 내용 변경이 필요할 경우 챗봇에 대한 추가 개발 없이 관련 문서만 교체하면 된다.
예를 들어 학생들의 장학금 신청 등 빈번히 발생하는 문의와 관련해 벨라 에이전트는 단순히 답변하는 수준을 넘어 실제 신청 절차까지 돕는다. 교직원은 업무 효율성을 높이고 학생들은 자신에게 필요한 개인화된 정보를 안내받을 수 있다.
교내 전사적 자원관리(ERP) 시스템과의 연동도 지원한다. 스켈터랩스는 이번 교육 분야 특화 AI 에이전트를 시작으로 제품 포트폴리오를 확대하며 더욱 폭넓은 분야에서 활용도 높은 맞춤형 LLM 서비스를 지원할 계획이다.
조원규 스켈터랩스 대표는 "RAG 기술을 적용한 AI 에이전트는 교육 분야와 같이 정확도 높은 정보를 제공하는 것이 중요한 영역의 디지털 전환을 이끄는데 있어서 특히 효과적"이라며 "다양한 분야 및 산업 현장에서 체감할 수 있는 혁신을 만들어 나갈 것"이라고 했다.
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