Let AI Agents Tell You What They Need — Raj Navakoti, IKEA
이 워크숍은 AI 에이전트에게 필요한 지식을 주입하는 기존의 '푸시' 방식 대신, 에이전트가 실제 문제를 해결하는 과정에서 발생하는 실패를 통해 필요한 지식을 '풀'어내는 수요 기반 컨텍스트 구축 접근법을 소개합니다. IKEA Digital의 실제 사례를 통해 문제 해결을 반복하며 지식 베이스를 점진적으로 개선하고, 이를 통해 에이전트의 자율성을 높이는 실질적인 프레임워크를 제시합니다.
핵심 요약
- 많은 기업이 AI를 사용하지만 88%가 6%의 가치만 창출하는 이유는 AI가 일반 지식(녹색)과 학습 가능한 지식(주황색)은 잘 처리하지만, 기업 고유의 비문서화된 지식(빨간색)에 취약하기 때문입니다.
- 기존 RAG 및 MCP 기반 접근법은 방대한 데이터를 에이전트에게 '푸시'하지만, 데이터의 비결정적이고 신뢰할 수 없으며 테스트되지 않은 특성 때문에 실제 문제 해결에 어려움을 겪습니다.
- 수요 기반 컨텍스트 접근법은 에이전트에게 실제 작업 항목(문제)을 제공하고, 에이전트가 해당 작업을 해결하는 데 필요한 정보가 무엇인지 '요청'하게 하는 '풀' 방식입니다. 이 과정에서 에이전트는 필요한 지식을 문서화하고 큐레이션하는 역할까지 수행합니다.
전체 요약과 종목별 의견·실시간 분석을 보려면 로그인하세요.
로그인 / 회원가입