초보자를 위한 AI 에이전트 구축 방법 (2025)

1. 범위 정의

AI 에이전트를 만드는 첫 단계는 간단합니다. 어떤 일을 할 것인가? 에이전트의 목적을 명확하게 정의하는 것부터 시작하세요. 

AI 에이전트의 실제 적용 사례는 매우 많습니다. 용도를 파악하면 어떤 기능이 필요한지 알 수 있으며, 이에 따라 사용하는 플랫폼이 결정됩니다. 

• 영업 AI 상담 원은 제품 관련 질문에 답변하고, 옵션을 추천하고, 모델을 비교하고, 가격 세부 정보를 제공하여 사용자를 도와줍니다.
• 고객 지원 AI 상담원이 고객 문제를 해결하고, FAQ나 동영상 등의 리소스를 공유하며, 기술적 문제를 해결합니다.
• 지식 관리 AI 에이전트는 회사 정책을 검색하고 문서를 요약하며 직원들이 관련 정보를 빠르게 찾을 수 있도록 도와줍니다.
• AI 리드 생성 에이전트는 이메일이나 WhatsApp 같은 플랫폼을 통해 타겟팅된 후속 조치를 전송하고, 대화를 통해 정보를 캡처하며, 데이터를 CRM과 동기화하여 추적을 간소화합니다.
• HR AI 상담원이 회사 정책에 대한 직원 문의에 답변하고, 온보딩을 지원하며, PTO 요청을 처리합니다.
• 이커머스 AI 에이전트가 주문을 추적하고, 제품 재고 여부를 확인하고, 사용자 선호도에 따라 맞춤형 추천을 제공합니다.

전문 산업에 종사하는 경우 여러 프로세스를 처리하는 AI 에이전트를 구축할 수도 있습니다. 예를 들어 부동산용 AI 에이전트는 매물을 추천하고, 서류 작업을 추적하며, 고객 관계를 관리할 수 있습니다. 또는 호텔용 AI 에이전트는 예약을 처리하고 하우스키핑 요청을 간소화하며 추가 서비스를 판매할 수 있습니다. 

확장 가능한 플랫폼을 사용한다면 전 세계가 당신의 오이스터입니다. 잘 설계된 AI 에이전트는 거의 모든 작업을 자동화할 수 있습니다. 

범위를 정하고 나면 플랫폼을 선택하는 데 필요한 정보를 얻게 됩니다. 

2. 플랫폼 선택

선택할 수 있는 AI 에이전트 프레임워크는 무궁무진합니다. 영감을 얻고 싶다면 엄선된 상위 9개 AI 플랫폼 목록을 참조하세요.

여기서 플랫폼을 비교하지는 않겠지만(물론 저는 저희 플랫폼에 편향되어 있기 때문에) 프로젝트에 적합한 플랫폼을 선택할 때 고려해야 할 몇 가지 주요 요소를 공유할 수 있습니다:

AI 플랫폼을 선택해야 합니다:

1. 교육 리소스를 제공합니다. 학습 곡선은 항상 존재하므로 이에 대비할 수 있도록 준비하세요.
2. 의도와 일치합니다. 판매 봇이나 멀티 에이전트 시스템을 원한다면 고객 서비스 전문 플랫폼을 선택하지 마세요.
3. 무료 티어가 포함되어 있어 금전적 약정을 하기 전 또는 약정 없이 테스트해 볼 수 있습니다.

오픈 소스 솔루션이 필요한 경우 선택할 수 있는 다양한 오픈 소스 AI 에이전트 옵션도 있습니다.

시작할 AI 에이전트 빌더를 선택하면 나만의 AI 에이전트 구축을 시작할 수 있습니다. 

3. 명령어 및 변수 생성

AI 에이전트는 전적으로 사용 사례와 범위에 따라 완전히 고유하게 만들어질 것입니다. 이 과정의 일부에는 선택한 플랫폼에 익숙해지고 이해한 내용을 고유한 로드맵에 적용하는 것이 포함됩니다. 

4. AI 에이전트 통합

통합이 없는 AI 에이전트는 자체 버전의 ChatGPT 불과합니다. AI 에이전트의 목적은 통합에 의해 정의됩니다.

AI 에이전트와 통합할 수 있는 엔티티는 매우 다양하며, 유연한 플랫폼을 사용한다면 거의 무한대에 가까운 옵션이 있습니다.

이러한 통합을 통해 AI 에이전트는 커넥터가 없는 '추가 기능'이 아니라 기존 워크플로와 원활하게 통합될 수 있습니다.

5. 테스트 및 반복

AI 에이전트를 구축했다면 다음 단계는 이를 개선하는 것입니다. 테스트와 반복은 성공에 필수적이지만 출시에 급급한 개발자들이 간과하는 경우가 많습니다.

AI 에이전트 플랫폼은 스튜디오 내에 시뮬레이터를 제공하여 AI 에이전트와의 상호작용을 연습할 수 있어야 합니다. 이는 테스트의 첫 단계이자 개발 과정에서 에이전트를 미세 조정하는 데 있어 매우 중요한 부분입니다.

초기 빌드를 완료한 후에는 URL을 사용하여 친구나 동료와 에이전트의 샘플 버전을 공유할 수 있습니다. 이러한 방식으로 테스트하면 배포 전에 기능이 준비되었는지 확인할 수 있습니다.

테스트를 진행하면서 AI 에이전트를 더 나은 방향으로 조정할 수 있습니다. 이 프로세스는 AI 에이전트를 배포한 후에도 계속 진행됩니다. 이는 정상입니다.

6. AI 에이전트 배포

AI 에이전트가 준비되면 이제 배포하여 효과를 발휘하도록 할 차례입니다. 몇 가지 배포 옵션 중에서 선택할 수 있습니다:

• 웹사이트에 위젯으로 배포하세요.
• URL을 통해 사용자와 공유하세요.
• WhatsApp, Instagram, Telegram, 페이스북 Messenger, Slack 같은 메시징 채널과 통합하세요.
• 회사의 내부 메시징 게시판이나 독점 소프트웨어와 같은 맞춤형 플랫폼 또는 서비스와 통합할 수 있습니다.

AI 에이전트가 사용 가능하다는 사실을 사용자가 알지 못하면 그 목적을 효과적으로 달성할 수 없으므로 이를 사용자에게 알리는 것을 잊지 마세요. 명확한 커뮤니케이션은 AI 에이전트를 가치 있는 리소스로 만드는 데 있어 핵심입니다.

참고: 공유 환경에서 여러 AI 상담원을 사용하는 멀티 에이전트 시스템을 구축하는 경우에는 특정 상담원에게 트리거를 전달하는 프로세스인 AI 상담원 라우팅에 대한 계획도 세워야 합니다.

멀티 에이전트 시스템이 목표를 달성하기 위해 얼마나 잘 협업하고 있는지 성공 여부를 측정하려면 이를 평가할 수 있는 멀티 에이전트 평가 시스템이 필요합니다. 이렇게 하면 여러 상담원이 함께 작업할 때 발생하는 복잡성을 해결할 수 있습니다.

7. 모니터링 및 개선

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AI 에이전트 프로젝트는 배포 후 끝나는 것이 아니라 배포는 시작에 불과합니다. 배포가 완료되면 AI 에이전트가 본격적으로 작동하기 시작합니다.

우수한 AI 상담원 플랫폼은 지속적인 분석을 제공하여 사람들이 언제 상담원을 사용하는지, 어떤 주제에 대해 질문하는지, 어떤 플랫폼을 선호하는지에 대한 인사이트를 제공합니다.

AI 상담원을 위한 분석 사용을 최적화하는 방법을 더 잘 이해하고 싶다면 AI 챗봇 분석에 대한 도움말 문서를 참조하세요.

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자주 묻는 질문