Trainer

Trainer란?

Trainer는 작업을 한 번 기록한 뒤, 그 화면 녹화를 사용해 같은 워크플로를 반복할 수 있는 agent를 학습시키는 제품입니다. 원문에 따르면 클릭, 키 입력, 의도를 캡처해 프롬프트나 라벨 데이터가 아니라 시연으로부터 agent가 학습할 수 있게 합니다.

이 제품은 수동 프로세스를 반복 가능한 agent 워크플로로 바꾸고자 하는 사용자를 대상으로 합니다. 핵심 목적은 작업을 텍스트로 단계별 설명해야 하는 부담을 줄이고, 대신 컴퓨터가 작업을 직접 관찰하게 하는 데 있습니다.

화면 녹화 기반 작업 캡처: Trainer는 화면에서 수행되는 작업을 기록해 agent에 워크플로의 직접적인 예시를 제공합니다.
클릭 및 키 입력 캡처: 시각적 순서만이 아니라 클릭과 키 입력 같은 상호작용 세부 정보도 기록해 작업을 더 정확하게 재생할 수 있게 합니다.
의도 캡처: 제품 설명에 따르면 기록의 일부로 의도를 캡처해, 표면적인 단계만이 아니라 행동 뒤의 목적까지 agent가 학습하도록 돕습니다.
시연 기반 agent 학습: 기록된 작업을 사용해 나중에 같은 작업을 반복할 수 있는 agent를 학습시켜 워크플로를 재사용 가능하게 합니다.
프롬프트나 라벨 데이터 불필요: 원문은 학습 과정이 프롬프트나 라벨 데이터에 의존하지 않는다고 명시하며, 이로 인해 시연 기반 워크플로의 설정 부담이 줄어듭니다.

일반적인 흐름은 Trainer를 열고, 화면이 기록되는 동안 작업을 한 번 수행한 다음, 그 기록을 사용해 agent를 학습시키는 것입니다. 기록이 캡처되면 agent를 다시 실행해 작업을 반복할 수 있습니다.

Trainer는 무엇을 기록하나요?
Trainer는 작업 기록 중 클릭, 키 입력, 의도를 캡처한다고 합니다.

사용하려면 프롬프트나 라벨 데이터가 필요한가요?
아니요. 원문에 따르면 Trainer는 프롬프트나 라벨 데이터 없이 agent를 학습시킵니다.

기본 워크플로는 무엇인가요?
작업을 한 번 기록한 뒤, 그 기록을 사용해 반복 가능한 agent를 학습시키면 됩니다.

Trainer는 특정 산업용인가요?
원문에는 산업이 명시되어 있지 않으므로, 특정 분야 전용이 아니라 일반적인 작업 기록 및 agent 학습 도구로 보입니다.

수동 RPA 도구: 기존 로보틱 프로세스 자동화는 보통 단일 화면 녹화 시연이 아니라 미리 정의된 규칙이나 스크립트에 의존합니다.
프롬프트 기반 AI agent: 이러한 시스템은 기록된 작업을 학습하는 대신 텍스트 지시로 제어됩니다.
노코드 자동화 빌더: 이 도구들은 보통 시각적 단계와 트리거로 워크플로를 구성하지만, Trainer는 먼저 기존 작업을 기록하는 데 중점을 둡니다.
화면 녹화 문서화 도구: 이 도구들은 참고용으로 프로세스를 캡처할 수 있지만, 일반적으로 작업을 반복하도록 agent를 학습시키는 용도는 아닙니다.