AI 에이전트 아키텍처: 정확성이 아닌 신뢰성

이 글에서는 AI 에이전트 아키텍처를 분석하고 사용자 경험이 단순한 정확성보다 중요하다고 주장합니다. 고객 지원 에이전트를 예로 들어 메모리(세션, 고객, 행동, 컨텍스트), 연결성(시스템 통합), 기능(기능의 깊이), 신뢰성(신뢰도 점수, 추론의 투명성, 원활한 에스컬레이션)의 네 가지 아키텍처 계층을 설명합니다. 단일 에이전트, 라우터 + 스킬, 사전 정의된 워크플로우, 멀티 에이전트 협업의 네 가지 아키텍처 접근 방식을 비교하고 간단하게 시작하여 필요에 따라 복잡성을 추가할 것을 권장합니다. 직관에 반하여 사용자는 항상 옳은 에이전트보다 자신의 한계를 솔직하게 인정하는 에이전트를 더 신뢰합니다.