AI 에이전트 통합: 상호 운용성을 위한 기반 구축
미래의 업무는 점점 더 에이전트 주도형으로 변화하고 있습니다. 기업들은 고객 문제 해결, 승인 관리, 부서 간 협업 촉진 등 실제 업무를 지원하기 위해 AI 에이전트를 점진적으로 도입하고 있습니다. 이러한 추세에 따라 SAP는 SAP Business Suite 전반에서 교차 기능 에이전트 워크플로우를 지원하는 Joule을 통해 협업 에이전트 아키텍처를 지원하고 있습니다.
그러나 이러한 에이전트의 진정한 가치는 단일 공급업체 환경 내에서 실현될 수 없습니다. 에이전트는 복잡한 엔터프라이즈 워크플로우에서 작업을 조정하면서 다양한 플랫폼에서 협업하고 정보를 안전하게 교환할 수 있어야 합니다. 이러한 원활한 상호 작용에 대한 필요성은 A2A 프로토콜을 단순한 API 통합 및 확장 도구를 넘어선 중요한 단계로 만듭니다.
이것이 SAP가 Google Cloud 및 기타 업계 리더와 함께 새로운 A2A 프로토콜 개발에 협력해 온 이유입니다. 이 개방형 표준의 목표는 서로 다른 공급업체의 에이전트가 상호 작용하고 컨텍스트를 공유하며 함께 작업할 수 있도록 하여 이전에는 사일로화되었던 시스템 전반에서 원활한 자동화를 가능하게 하는 것입니다.
고객에게 불만이 있는 시나리오를 생각해 보십시오. 영업 담당자는 Gmail을 통해 송장에 대한 문의를 받습니다. 도구를 전환하는 대신 Joule이 이메일에서 직접 실행됩니다. Joule은 에이전트 오케스트레이터 역할을 하며 클레임 해결 프로세스를 시작하고 관련 웨어하우스 트랜잭션 데이터가 저장된 Google BigQuery와 함께 작동하는 다른 Google 에이전트와 상호 작용합니다. 이러한 방식으로 여러 에이전트가 협력하여 문제를 확인하고 통찰력을 얻고 솔루션을 제안합니다. 수동 시스템 전환이나 데이터 조정이 필요 없고 컨텍스트가 손실되지 않습니다.
이것이 A2A 프로토콜이 달성하고자 하는 교차 플랫폼 협업의 종류입니다. 여러 AI 에이전트가 함께 작동할 수 있도록 지원함으로써 비즈니스 성과를 창출하고 마찰을 줄이며 인간이 보다 전략적인 작업에 집중할 수 있도록 합니다. 이 프로토콜은 또한 SAP의 Joule에 대한 비전을 강화하여 상호 운용성, 예측력 및 비즈니스 컨텍스트에 대한 연결성을 향상시켜 엔터프라이즈 워크플로우 전반에서 에이전트 오케스트레이터 역할을 수행합니다.
엔터프라이즈 AI에서 상호 운용성의 중요성
급변하는 엔터프라이즈 AI 환경에서 상호 운용성 개념은 AI 솔루션의 성공과 확장성을 결정하는 데 중요한 요소로 부상했습니다. AI 에이전트의 컨텍스트에서 상호 운용성은 이러한 에이전트가 서로 다른 플랫폼, 시스템 및 공급업체에서 원활하게 통신, 협업 및 정보를 교환할 수 있는 능력을 나타냅니다. 이 기능은 AI의 잠재력을 최대한 활용하고 혁신적인 비즈니스 성과를 창출하는 데 필수적입니다.
사일로 해체 및 협업 촉진
전통적으로 AI 시스템은 다른 시스템과 상호 작용하거나 데이터를 공유하는 능력이 제한된 사일로에서 작동했습니다. 이러한 상호 운용성 부족은 엔터프라이즈 전반에 AI 솔루션을 구현하려는 조직에 상당한 과제를 야기했습니다. 분산된 시스템에 있는 데이터에 쉽게 액세스하거나 통합할 수 없어 AI 모델이 비즈니스 컨텍스트에 대한 포괄적인 이해를 얻는 데 어려움을 겪고 있습니다.
A2A 프로토콜은 AI 에이전트가 서로 다른 플랫폼에서 통신하고 협업할 수 있는 표준화된 프레임워크를 제공하여 이러한 과제를 해결합니다. 이를 통해 조직은 사일로를 해체하고 보다 연결되고 통합된 AI 생태계를 만들 수 있습니다. 에이전트가 정보를 공유하고 작업을 조정할 수 있도록 함으로써 A2A 프로토콜은 협업을 촉진하고 AI 솔루션이 보다 효과적으로 함께 작동할 수 있도록 합니다.
효율성 향상 및 마찰 감소
상호 운용성은 또한 비즈니스 프로세스에서 효율성을 향상시키고 마찰을 줄이는 데 중요한 역할을 합니다. AI 에이전트가 서로 원활하게 상호 작용할 수 있을 때 수동 개입이 필요한 작업을 자동화할 수 있습니다. 이를 통해 이러한 작업을 완료하는 데 필요한 시간과 노력을 크게 줄여 인간 직원이 보다 전략적이고 창의적인 작업에 집중할 수 있도록 합니다.
예를 들어 앞에서 설명한 고객 서비스 시나리오에서 A2A 프로토콜을 사용하면 Joule이 Google BigQuery와 원활하게 상호 작용하여 관련 웨어하우스 트랜잭션 데이터를 검색할 수 있습니다. 이렇게 하면 영업 담당자가 이 데이터를 수동으로 검색할 필요가 없어 시간이 절약되고 오류 위험이 줄어듭니다.
혁신 및 유연성 증진
상호 운용성은 또한 엔터프라이즈 AI 환경에서 혁신과 유연성을 증진합니다. 서로 다른 공급업체의 AI 에이전트가 함께 작동할 수 있도록 지원함으로써 A2A 프로토콜은 보다 경쟁적이고 혁신적인 생태계를 조성합니다. 조직은 더 이상 단일 공급업체의 솔루션에 갇혀 있지 않고 플랫폼이나 공급업체에 관계없이 특정 요구 사항에 가장 적합한 AI 에이전트를 선택할 수 있습니다.
이러한 유연성은 새로운 기술과 솔루션이 끊임없이 등장하는 빠르게 진화하는 AI 분야에서 특히 중요합니다. 상호 운용성을 통해 조직은 이러한 새로운 기술을 기존 AI 생태계에 쉽게 통합하여 최신 AI 발전을 따라잡고 활용할 수 있습니다.
상호 운용성을 주도하는 개방형 표준의 역할
A2A 프로토콜은 상호 운용성의 핵심 요소인 개방형 표준의 원칙을 기반으로 합니다. 개방형 표준은 서로 다른 시스템이 서로 상호 작용하는 방법을 정의하는 공개적으로 사용 가능한 사양입니다. 개방형 표준을 준수함으로써 공급업체는 AI 에이전트가 다른 공급업체의 에이전트와 원활하게 통신하고 협업할 수 있도록 보장할 수 있습니다.
개방형 표준의 이점
개방형 표준을 사용하면 엔터프라이즈 AI 환경에 다음과 같은 여러 가지 이점이 있습니다.
- 상호 운용성 증가: 개방형 표준은 AI 에이전트가 통신하고 협업할 수 있는 공통 프레임워크를 제공하여 서로 다른 플랫폼과 공급업체에서 원활하게 함께 작동할 수 있도록 보장합니다.
- 공급업체 종속성 감소: 개방형 표준은 조직이 단일 공급업체의 솔루션에 종속되는 것을 방지하여 특정 요구 사항에 가장 적합한 AI 에이전트를 선택할 수 있도록 합니다.
- 혁신 촉진: 개방형 표준은 표준을 준수하고 다른 에이전트와 상호 운용할 수 있는 AI 에이전트를 개발하도록 장려하여 보다 경쟁적이고 혁신적인 생태계를 조성합니다.
- 비용 절감: 개방형 표준은 통신 및 협업을 위한 공통 프레임워크를 제공하므로 AI 솔루션 통합과 관련된 비용을 줄일 수 있습니다.
개방형 표준으로서의 A2A 프로토콜
A2A 프로토콜은 모든 공급업체가 이를 구현하고 AI 에이전트가 다른 에이전트와 상호 운용할 수 있도록 지원할 수 있는 개방형 표준으로 설계되었습니다. 이러한 개방형 접근 방식은 프로토콜의 광범위한 채택을 추진하고 엔터프라이즈 AI 환경의 기본 요소가 되도록 보장하는 데 필수적입니다.
Google Gemini 및 멀티모달 RAG로 AI 기능 확장
SAP와 Google Cloud 간의 협력은 A2A 프로토콜을 넘어 SAP의 Generative AI Hub 내에서 Google Gemini 모델을 통합하고 멀티모달 RAG에 Google의 비디오 및 오디오 인텔리전스 기능을 활용하는 것까지 확장됩니다. 이러한 이니셔티브는 SAP의 AI 기능이 더욱 향상되고 사용자가 더 광범위한 AI 기반 기능에 액세스할 수 있도록 합니다.
SAP의 Generative AI Hub에서 Google Gemini 모델
SAP의 Generative AI Hub 내에서 Google Gemini 모델을 통합하면 사용자는 다음과 같은 다양한 작업에 사용할 수 있는 최첨단 대규모 언어 모델(LLM)에 액세스할 수 있습니다.
- 텍스트 생성: 마케팅 콘텐츠, 제품 설명, 고객 서비스 응답 등 다양한 용도로 현실적이고 일관된 텍스트를 생성합니다.
- 언어 번역: 높은 정확도와 유창함으로 서로 다른 언어 간에 텍스트를 번역합니다.
- 질문 답변: 주어진 컨텍스트 또는 지식 기반을 기반으로 질문에 답변합니다.
- 코드 생성: 자연어 설명을 기반으로 다양한 프로그래밍 언어로 코드를 생성합니다.
Google Gemini 모델을 SAP 에코시스템에 통합함으로써 SAP는 사용자에게 작업 자동화, 의사 결정 개선 및 고객 경험 향상에 사용할 수 있는 강력한 AI 기능을 제공합니다.
Google의 비디오 및 오디오 인텔리전스를 사용한 멀티모달 RAG
멀티모달 RAG에 Google의 비디오 및 오디오 인텔리전스 기능을 활용하면 SAP 사용자는 지식 검색 및 학습을 위해 비디오 및 오디오 콘텐츠에 포함된 정보를 활용할 수 있습니다. 멀티모달 RAG는 검색 증강 생성과 멀티모달 데이터를 결합하여 AI 모델이 텍스트, 이미지, 비디오 및 오디오를 포함한 다양한 소스의 정보에 액세스하고 처리할 수 있도록 합니다.
이 기능은 다음과 같은 경우에 특히 유용합니다.
- 비디오 학습: 비디오 콘텐츠의 요약 및 스크립트를 자동으로 생성하여 사용자가 비디오에서 더 쉽게 배울 수 있도록 합니다.
- 지식 검색: 자연어 쿼리를 사용하여 비디오 및 오디오 콘텐츠 내에서 정보를 검색합니다.
- 콘텐츠 풍부화: 메타데이터 및 주석으로 비디오 및 오디오 콘텐츠를 풍부하게 하여 더 쉽게 검색하고 액세스할 수 있도록 합니다.
Google의 비디오 및 오디오 인텔리전스 기능을 활용함으로써 SAP는 사용자가 비정형 데이터의 가치를 활용하고 멀티미디어 콘텐츠에서 더 심층적인 통찰력을 얻을 수 있도록 합니다.
개방적이고 유연하며 비즈니스 중심적인 AI에 대한 공동 약속
SAP와 Google Cloud 간의 협력은 개방적이고 유연하며 비즈니스 컨텍스트에 깊이 뿌리내린 엔터프라이즈 지원 AI를 제공하려는 공동 약속에 의해 주도됩니다. 두 회사 모두 AI는 규모나 산업에 관계없이 모든 비즈니스에서 액세스할 수 있어야 하며 특정 요구 사항에 맞게 조정되어야 한다고 믿습니다.
개방성 및 상호 운용성
SAP와 Google Cloud는 AI 생태계에서 개방성과 상호 운용성을 촉진하기 위해 최선을 다하고 있습니다. A2A 프로토콜은 AI 에이전트가 서로 다른 플랫폼과 공급업체에서 통신하고 협업할 수 있는 표준화된 프레임워크를 제공하므로 이러한 약속에 대한 증거입니다.
유연성 및 맞춤화
두 회사 모두 AI에 관해서 비즈니스마다 다른 요구 사항이 있다는 것을 알고 있습니다. 따라서 각 비즈니스의 특정 요구 사항을 충족하도록 조정할 수 있는 유연하고 사용자 정의 가능한 AI 솔루션을 제공하기 위해 최선을 다하고 있습니다.
비즈니스 컨텍스트 및 관련성
SAP와 Google Cloud는 AI가 비즈니스 컨텍스트와 관련성에 깊이 뿌리내려야 한다고 믿습니다. 그들의 AI 솔루션은 기업이 직면한 특정 과제와 기회를 이해하고 고유한 상황에 맞는 솔루션을 제공하도록 설계되었습니다.
엔터프라이즈 AI의 미래: 협력적이고 상호 운용 가능한 생태계
SAP와 Google Cloud 간의 협력은 협력적이고 상호 운용 가능한 생태계로 특징지어질 엔터프라이즈 AI의 미래를 향한 중요한 단계를 나타냅니다. 이 생태계에서 AI 에이전트는 서로 다른 플랫폼과 공급업체에서 원활하게 통신하고 협업하여 기업이 AI의 잠재력을 최대한 활용하고 혁신적인 비즈니스 성과를 창출할 수 있도록 합니다.
A2A 프로토콜은 AI 에이전트가 상호 운용하고 정보를 공유할 수 있는 표준화된 프레임워크를 제공하여 이러한 미래를 가능하게 하는 데 중요한 역할을 할 것입니다. 개방성, 유연성 및 비즈니스 컨텍스트를 촉진함으로써 SAP와 Google Cloud는 모든 규모와 산업의 비즈니스에 도움이 될 보다 협력적이고 상호 운용 가능한 AI 생태계를 위한 길을 열고 있습니다.