Amazon Quick, 에이전트 작업 분류 체계 공개

Amazon 머신러닝팀이 Amazon Quick의 에이전트 작업을 ‘언제(When)’, ‘무엇을(What)’, ‘누가(Who)’, ‘어떻게(How)’라는 네 가지 질문으로 나누는 분류 체계를 공개했습니다. 트리거는 작업을 시작하고 지시를 전달하는 요소이며, 에이전트는 작업을 수행하는 주체, 기능은 에이전트가 사용하는 수단입니다. 이번 게시물은 연재의 첫 편으로, 에이전트 운영체제와 백그라운드 학습, 선제적 피드 등을 후속 주제로 예고했습니다.

분류 체계는 트리거를 사람이 시작한 요청, 한 에이전트가 다른 에이전트에 하위 문제를 맡기는 경우, 예약 작업, 외부 시스템 이벤트 등 네 종류로 구분합니다. 외부 이벤트에는 새 이메일, Slack 멘션, 파일 변경, 웹훅이 포함됩니다. 트리거 유형에 따라 작업 방식도 달라집니다. 예약 작업은 확신이 없으면 아무것도 하지 않을 수 있지만, 사람에게 응답하는 에이전트는 추가 질문을 할 수 있습니다.

Amazon은 에이전트를 상시 지시, 사용 가능한 기능, 학습한 맥락으로 구성된 지속적 학습 주체로 정의합니다. 기능은 상황에 따라 바뀔 수 있고, 학습한 맥락에는 유용한 검색어와 선호 형식, 예외 상황이 포함될 수 있습니다. 이 정의에서 기반이 되는 대규모 언어 모델, 대화 기록, 트리거는 에이전트 바깥에 있습니다. 따라서 Slack을 살펴보고 아침 요약을 보내라는 요청은 보통 새 에이전트나 워크플로를 만드는 대신 기존 에이전트에 트리거를 추가하는 방식입니다.

기능은 유연한 동작부터 고정된 절차까지 다양합니다. 도구는 정해진 인터페이스로 단일 작업을 수행하고, 스킬은 지침과 자료를 묶되 판단 여지를 남깁니다. 워크플로는 단계와 분기, 오류 처리를 정해진 순서로 지정하며, 판단 로직은 코드에 둡니다. 스킬에는 점진적 공개 방식이 적용돼 에이전트가 처음에는 이름과 간단한 설명만 보고, 관련성이 있을 때 전체 지침을 불러옵니다. Amazon은 스킬이 조직의 전문 지식을 기록·버전 관리·공유하는 방법이며, 워크플로는 감사 가능성과 단계별 가시성, 서비스 간 예측 가능한 조율을 제공한다고 설명했습니다.

게시물은 절차가 충분히 정립되면 스킬이 워크플로로 바뀔 수 있으며, 이 전환을 ‘결정화’라고 부른다고 밝혔습니다. 예외 상황이 생기면 워크플로가 스킬처럼 유연해질 수 있는데, 이 과정은 ‘용해’라고 부릅니다. Amazon은 지속 학습 프레임워크가 이런 변화를 지원한다고 밝혔으며, 자세한 내용은 후속 게시물에서 공개할 예정입니다. Slack 요약 사례에서는 예약 지시를 설정하거나, 형식 규칙과 채널 우선순위를 담은 스킬을 추가하거나, 단계와 오류 처리가 고정된 워크플로를 선택할 수 있습니다. 선택은 사용자가 원하는 통제 수준과 예측 가능성에 달려 있으며, 축적된 선호와 작업 지식은 이후 실행을 개선할 수 있습니다.

Amazon 머신러닝팀이 Amazon Quick의 에이전트 작업을 ‘언제(When)’, ‘무엇을(What)’, ‘누가(Who)’, ‘어떻게(How)’라는 네 가지 질문으로 나누는 분류 체계를 공개했습니다. 트리거는 작업을 시작하고 지시를 전달하는 요소이며, 에이전트는 작업을 수행하는 주체, 기능은 에이전트가 사용하는 수단입니다. 이번 게시물은 연재의 첫 편으로, 에이전트 운영체제와 백그라운드 학습, 선제적 피드 등을 후속 주제로 예고했습니다.

분류 체계는 트리거를 사람이 시작한 요청, 한 에이전트가 다른 에이전트에 하위 문제를 맡기는 경우, 예약 작업, 외부 시스템 이벤트 등 네 종류로 구분합니다. 외부 이벤트에는 새 이메일, Slack 멘션, 파일 변경, 웹훅이 포함됩니다. 트리거 유형에 따라 작업 방식도 달라집니다. 예약 작업은 확신이 없으면 아무것도 하지 않을 수 있지만, 사람에게 응답하는 에이전트는 추가 질문을 할 수 있습니다.

Amazon은 에이전트를 상시 지시, 사용 가능한 기능, 학습한 맥락으로 구성된 지속적 학습 주체로 정의합니다. 기능은 상황에 따라 바뀔 수 있고, 학습한 맥락에는 유용한 검색어와 선호 형식, 예외 상황이 포함될 수 있습니다. 이 정의에서 기반이 되는 대규모 언어 모델, 대화 기록, 트리거는 에이전트 바깥에 있습니다. 따라서 Slack을 살펴보고 아침 요약을 보내라는 요청은 보통 새 에이전트나 워크플로를 만드는 대신 기존 에이전트에 트리거를 추가하는 방식입니다.

기능은 유연한 동작부터 고정된 절차까지 다양합니다. 도구는 정해진 인터페이스로 단일 작업을 수행하고, 스킬은 지침과 자료를 묶되 판단 여지를 남깁니다. 워크플로는 단계와 분기, 오류 처리를 정해진 순서로 지정하며, 판단 로직은 코드에 둡니다. 스킬에는 점진적 공개 방식이 적용돼 에이전트가 처음에는 이름과 간단한 설명만 보고, 관련성이 있을 때 전체 지침을 불러옵니다. Amazon은 스킬이 조직의 전문 지식을 기록·버전 관리·공유하는 방법이며, 워크플로는 감사 가능성과 단계별 가시성, 서비스 간 예측 가능한 조율을 제공한다고 설명했습니다.

게시물은 절차가 충분히 정립되면 스킬이 워크플로로 바뀔 수 있으며, 이 전환을 ‘결정화’라고 부른다고 밝혔습니다. 예외 상황이 생기면 워크플로가 스킬처럼 유연해질 수 있는데, 이 과정은 ‘용해’라고 부릅니다. Amazon은 지속 학습 프레임워크가 이런 변화를 지원한다고 밝혔으며, 자세한 내용은 후속 게시물에서 공개할 예정입니다. Slack 요약 사례에서는 예약 지시를 설정하거나, 형식 규칙과 채널 우선순위를 담은 스킬을 추가하거나, 단계와 오류 처리가 고정된 워크플로를 선택할 수 있습니다. 선택은 사용자가 원하는 통제 수준과 예측 가능성에 달려 있으며, 축적된 선호와 작업 지식은 이후 실행을 개선할 수 있습니다.