2025년 최고의 AI 에이전트 빌더

고객 지원 자동화

AI 상담원은 일상적인 고객 문의를 처리하고 응답 시간을 단축하며 여러 채널에서 연중무휴 24시간 지원을 제공하여 고객 만족도를 높이고 운영 오버헤드를 줄일 수 있습니다.

AI 상담원은 단순한 문의를 넘어 고객의 감정을 추적하고 실시간 피드백을 수집할 수 있습니다. 또한 CRM 시스템과 통합하여 고도로 개인화된 지원을 제공할 수 있습니다. 이러한 기능을 통해 고객은 여러 채널에서 일관되고 효율적인 서비스를 받을 수 있습니다.

예시 예: FAQ 처리, 티켓 에스컬레이션, 실시간 채팅 응답.

작업 자동화

AI 에이전트는 반복적인 작업을 자동화하고 CRM 또는 프로젝트 관리 시스템과 같은 도구와 통합하여 내부 워크플로우를 간소화함으로써 운영을 효율적이고 오류 없이 유지합니다.

또한 이러한 에이전트는 부서 간 워크플로우를 관리하도록 프로그래밍하여 적시에 승인하고 마감일을 추적할 수 있습니다. 반복적인 워크플로를 자동화함으로써 기업은 귀중한 시간을 절약하고 전략적 이니셔티브에 집중할 수 있습니다.

예시: 예: 데이터 입력, 이메일 정렬, 작업 예약.

영업 및 마케팅

AI 에이전트는 마케팅 파이프라인을 강화하여 리드 생성을 자동화하고, 잠재 고객을 육성하며, 개인화된 고객 경험을 제공함으로써 매출을 증대하는 데 도움을 줍니다.

AI 상담원은 잠재 고객과 선제적으로 소통하고 성과 지표를 추적함으로써 영업 파이프라인의 효율성과 효과를 모두 향상시킵니다.

예시 예: 리드 자격 검증, 캠페인 최적화, 개인화된 아웃리치

IT 지원

AI 에이전트는 기술 지원 요청을 자동화하고 시스템 상태를 모니터링하며 엔지니어링 워크플로우에서 원활한 팀 협업을 지원하여 IT 운영을 개선합니다.

엔지니어링 팀의 경우 코드 검토를 자동화하고 회귀 테스트를 수행하여 일관된 품질과 생산성을 보장할 수 있습니다. 지원 요청을 자동화하고, 시스템 상태를 모니터링하고, 추가 작업을 수행할 수 있는 기능으로 더욱 향상됩니다.

예시: 예: 비밀번호 재설정, 오류 모니터링, 시스템 진단.

1. Botpress

최상의 대상: 비즈니스 시스템 전반에 걸쳐 통합되고, 상태를 유지하며, 대규모 엔지니어링 재작성 없이 실시간으로 적응하는 탄력적인 AI 에이전트를 구축하는 팀.

가격:

• 무료 요금제: 코어 빌더, 봇 1개, AI 크레딧 $5
• Plus월 $89 - 플로우 테스트, 라우팅, 인적 핸드오프
• 팀: $495/월 - SSO, 협업, 공유 사용량 추적

Botpress AI 에이전트 구축 플랫폼입니다. 컨텍스트를 기억하고, 차단되면 일시 중지되며, 필요한 데이터를 사용할 수 있게 되면 다시 시작되는 에이전트를 만들 수 있습니다.

50개 이상의 기본 통합 기능이 제공됩니다. 상담원은 캘린더, CRM, 헬프 데스크 또는 ERP와 즉시 상호 작용할 수 있으므로 설정 시간과 수동 API 배선에 대한 의존도를 줄일 수 있습니다.

모델 제어 기능이 내장되어 있습니다. 개발자는 워크로드, 비용 또는 규정 준수에 따라 에이전트를 구동하는 두뇌를 GPT, Claude, Gemini 또는 오픈 소스 모델 간에 전환할 수 있습니다.

에이전트는 시각적으로 설계됩니다. 빌더는 드래그 앤 드롭 에디터에서 플로우를 스케치하고 개발자는 직접 코드 또는 고급 API 호출을 통해 로직을 확장할 수 있습니다.

Botpress 프로덕션 준비성이 뛰어납니다. 기술 전문가가 아닌 빌더를 위한 단순성과 개발자를 위한 확장성 간의 균형을 유지하여 엔터프라이즈 운영으로 확장한 후에도 안정적으로 유지되는 에이전트를 제공합니다.

주요 기능:

• 자동으로 일시 중지 및 재개되는 워크플로
• 엔터프라이즈 앱과 사전 구축된 50개 이상의 통합 기능
• 원클릭으로 GPT, 클로드, 제미니 또는 오픈 소스 간 모델 전환
• 시각적 편집기와 코드 수준 사용자 지정

2. LangChain

최상의 대상: 대상: 파이썬 또는 자바스크립트로 직접 작성된 에이전트 추론, 런타임 로직 및 통합을 완벽하게 제어해야 하는 개발자.

가격:

• 개발자: 무료 - 1석, 5천 추적/월
• Plus좌석당 월 $39/월 - 더 높은 추적 한도, LangGraph 배포
• Enterprise: 사용자 지정 - 자체 호스팅, SSO, 사용량 확장

LangChain은 AI 에이전트 구축 프레임워크입니다. 엔지니어가 에이전트가 외부 도구를 계획, 재시도 및 호출하는 방법을 정확하게 정의할 수 있는 발판을 제공합니다.

LangGraph 확장은 상태 저장 방식의 장기 실행 워크플로우를 도입합니다. 상담원은 단일 턴 프롬프트 대신 목표에 도달할 때까지 지속적으로 조정되는 프로세스를 관리할 수 있습니다.

하지만 실제로 LangChain은 지저분해졌습니다. 라이브러리는 반만 지원되는 모듈의 패치워크이며, 한때 참여했던 회사들은 내부 포크를 위해 이를 포기했습니다.

개발자는 여전히 데이터베이스, API, 벡터 스토어를 직접 연결할 수 있습니다. 하지만 업데이트 사이에 통합이 자주 중단되고 책임이 거의 없는 등 생태계가 취약한 느낌이 듭니다.

주요 기능:

• 추론 루프를 구축하기 위한 코드 우선 프레임워크
• 상태 저장, 장기 실행 에이전트를 위한 LangGraph
• LLMs, API, 벡터 스토어와의 풍부한 통합 기능
• 계획, 재시도 및 출력 구조 제어

3. LlamaIndex

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최상의 대상: LLM 메모리에만 의존하지 않고 문서, 테이블 및 API에 일관되게 액세스해야 하는 데이터 기반 에이전트를 구축하는 팀.

가격:

• 오픈 소스: 무료 사용 및 셀프 호스팅
• Enterprise: 지원, 확장 및 관리형 배포를 위한 맞춤형 가격 책정

LlamaIndex는 복잡한 콘텐츠를 에이전트가 실제로 쿼리할 수 있는 구조화된 인덱스로 전환하는 데 특화된 AI 에이전트 구축 프레임워크입니다. 원시 문서를 스크랩하는 대신 텍스트, 표, API에 대한 쿼리 가능한 레이어를 제공합니다.

이 접근 방식은 데이터가 많은 워크플로우에서 유용합니다. 상담원이 송장, 지식 기반 또는 구조화된 시스템에서 신뢰할 수 있는 검색을 해야 할 때 LlamaIndex는 데이터 소스와 추론 사이의 깔끔한 연결 고리를 제공합니다.

단점은 복잡성입니다. 청킹, 임베딩, 검색을 위한 여러 개의 중복 모듈이 있어 인덱싱을 처음 접하는 팀에게는 부담스러울 수 있습니다. 안정적인 결과를 제공하려면 튜닝이 필요합니다.

주요 기능:

• 비정형 및 정형 데이터를 위한 고급 인덱싱
• 접지 에이전트 응답을 위한 쿼리 인터페이스
• 엔터프라이즈 워크플로우를 위한 확장 가능한 커넥터
• LangChain 또는 CrewAI와 같은 오케스트레이션 프레임워크와 함께 사용하도록 설계되었습니다.

4. CrewAI

최상의 대상: 연구자, 검토자, 기획자 등 서로 다른 역할이 공유된 목표를 향해 협력해야 하는 다중 에이전트 시스템을 설계하는 팀.

가격:

• 오픈 소스: 셀프 호스팅 시 무료
• Enterprise: 유료 지원 및 관리형 배포 사용 가능

CrewAI는 협업을 위해 구축된 AI 에이전트 구축 프레임워크입니다. 한 명의 에이전트가 모든 작업을 처리하는 대신 전문화된 역할을 할당하고 함께 작업하도록 할 수 있습니다.

이러한 분업은 특히 동료 검토나 작업 핸드오프의 혜택을 받는 워크플로에서 더 신뢰할 수 있는 결과를 만들어내는 경우가 많습니다. 실제 팀의 운영 방식에 더 가깝게 느껴집니다.

문제는 오케스트레이션 오버헤드입니다. 역할, 커뮤니케이션 패턴 및 가드레일을 설정하는 것은 금방 복잡해질 수 있으며, 상담원이 너무 많으면 서로의 속도가 느려질 위험이 있습니다.

주요 기능:

• 상담원을 위한 역할 기반 전문화
• 순차적 또는 병렬 워크플로우의 구성 기반 오케스트레이션
• 상담원 간의 투명한 커뮤니케이션 및 업무 인수인계
• Docker 및 Kubernetes를 통한 프로덕션 지원 배포

5. 시맨틱 커널

최상의 대상: 대상: 규정 준수 및 IT 제어를 유지하면서 Microsoft 서비스와 직접 통합해야 하는 AI 에이전트를 구축하는 기업.

가격:

• 오픈 소스: MIT 라이선스에 따라 무료
• 엔터프라이즈: 엔터프라이즈: Azure 계약을 통한 지원 및 확장

시맨틱 커널은 Microsoft의 에이전트 구축 프레임워크입니다. 엔터프라이즈 워크플로 내에서 AI 에이전트의 예측 가능성을 높여주는 '스킬'과 '메모리'에 대한 추상화를 제공합니다.

통합이 강점입니다. 즉시 Microsoft 365, Azure 및 기타 핵심 서비스와 연결되므로 기업에서 에이전트 AI를 배포할 때 마찰이 적은 경로를 제공합니다.

단점은 범위입니다. 시맨틱 커널은 Microsoft의 에코시스템에 맞춰져 있기 때문에 해당 stack 외부의 팀에서는 보다 일반적인 프레임워크에 비해 경직되어 있는 경우가 많습니다.

주요 기능:

• Teams, Outlook, SharePoint 및 동역학에 대한 기본 지원
• 구조화된 에이전트 동작을 위한 스킬 및 메모리 추상화
• 설계에 내장된 기업 규정 준수 및 추적 가능성
• Azure 환경 전반의 유연한 배포 옵션

6. AutoGPT

최상의 대상: 지속적인 안내 없이 스스로 목표를 향해 나아가는 에이전트를 사용하여 자율적인 작업 실행을 테스트하는 빌더.

가격:

• 오픈 소스: 무료 커뮤니티 프로젝트
• 타사 포크: 유료 호스팅 및 관리 서비스 이용 가능

AutoGPT는 완전 자율 에이전트의 개념을 대중화했습니다. 목표가 주어지면 하위 작업을 계획하고 작업을 실행하며 조건이 충족되거나 차단될 때까지 계속 작업합니다.

많은 실험에 영감을 주었지만 실제 배포에서는 종종 어려움을 겪습니다. 강력한 제약 조건이 없으면 작업이 나선형으로 진행되거나 중단되어 프로덕션 워크플로의 안정성이 제한됩니다.

하지만 여전히 프로토타입 제작에 유용합니다. AutoGPT는 에이전트에 자율성을 부여했을 때 무엇이 가능한지 보여주며, 그 생태계는 계속해서 특화된 포크와 확장 기능을 생성하고 있습니다.

주요 기능:

• 목표 중심의 자율 실행
• 자동 작업 계획 및 메모리 사용
• 수동 프롬프트 없이 도구 실행
• 커뮤니티 주도의 실험과 포크

7. 자동 생성

‍최적의대상: 에이전트가 구조화된 대화를 통해 협업하여 계획, 검증 및 조정하는 대화형 다중 에이전트 시스템을 실험하는 개발자.

가격:

• 오픈 소스: 무료 사용 및 확장
• 엔터프라이즈: 엔터프라이즈: Microsoft 에코시스템을 통해 사용자 지정 라이선스 및 지원 제공

AutoGen은 다중 상담원 대화를 구축하기 위한 프레임워크입니다. 단계를 제안하고, 결과를 확인하고, 완료될 때까지 반복하는 에이전트 간의 대화로 작업을 구조화합니다.

이 접근 방식은 디버깅, 코드 생성 또는 반복적인 반복이 한 번의 에이전트 결정보다 더 강력한 결과를 만들어내는 계획 시나리오에 적합합니다.

실용성이라는 약점이 있습니다. 프로덕션에서 이러한 대화 루프를 실행하는 것은 리소스 집약적일 수 있으며, 신중한 가드레일 없이는 상담원이 끝없는 토론에 갇힐 위험이 있습니다.

주요 기능:

• 여러 상담원 간의 대화형 협업
• 반복 계획 및 자체 검증 루프
• 추론 경로를 드러내는 디버깅 가능한 대화 상자
• LLMs 및 외부 도구 실행과의 통합

1. AI 에이전트가 기존 챗봇이나 RPA 도구와 다른 점은 무엇인가요?

AI 에이전트는 정해진 스크립트나 엄격한 규칙을 따르는 것이 아니라 컨텍스트와 사용자 의도를 이해하고 어떤 조치를 취할지 동적으로 결정한다는 점에서 기존 챗봇이나 RPA 도구와 다릅니다. 기존 챗봇은 미리 작성된 플로우에 따라 응답하는 반면, RPA 봇은 변화하는 상황에 적응하지 않고 반복적인 작업을 실행합니다. AI 에이전트는 예측할 수 없는 입력을 처리하고 여러 시스템과 통합하며 실시간으로 의사 결정을 내릴 수 있어 정적인 도구가 아닌 자율적인 문제 해결사처럼 작동합니다.

2. 프로그래밍 지식이 없어도 AI 에이전트 빌더를 사용할 수 있나요?

예, 많은 플랫폼이 드래그 앤 드롭 인터페이스와 시각적 플로우 편집기를 제공하므로 프로그래밍 지식 없이도 AI 에이전트 빌더를 사용할 수 있습니다. 이러한 노코드 툴을 사용하면 코드를 작성하지 않고도 대화를 디자인하고 에이전트를 배포할 수 있지만, 고급 로직이나 통합을 구축하려면 여전히 기술적인 능력이 필요할 수 있습니다. 

3. AI 에이전트에서 "자율적"이란 무엇을 의미하나요?

AI 에이전트에서 '자율적'이라는 의미는 에이전트가 사람이 각 단계별로 명시적으로 지시하지 않아도 어떤 작업을 수행할지 스스로 결정할 수 있다는 뜻입니다. 단일 스크립트를 따르는 대신 추론과 사용 가능한 도구를 사용하여 특정 목표를 달성하기 위해 행동을 계획하고 조정합니다. 이를 통해 다양한 사용자 입력을 처리하고 독립적으로 작동하여 결과를 도출할 수 있습니다.

4. AI 에이전트는 Siri나 Alexa와 같은 디지털 어시스턴트와 어떻게 다른가요?

AI 에이전트는 질문에 답하거나 간단한 명령을 실행할 뿐만 아니라 여러 단계의 프로세스를 수행하고 컨텍스트와 데이터를 기반으로 의사 결정을 내릴 수 있도록 설계되었다는 점에서 Siri나 Alexa와 같은 디지털 비서와 다릅니다. Siri와 Alexa는 일반적으로 정보를 제공하거나 스마트 기기를 제어하지만, AI 에이전트는 CRM 기록을 업데이트하거나 비즈니스 프로세스를 엔드투엔드로 관리하는 등 복잡한 워크플로우를 수행할 수 있습니다. 

5. 규칙 기반 워크플로우와 상담원 기반 워크플로우의 차이점은 무엇인가요?

규칙 기반 워크플로우와 에이전트 기반 워크플로우의 차이점은 규칙 기반 워크플로우에서는 미리 정의된 '만약-그렇다면-그렇게' 지침을 따르며 예상치 못한 시나리오에 직면하면 중단된다는 점입니다. 반면 에이전트 기반 워크플로는 새로운 정보에 적응하고 그에 따라 최선의 조치를 결정합니다. 따라서 에이전트 시스템은 엄격한 규칙만으로는 충분하지 않은 복잡하고 가변적인 작업을 처리하는 데 훨씬 더 적합합니다.