에이전트 오케스트레이션의 새 시대: Adobe의 AI 혁신이 가져올 미래

Adobe가 최근 공개한 AI 에이전트 오케스트레이션 시스템은 인터넷 환경과 디지털 마케팅의 패러다임을 바꿀 잠재력을 보여주고 있습니다. 이 혁신적인 접근방식은 다양한 전문 AI 에이전트들이 함께 협업하며 기업의 디지털 경험을 최적화할 수 있는 길을 열어주고 있습니다. 이번 글에서는 Adobe의 에이전트 오케스트레이션 시스템이 어떻게 작동하고, 기업에 어떤 가치를 제공하는지 살펴보겠습니다.

 

Adobe Just Unveiled ORCHESTRATOR: an AI Agents That Might Change the Internet Forever!

 

다중 에이전트 시스템의 부상

최근 AI 기술의 발전으로 다중 에이전트 시스템이 주목받고 있습니다. 이러한 시스템에서는 여러 특화된 AI 에이전트들이 복잡한 작업을 수행하기 위해 협업합니다. Adobe의 접근방식은 이러한 다중 에이전트 패러다임을 기업 환경에 적용하는 것으로, 중앙 오케스트레이터가 개별 에이전트를 호출하고 그들의 기여를 통합하는 방식으로 작동합니다1.

이 접근방식의 주요 장점은 다음과 같습니다:

• 각 에이전트가 특정 기능에 특화되어 고정밀 작업 수행 가능
• 길고 명확하지 않은 지시사항이 요구하는 여러 반복을 피할 수 있음
• 사전에 해결책이 알려지지 않은, 광범위한 연구 공간을 탐색해야 하는 문제에 적용 가능
• 필요할 때 기계 기반 에이전트를 인간 에이전트로 대체할 수 있는 인간-루프 자동화에 자연스럽게 적용 가능1

Adobe 에이전트 오케스트레이터의 작동 방식

Adobe의 에이전트 오케스트레이터는 다양한 전문 AI 에이전트들을 조율하여 마케팅, 콘텐츠 생성, 고객 경험 최적화 등의 작업을 자동화합니다. 이 시스템은 복잡한 작업을 여러 하위 작업으로 분해하고, 각 하위 작업을 가장 적합한 에이전트에게 할당하는 방식으로 작동합니다.

오케스트레이터는 각 에이전트가 자신의 작업을 완료한 후 그 결과를 다른 에이전트와 공유할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 분석 에이전트가 웹사이트 성능 문제를 발견하면 이 정보를 최적화 에이전트에게 전달하여 문제를 해결하게 할 수 있습니다.

Adobe Experience Platform AI Assistant의 역할

Adobe Experience Platform의 AI Assistant는 기업이 대화형 채팅봇을 통해 독점 데이터에 원활하게 접근할 수 있게 해주는 도구입니다. 그러나 접근 제한으로 인해 LLM(대규모 언어 모델)은 이러한 내부 문서에 접근할 수 없어 정확한 응답을 생성하는 데 한계가 있었습니다4.

이러한 한계를 극복하기 위해 Adobe는 지식 그래프(KG)를 활용한 검색 강화 생성(RAG) 프레임워크를 사용합니다. 이 프레임워크는 외부 지식 소스에서 관련 정보를 검색하여 LLM이 이전에 접할 수 없었던 문서 컬렉션에 대한 질문에 답할 수 있게 해줍니다4.

Adobe의 KG-RAG 시스템은 관련 튜플(데이터 쌍)을 검색하여 사용자 프롬프트의 컨텍스트에 추가한 후 LLM에 전송하여 응답을 생성합니다. 이 접근방식은 응답의 관련성을 크게 향상시켜, 무관한 답변을 50% 이상 줄이고 완전히 관련 있는 답변을 88% 증가시켰습니다45.

Adobe 브랜드 컨시어지: 개인화된 경험 제공

Adobe의 브랜드 컨시어지는 개인화된 고객 경험을 제공하는 AI 기반 솔루션입니다. 이 기능은 사용자의 과거 브라우징 정보나 선호도에 기반하여 웹사이트 레이아웃과 콘텐츠를 맞춤화합니다.

브랜드 컨시어지는 사용자의 행동 패턴을 분석하고, 이를 바탕으로 가장 관련성 높은 콘텐츠를 우선적으로 표시함으로써 사용자 참여를 극대화하고 전환율을 향상시킵니다. 또한, 각 방문자에 맞춰 웹사이트의 레이아웃이나 콘텐츠를 동적으로 조정할 수 있어 더욱 개인화된 경험을 제공할 수 있습니다.

AI 에이전트의 보안과 프라이버시 고려사항

AI 에이전트가 사용자를 대신하여 행동할 수 있는 권한을 부여받을 때 개인 정보 유출 위험이 발생할 수 있습니다. AgentDAM과 같은 벤치마크는 AI 에이전트가 '데이터 최소화' 원칙을 얼마나 잘 준수하는지 평가하기 위해 개발되었습니다6.

데이터 최소화란 개인 정보가 특정 작업 관련 목적을 수행하는 데 필요한 경우에만 공유되는 것을 의미합니다. 예를 들어, 사용자가 에이전트에게 회의 노트를 기반으로 이메일을 작성하고 보내도록 요청하는 경우, 노트에는 로그인 자격 증명이나 다른 프로젝트에 대한 TODO 목록과 같은 관련 없는 민감한 정보가 포함될 수 있습니다6.

Adobe는 Firefly와 Experience Platform이 상업적 보안 기준을 준수하여 기업이 각 AI 에이전트가 접근할 수 있는 정보를 제한할 수 있다고 주장합니다. 이를 통해 기업은 데이터 프라이버시 우려를 해소하면서 AI 에이전트의 이점을 누릴 수 있습니다.

Adobe의 통합 오케스트레이션 접근방식

Adobe의 통합 오케스트레이션 접근방식은 클라우드와 컨테이너 오케스트레이션을 통합하여 강력하고 확장 가능하며 효율적인 시스템을 만드는 솔루션을 제공합니다10. 이 접근방식은 클라우드 플랫폼의 강점과 컨테이너 오케스트레이션의 유연성을 결합하여 다양한 환경을 관리하는 것을 단순화합니다.

이 통합 프레임워크를 활용함으로써 조직은 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다:

• 향상된 민첩성
• 향상된 자원 활용
• 간소화된 애플리케이션 배포
• 운영 복잡성 감소
• 개선된 확장성
• 변화하는 비즈니스 요구에 신속하게 적응할 수 있는 능력10

미래 전망: AI 에이전트의 발전 방향

AI 에이전트 기술은 계속 발전하고 있으며, 앞으로 더 많은 혁신이 예상됩니다. Adobe는 AI 에이전트가 기업의 운영 방식을 근본적으로 변화시킬 것으로 전망하고 있습니다.

시간이 지남에 따라 AI 에이전트는 더 많은 데이터에 접근하고 학습함으로써 더욱 정교해질 것입니다. 이는 더 정확한 예측, 더 개인화된 경험, 더 효율적인 작업 처리를 가능하게 할 것입니다.

또한, 에이전트 간의 협업이 향상되어 더 복잡한 작업을 처리할 수 있게 될 것입니다. 이는 인간 관리자가 대시보드를 탐색하거나 복잡한 워크플로를 조정할 필요성을 줄이는 데 기여할 것입니다.

결론

Adobe의 AI 에이전트 오케스트레이션 시스템은 기업의 디지털 경험 관리 방식을 혁신할 잠재력을 가지고 있습니다. 다양한 전문 AI 에이전트들이 협업하여 사이트 최적화, 콘텐츠 제작, 고객 여정 관리 등의 작업을 자동화함으로써, 기업은 운영 효율성을 높이고 고객 경험을 개선할 수 있습니다.

개인화, 데이터 프라이버시, 보안 등의 과제가 남아있지만, Adobe는 이러한 우려를 해소하기 위한 솔루션을 개발하고 있습니다. 미래에는 AI 에이전트가 더욱 정교해지고, 기업의 운영 방식을 근본적으로 변화시킬 것으로 예상됩니다.

기업이 이러한 AI 기반 도구를 도입함으로써, 인간 팀은 반복적인 작업에서 벗어나 더 전략적인 활동에 집중할 수 있게 될 것입니다. 이는 결국 더 나은 고객 경험과 비즈니스 성과로 이어질 것입니다.

 

The New Era of Agent Orchestration: How Adobe's AI Innovation Will Shape the Future

Adobe's recently unveiled AI agent orchestration system shows the potential to transform the paradigm of internet environments and digital marketing. This innovative approach opens up pathways for various specialized AI agents to collaborate and optimize companies' digital experiences. In this article, we'll explore how Adobe's agent orchestration system works and what value it provides to businesses.

The Rise of Multi-Agent Systems

With recent advances in AI technology, multi-agent systems have gained attention. In these systems, multiple specialized AI agents collaborate to perform complex tasks. Adobe's approach applies this multi-agent paradigm to the business environment, operating in a way that a central orchestrator calls individual agents and integrates their contributions1.

The main advantages of this approach include:

• Each agent specializes in specific functions, enabling high-precision task performance
• Avoids multiple iterations required by long and unclear instructions
• Applicable to problems that require exploring a wide research space without prior knowledge of solutions
• Naturally applicable to human-in-the-loop automation where machine-based agents can be replaced with human agents when needed1

How Adobe's Agent Orchestrator Works

Adobe's agent orchestrator coordinates various specialized AI agents to automate tasks such as marketing, content creation, and customer experience optimization. This system works by breaking down complex tasks into multiple subtasks and assigning each subtask to the most appropriate agent.

The orchestrator allows each agent to share its results with other agents after completing its task. For example, if an analytics agent discovers website performance issues, it can pass this information to an optimization agent to resolve the problem.

The Role of Adobe Experience Platform AI Assistant

Adobe Experience Platform's AI Assistant is a tool that allows businesses to access proprietary data seamlessly through a conversational chatbot. However, due to access restrictions, LLMs (Large Language Models) could not access these internal documents, limiting their ability to generate accurate responses4.

To overcome this limitation, Adobe uses a Knowledge Graph (KG) powered Retrieval-Augmented Generation (RAG) framework. This framework retrieves relevant information from external knowledge sources, enabling LLMs to answer questions about document collections they couldn't previously access4.

Adobe's KG-RAG system retrieves relevant tuples (data pairs) and adds them to the context of user prompts before sending them to the LLM to generate responses. This approach significantly improves response relevance, reducing irrelevant answers by more than 50% and increasing fully relevant answers by 88%45.

Adobe Brand Concierge: Delivering Personalized Experiences

Adobe's Brand Concierge is an AI-based solution that provides personalized customer experiences. This feature customizes website layouts and content based on users' past browsing information or preferences.

Brand Concierge analyzes users' behavioral patterns and prioritizes the most relevant content to maximize user engagement and improve conversion rates. Additionally, it can dynamically adjust website layouts or content for each visitor, providing an even more personalized experience.

Security and Privacy Considerations for AI Agents

When AI agents are authorized to act on behalf of users, there's a risk of personal information leakage. Benchmarks like AgentDAM have been developed to evaluate how well AI agents comply with the 'data minimization' principle6.

Data minimization means that personal information is shared only when necessary to fulfill a specific task-related purpose. For example, if a user asks an agent to compose and send an email based on meeting notes, those notes might contain irrelevant sensitive information such as login credentials or a TODO list for another project6.

Adobe claims that Firefly and Experience Platform comply with commercial security standards, allowing companies to limit the information each AI agent can access. This enables businesses to address data privacy concerns while benefiting from AI agents.

Adobe's Unified Orchestration Approach

Adobe's unified orchestration approach provides solutions that integrate cloud and container orchestration to create robust, scalable, and efficient systems10. This approach simplifies managing diverse environments by combining the strengths of cloud platforms with the flexibility of container orchestration.

By leveraging this integrated framework, organizations can achieve benefits such as:

• Enhanced agility
• Improved resource utilization
• Streamlined application deployment
• Reduced operational complexity
• Improved scalability
• The ability to quickly adapt to changing business demands10

Future Outlook: The Evolution of AI Agents

AI agent technology continues to evolve, with more innovations expected in the future. Adobe anticipates that AI agents will fundamentally change how businesses operate.

Over time, AI agents will become more sophisticated by accessing and learning from more data. This will enable more accurate predictions, more personalized experiences, and more efficient task handling.

Furthermore, collaboration between agents will improve, allowing them to handle more complex tasks. This will contribute to reducing the need for human managers to navigate dashboards or coordinate complex workflows.

Conclusion

Adobe's AI agent orchestration system has the potential to revolutionize how businesses manage digital experiences. By having various specialized AI agents collaborate to automate tasks such as site optimization, content creation, and customer journey management, businesses can improve operational efficiency and enhance customer experiences.

While challenges remain in personalization, data privacy, and security, Adobe is developing solutions to address these concerns. In the future, AI agents are expected to become more sophisticated and fundamentally change how businesses operate.

By adopting these AI-based tools, human teams can move away from repetitive tasks and focus on more strategic activities. This will ultimately lead to better customer experiences and business outcomes.

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Citations:

1. https://openreview.net/pdf?id=HfWcFs7XLR
2. https://arxiv.org/html/2411.00027v1
3. https://arxiv.org/html/2411.01747v1
4. https://arxiv.org/pdf/2502.15237.pdf
5. https://arxiv.org/html/2502.15237v1
6. https://arxiv.org/pdf/2503.09780.pdf
7. https://arxiv.org/html/2411.18279v1
8. https://www.semanticscholar.org/paper/05e22b027e6ed342ac18214eb3b8420ae314ca5b
9. https://www.semanticscholar.org/paper/fdd544f240cf26e68aaae05459e384e371baa0a5
10. https://www.semanticscholar.org/paper/e9427520f60e4692b4ab04a5f908d7c68a285cdc
11. https://www.semanticscholar.org/paper/eff4db64ee99e43dd63799462967827966a2c3ee
12. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/15029790/
13. https://www.semanticscholar.org/paper/d454a3648f23110a0a9acede71833b9716fe208f

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