가까운 웹사이트로 오는 AI 에이전트

게시 됨: 2025-01-16

웹사이트를 소유하거나 관리하고 있다면 Google Analytics에 표시되는 '할당되지 않은 트래픽' 뒤에 무엇이 있는지 궁금할 것입니다. 우리 포트폴리오에 있는 사이트의 경우 비율은 2~4% 정도로 높지 않습니다.

Google은 이 상자에 들어가는 내용에 대해 긍정적인 정의를 제공하지 않습니다. 다른 카테고리(유기농, 직접, 추천 등)에 맞지 않는 모든 것입니다. 그것은 봇, 크롤러, 추악한 악성 코드입니다. 이 생물들은 당신과 나처럼 인터넷을 탐색하고 있습니다. 그들은 귀하의 웹사이트 페이지를 확인하고, robots.txt를 보고, 프로그래밍된 작업을 수행하고 있습니다.

그러나 이제 새로운 유형의 자동화된 소프트웨어가 구체화되고 있습니다. 즉, 기꺼이 문을 열고 앉아서 구조화된 데이터, 개방형 API, 잘 문서화된 사이트맵 등 작업을 효율적으로 수행하는 데 필요한 모든 것을 제공할 수 있는 소프트웨어입니다. . 환영합니다: AI 에이전트 !

"웹사이트에서 작업하는 경우 이제 사용자 에이전트를 포함하도록 대상이 확장되었습니다." - John Mueller, Google 검색 관계

에이전트는 특정 문제를 해결하는 디지털 작업자 또는 보조자입니다. 그들은 최적의 솔루션에 도달할 때까지 분석하고, 결정을 내리고, 작업을 수행하고, 종합하고, 반복하는 데 자신의 역량을 사용합니다. 이는 단계별 지침이나 보고 없이 작업을 수행하는 프로젝트 관리자와 다소 유사합니다.

2023년 11월, Bill Gates는 에이전트의 미래에 대해 다음과 같은 글을 썼습니다. “에이전트는 소프트웨어 작성 방식은 물론 소프트웨어 사용 방식에도 영향을 미칠 것입니다. 정보를 더 잘 찾고 요약해 주기 때문에 검색 사이트를 대체할 것입니다.”

2024년 Salesforce는 Agentforce를 도입했고, HubSpot의 공동 창업자는 Agent.ai를 공개했으며, Microsoft는 Copilot 에이전트를 출시했고, Google은 Agentspace를 출시했습니다. 거대 기술 기업 외에도 CrewAI, MultiOn, Skyfire와 같은 스타트업에서는 일반 사용자가 AI 에이전트에 더 쉽게 접근할 수 있도록 만들고 있습니다. MIT Technology Review에 따르면 AI 에이전트는 현재 "현재 기술 분야에서 가장 인기 있는 것" 입니다.

귀하의 웹 사이트는 AI 에이전트를 잠재 고객의 일부로 통합해야 합니다. 이것이 우리 모두에게 어떻게 작용할지 살펴보기 전에 에이전트 인공 지능이 무엇을 의미하는지 살펴보고 싶습니다.

Agentic AI와 Generative AI

Generative AI는 사용자 프롬프트를 기반으로 텍스트, 이미지, 음악, 비디오 또는 코드와 같은 원본 출력을 생성합니다. 신경망과 같은 고급 기계 학습 모델을 활용하여 상황을 이해하고 정보를 합성하며 인간의 창의성을 모방하는 결과를 생성합니다.

인공지능의 진화에서 생성적 AI는 기반 역할을 하고, 에이전트적 AI는 변형되고 복잡한 후속 버전입니다. 그렇다면 이 새로운 형태의 AI는 어떻게 작동할까요?

사용자를 대신하여 AI 에이전트는 인간의 개입이 최소화되거나 전혀 필요하지 않은 일련의 작업을 수행하여 목표를 추구합니다. 이러한 자율 에이전트는 독립적인 조치를 취하고, 환경을 분석하고, 변화하는 상황에 대응하여 조치 과정을 조정할 수 있습니다. 또한 복잡한 작업을 완료하거나 더 광범위한 목표를 달성하기 위해 다른 에이전트와 협력하고, 정보를 공유하고, 노력을 조정할 수 있습니다.

ChatGPT 또는 Claude와 같은 LLM에 질문을 하면 답변을 찾아 서면 추천과 함께 답변을 드릴 것입니다. "바르셀로나 근처에 무엇을 방문해야 할까요?"라는 메시지가 표시된다고 가정해 보겠습니다. 당신이 얻게 될 대답은 짧은 설명과 도착 시간이 포함된 목적지 목록입니다.

상담원의 경우 비슷한 방식으로 질문을 하면 상담원은 일련의 다양한 작업을 수행하고 이를 종합하여 필요한 모든 것에 대해 더 나은 전반적인 솔루션을 제시합니다.

이 예에서 AI 에이전트는 아마도 먼저 귀하의 달력과 이메일을 확인하여 바르셀로나 여행이 언제 예정되어 있는지 확인할 것입니다. 그런 다음 일기 예보를 확인하여 가능한 권장 사항을 조정합니다. 취미와 선호도에 따라 근처에서 사용할 수 있는 것이 무엇인지 확인합니다.

당신이 자연과 트레킹을 좋아한다고 가정해 보면, 결과는 다음과 같을 것입니다. “오프로드 하이킹을 하기에 좋은 날씨가 될 것입니다. 8시 45분 기차를 타고 몬세라트까지 가면 약 2시간 30분 정도 소요되는 산트 제로니 트레일(Sant Jeroni Trail)을 즐길 수 있습니다. 제가 기차표를 예약해 드릴까요?” 실제로 매우 다르고 정보가 풍부하며 유용한 답변입니다.

현재 사용 가능한 대부분의 AI 에이전트는 비즈니스 관련 프로세스를 지원하도록 구성되어 있습니다. Open AI의 Sam Altman은 "2025년에는 최초의 AI 에이전트가 "인력에 합류"하여 회사의 성과를 실질적으로 변화시키는 것을 볼 수 있을 것입니다."라고 말합니다. (blog.samaltman.com)

그러나 실제 문제는 위의 예처럼 우리를 대신하여 행동하면서 우리의 페르소나를 구현하고 평생 동반자이자 조수 역할을 할 개인 대리인 입니다. “다시는 검색 사이트에 가지 않을 것입니다. 다시는 생산성 도구를 사용하지 않을 것입니다. 당신은 다시는 아마존에 가지 않을 것입니다. 모든 것은 귀하의 대리인을 통해 중재될 것입니다.”라고 Bill Gates는 말했습니다.

상담원이 액세스할 수 있는 웹사이트

에이전트 AI로의 혁신적인 전환은 인간이 더 이상 웹을 서핑하고 수동으로 클릭할 필요가 없음을 의미합니다. 이는 인간 상호 작용을 위해 설계된 웹 사이트의 전통적인 목적에 도전하기 때문에 웹 사이트 소유자에게 영향을 미칩니다.

AI 에이전트의 사용이 널리 보급됨에 따라 인간 사용자를 위한 정교한 웹 디자인의 중요성은 줄어들 것입니다. AI 에이전트는 미적 측면, 브랜딩 또는 사용자 친화적인 인터페이스에 관심이 없습니다. 대신 구조화된 데이터, 명확한 API, 기계가 읽을 수 있는 콘텐츠에 우선순위를 둡니다. 직관적인 탐색 메뉴 및 시각적으로 매력적인 레이아웃과 같은 전통적인 웹사이트 요소는 백엔드 최적화 및 AI 친화적 기능에 이어 부차적으로 자리잡게 될 것입니다.

AI 에이전트가 웹과 상호 작용하는 데 도움이 되는 도구는 이미 사용 가능합니다.

Browser Use는 AI 에이전트가 웹 사이트와 자연스럽게 상호 작용할 수 있도록 하는 무료 오픈 소스 라이브러리입니다. Claude Sonnet 3.5, DeepSeek v3, GPT-4o 및 로컬 Llama 3에서 작동합니다.

다음은 AI 에이전트가 후보자의 이력서를 사용 가능한 역할과 일치시켜 다양한 직업에 지원하도록 돕는 방법을 보여주는 데모입니다.

AI 에이전트를 위한 웹사이트 준비

이러한 새로운 변화에서 웹사이트의 가치는 AI 에이전트에게 실행 가능한 정보를 제공하고 작업을 완료하기 위한 효율적인 경로를 제공하는 능력에 있습니다.

새로운 고객을 위해 웹사이트를 준비하기 위해 이미 할 수 있는 7가지 작업은 다음과 같습니다.

1. 기계 가독성을 위한 최적화

구조화된 데이터(예: Schema.org, JSON-LD)를 사용하여 AI 에이전트가 콘텐츠를 쉽게 이해하고 추출할 수 있도록 만드세요. 모든 메타데이터가 완전하고 최신인지 확인하세요.

2. API 구현

상담원이 사이트 기능에 직접 액세스할 수 있는 강력한 API를 제공하세요. 이를 통해 시뮬레이션된 탐색 없이도 원활한 상호 작용이 보장됩니다. REST 또는 GraphQL API를 사용하여 데이터 공유를 간소화하세요.

3. 보안과 신뢰를 최우선으로 생각하세요

AI 에이전트는 안전하고 신뢰할 수 있는 사이트를 선호합니다. 경쟁력을 유지하려면 적절한 인증, 데이터 보호 및 규정 준수 조치를 구현하세요. HTTPS, OAuth 인증 및 보안 API를 추가하여 에이전트 신뢰를 구축하세요.

4. 상호작용을 위한 구조화된 경로 제공

에이전트가 데이터에 액세스하고 검색할 수 있는 명확하고 논리적인 경로를 만듭니다. 여기에는 자세한 사이트맵, API에 대한 명시적인 지침, 작업 완료를 위해 잘 문서화된 프로세스가 포함됩니다.

5. 자동화를 통한 최적화

데이터 추출 및 검증과 같은 반복적인 프로세스를 자동화하여 웹사이트가 상담원 액세스에 항상 최적화되도록 하세요. 웹후크 및 자동화된 응답과 같은 도구는 상호 작용 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

6. 확장성 계획

AI 에이전트의 증가된 트래픽을 처리할 수 있도록 서버와 API를 준비하여 요청량이 많아도 성능이 안정적으로 유지되도록 하세요.

7. 다중 모드 기능 강화

일부 AI 에이전트는 텍스트와 함께 이미지, 비디오, 오디오를 처리합니다. 접근 가능한 형식, 적절한 메타데이터, 기계가 읽을 수 있는 설명으로 멀티미디어 콘텐츠를 최적화하세요.

이러한 권장 사항을 구현하는 방법을 알아보려면 AI 에이전트를 위해 웹 사이트를 최적화하는 방법에 대한 Kristian Fagerlie의 실습 동영상을 참조하세요.

일관성을 위해 Dharmesh Shah의 개인 AI 에이전트의 인용문으로 이 게시물을 마무리하겠습니다. 그 목표는 Hubspot의 CTO와 같은 질문에 답하거나 더 나은 답변을 제공하는 것입니다.

상담원은 Dharmesh의 공개 공유 콘텐츠에 대한 교육을 받았으며 AMA(Ask Me Anything)를 위해 연중무휴 24시간 이용 가능합니다.

에이전트 트래픽을 위한 사이트 준비에 대해 DharmeshAI가 말한 내용은 다음과 같습니다. “사이트가 스키마 마크업과 같은 구조화된 데이터 형식으로 정보를 명확하게 전달하도록 보장하여 기능과 접근성을 모두 최적화합니다. 이는 검색 엔진 봇과 들어오는 AI 물결을 모두 촉진합니다. 에이전트가 콘텐츠를 효과적으로 이해하도록 유도합니다.”

이 응답에는 "귀하의 웹 사이트를 에이전트 친화적으로 만들어 미래를 포용하세요!"라는 에이전트 AI의 탁월한 옹호자인 Darmesh의 열정도 담겨 있습니다. 갑시다!

이야! 기사를 끝까지 작성하셨습니다!