[비동기 AI 검색 에이전트 비서 소개] Genspark AI Autopilot Agent (비동기 AI 에이전트) 소개

Genspark의 Autopilot Agent (비동기 AI Agent) 소개

최근에 AI 검색 에이전트 비서가 출시되어서 여러분과 정보를 공유하고합니다.

저는 생성형 AI로 글을 쓰는데 관심이 많습니다. 대표적인 생성형 AI 들중에서 OpenAI가 최근에 발표한 o1-preview의 추론 능력, Claude AI의 글쓰기에 관련한 정보를 늘 수집을 합니다. 이러한 정보는 오늘 소개하는 AI 검색 에이전트 비서를 통해서 얻고 있습니다.

저는 이 AI 비서에게 아래와 같은 3개의 작업을 동시에 요청을 합니다. 비서가 잘 정리한 최종 결과 보고서는 이메일로 받아 볼 수 있게 주문을 하고 저는 다른 작업에 몰두합니다.

“Claude AI 모델중에서 Claude 3 Opus 가 글쓰기와 창의적인 글 생성에 있어서 다른 생성형 AI 들과 비교하여 탁월한 성능을 제공하고 있다는 사실을 입증할 만한 자료를 찾아주세요”
“OpenAI 에서 출시한 o1 모델이 추론이나 수학문제, 복잡한 과학문제등에 있어서 다른 생성형 AI 들과 비교하여 탁월하다고 주장하는 사실을 입증할만한 자료를 찾아주세요”
"OpenAI 의 o1-preview 가, 단순 환각 아니라 고의로 속임수 쓸 줄 알아...확률은 0.4%, 가짜 정렬(fake alignment)'을 할 수 있는 독특한 능력이 있다" 라는 내용의 기사를 최초로 게시한 해외사이트를 찾아줘”

AI 검색 에이전트 비서는 전 세계의 150개 웹사이트를 모두 방문하여 자료를 수집하고, 자료가 정확한지 교차 검증도하고, 찾아진 정보에 해당 정보가 있으면 해당 문구에 하이라이트로 표시하여 스크린샷 해줍니다. 최종적으로 최종 보고서를 만들어서 저에게 이메일로 전송합니다.

Genspark AI (https://www.genspark.ai/autopilotagent) 에서 AI 에이전트 비서 역할을 하는 혁신적인 Autopilot Agent (비동기 AI agent) 서비스를 출시하였습니다. 저는 이 서비스를 이용하여 다양한 검색을 합니다.

Genspark의 AI 비서는 이 모든 과정을 자동으로 처리합니다. 여러분이 자연어로 질문을 던지면 AI 비서는 관련된 여러 작업을 동시에 비동기적으로 실행합니다. 다양한 출처에서 정보를 수집하고, 교차 검증과 추론을 수행하죠. 여러분은 이 과정을 기다릴 필요 없이 다른 일을 하면서 나중에 이메일을 통해 결과를 확인하면 됩니다. 이것이 바로 명실상부한 비동기 AI 에이전트의 실현인 것입니다.

이 AI 서비스는 단순히 정보를 제공하는 것에 그치지 않습니다. 수집한 정보를 분석하고 요약하여 여러분이 쉽게 이해할 수 있는 형태로 제공합니다. 또한 여러분과 다른 사용자들의 질문과 답변이 데이터베이스에 축적되어, 점점 더 많은 양질의 정보를 활용할 수 있게 됩니다.

Genspark AI 의 Autopilot Agent 가 무엇인지 자세한 설명입니다.

(** 이 설명은 https://mainfunc.ai/blog/genspark_autopilot_agent 내용을 참조하여 정리한 것입니다.**)

유튜브 : https://youtu.be/PH2Ac3nb7x4

새로운 오토파일럿 에이전트를 출시하면서, 사용자가 다른 중요한 우선순위에 집중할 수 있도록 복잡한 조사, 교차 확인, 데이터 수집 및 기타 시간 소모적인 작업을 처리하는 효과적인 인간 비서처럼 작동하는 세계 최초의 비동기식 AI 에이전트를 출시합니다.

사실 확인 또는 사실 확인은 사람들이 인터넷을 이용하는 가장 일반적인 이유 중 하나이지만, 기존 검색 엔진은 진실을 찾는 데 시간이 많이 걸리는 번거로운 작업일 수 있습니다. 원래 검색어를 여러 번 바꾸고 제공된 링크를 꼼꼼하게 교차 확인해야 하는 경우가 많으며, 어느 것도 정확한 콘텐츠를 보장하지 못합니다.

이러한 상황에서 Genspark의 오토파일럿 에이전트가 등장했습니다.프롬프트를 입력하기만 하면 Genspark가 이를 작업으로 재구성합니다.

예를 들어 다음과 같이 질문한다고 상상해 보세요:

“영화 007 시리즈에 제임스 본드 역을 하였던 배우들중에서, 셰익스피어 작품을 각색한 다른 영화나 연극에 출연한 배우가 있는지 찾아주고, 만일 있다면 누가 어떤 영화나 연극에 출연을 하였는지 조사해줘?'

Genspark Autopilot Agent

Genspark Autopilot Agent는 IMDB, 위키피디아, 미디어 기사 및 영화 리뷰와 같은 여러 권위 있는 출처를 조사하고 100개 이상의 사이트를 조사하여 교차 검증 작업을 시작합니다. 몇 분 안에 Genspark는 조사 결과 요약본을 제공합니다. 이 경우, Genspark는 아래와 같은 요약 정보를 이메일로 알려줍니다.

총 109개의 출처를 검토한 결과, 티모시 달튼이 007 영화 시리즈에 출연했음을 확인할 수 있었습니다. 그는 'The Living Daylights'와 'Licence to Kill'에서 제임스 본드 역할을 맡았습니다. 또한, 그는 로얄 셰익스피어 컴퍼니와 함께 '로미오와 줄리엣', '헨리 4세, 파트 1', '햄릿'에 출연했음을 확인할 수 있었습니다. 그러나 '헨리 5세'와 '안토니와 클레오파트라'에 대한 구체적인 증거는 부족하며, 특히 로얄 셰익스피어 컴퍼니와의 관련성은 명확하지 않습니다. 따라서 이 진술은 부분적으로만 정확하다고 결론지을 수 있습니다. 신뢰할 수 있는 출처를 우선시하며, 증거의 신뢰성과 강도를 평가하여 결론을 도출했습니다. 이 분석은 티모시 달튼의 경력에 대한 이해를 돕기 위해 다양한 출처를 종합하여 제공되었습니다.

교차 검사 자동 파일럿 에이전트의 주요 이점:

질의를 다시 작성하거나 여러 소스를 교차 확인할 필요가 없습니다. 모든 병렬 조사, 추론, 교차 확인 및 요약은 Genpark가 대신 처리합니다.
완전히 투명한 출처를 통해 더욱 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.
작업이 비동기식으로 완료되므로 다른 작업에 집중할 수 있습니다.
여러 작업을 동시에 처리할 수 있습니다

교차 검사는 시작에 불과합니다. 여러 개의 전문화된 오토파일럿 에이전트가 협력하여 시간을 절약하고 작업을 완료하는 미래를 상상해 보세요. 지금과는 전혀 다른 멋진 경험이 될 것입니다!

주요 혁신의 기반이 되는 젠스파크 오토파일럿 에이전트:

비동기 계산 프레임워크:다른 서비스에서는 사용자가 첫 번째 질문의 결과를 기다렸다가 소화한 다음 후속 질문을 해야 합니다. 그러나 Genspark의 오토파일럿 에이전트는 비동기적 특성으로 인해 마치 인간 비서가 있는 것처럼 작업에 대한 브리핑을 하고, 비서가 자리를 비우고 조사를 수행한 다음 원래 질문에 대한 포괄적이고 꼼꼼한 답변을 제시합니다. 아무리 똑똑한 인턴이라도 작업을 완료하는 데 몇 시간이 걸릴 수 있지만 Genspark는 다단계 계획과 추론, 강도 높은 병렬 연구를 수행하고 커피 한 잔 마시는 시간보다 짧은 시간에 결과를 반영하고 요약해줍니다. 사용자가 Genspark에서 다른 곳으로 이동하거나 노트북을 닫아도 작업은 백그라운드에서 계속 진행됩니다. 작업이 완료되면 이메일이 전송되며, 이 작업은 일반적으로 몇 분 밖에 걸리지 않습니다.

Genspark Autopilot Agent

증거를 뒷받침하는 스마트한 인라인 스크린샷:젠스파크는 작업의 일환으로 연구한 모든 권위 있는 출처를 인용하고 링크를 제공할 뿐만 아니라 관련 콘텐츠를 강조하여 연구 결과를 설명하는 인라인 스크린샷을 스마트하게 포함시켰습니다.

Genspark Autopilot Agent

확장 가능한 오토파일럿 에이전트 프레임워크:많은 사람들이 검색에 AI를 사용한 초기 경험에서 부정확하거나 심지어 위험한 결과를 얻었기 때문에 불신이 커지고 여러 참조를 교차 확인해야 하는 상황이 발생했습니다. 지연 시간과 품질 사이에는 상충 관계가 있으며, AI 에이전트에게 작업을 완료하는 데 더 많은 시간을 주면 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. 시간이 조금 더 주어지면 AI 에이전트는 더 많은 콘텐츠를 읽고, 더 많은 서비스를 확인하고, 더 많은 반영을 수행하여 더 나은 품질과 더 정확한 결과 요약으로 돌아올 수 있습니다. 오토파일럿 에이전트의 교차 확인 기능은 가장 일반적인 검색 사용 사례 중 하나에 대한 첫 단계에 불과하며 궁극적인 목표는 다양한 유형의 작업에 맞춰진 초스마트 에이전트 그룹을 만드는 것입니다. 궁극적으로 사용자는 개인의 선호도와 맥락을 모두 이해하는 여러 개의 개인화된 비동기식 오토파일럿 에이전트를 보유하게 될 것이며, 심지어 다양한 복잡한 작업을 완료하기 위해 함께 협업할 수도 있습니다.
기본적으로 커뮤니티 공유:모든 오토파일럿 에이전트 결과는 기본적으로 공개되며 Genspark 커뮤니티에 공유되어 다른 Genspark 사용자가 검색 가능한 프리미엄 데이터가 됩니다. 오토파일럿 에이전트를 사용하는 사람이 많아질수록 더 많은 프리미엄 콘텐츠가 생성되어 다른 사용자와 공유될 것입니다. 젠스파크는 점점 더 많은 사람들이 기여하고 협업할 수 있는 번성하는 콘텐츠 생태계를 구축하고자 합니다.

다른 예시문을 시도해 보세요:

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비동기 연산, 스마트 인라인 스크린샷, 확장 가능한 프레임워크를 통합하여 정보 검색 방식을 개선하는 데 그치지 않고 전체 검색 경험을 혁신하고 있습니다. 혁신적인 접근 방식은 기존 검색 엔진의 일반적인 불편함을 없애 사용자가 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 제공하는 동시에 진정으로 중요한 것에 집중할 수 있도록 합니다. 기술을 지속적으로 개발하고 개선해 나가면서, 정보와 상호 작용하는 방식을 재정의하고 생산성을 향상시킬 수 있는 Genspark의 잠재력에 대해 기대가 큽니다.

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다음은 Autopilot Agent 기능을 활용하여 질문하여 답을 얻게 되는 과정을 보여줍니다.

질문:”최근 5년간 한국의 대기오염 지수 변화 추세를 분석해 주세요”