다중 에이전트를 활용한 소셜 인텔리전스 자동화

다중 에이전트를 활용한 소셜 인텔리전스 자동화

오늘날의 디지털 마케팅 환경에서 고객 행동을 파악하고 이에 상응하는 맞춤형 접근을 하는 것은 기업의 성공에 있어 핵심적입니다. AWS와 Strands Agents의 다중 에이전트 시스템을 활용하면 이러한 고객 인사이트 자동화가 더욱 수월해집니다.

본문
Thrad.ai는 LLM(대규모 언어 모델)에 광고 인프라를 구축하여 Chat 인터페이스에서 광고를 통해 수익을 창출하도록 지원합니다. 이때 다수의 고객 데이터를 수동으로 추적하는 것은 상당한 시간이 소요되며, 일반적인 접근이 아닌 맞춤형 이메일 발송이 효과적입니다. 이러한 문제 해결을 위해 Amazon Bedrock과 Strands Agents를 활용한 다중 에이전트 시스템이 도입되었습니다.

이 시스템은 네 가지 전문화된 에이전트로 이루어져 있으며, 각각 발굴, 강화, 점수화, 이메일 생성의 역할을 맡고 있습니다. 특히 Swarm과 Graph 두 가지 오케스트레이션 패턴의 비교를 통해 성능과 비용 면에서 최적의 결과를 도출할 수 있었습니다. Swarm 패턴은 데이터를 깊이 이해하고자 할 때 유리하고, Graph 패턴은 반복 가능성과 예측성이 뛰어납니다.

결론
이렇게 구축된 다중 에이전트 시스템은 판매 인텔리전스를 넘어 경쟁 정보를 수집하거나, 인재 소싱 및 콘텐츠 큐레이션에서도 활용될 수 있습니다. 이를 통해 비즈니스 환경에서 더 나은 의사결정과 효율적인 고객 관계 구축이 가능해집니다.

[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/multi-agent-social-intelligence-with-strands-agents-and-amazon-bedrock/