버티컬 AI 에이전트: 목적 중심 AI 이해하기

대형 언어 모델의 등장은 코드 작성부터 일정 관리까지 모든 것을 처리할 수 있는 범용 AI 에이전트에 대한 기대감을 불러일으켰습니다. 하지만 실제 엔터프라이즈 환경에서는 이 에이전트들이 한계에 부딪히곤 합니다.

데모에서는 인상적이지만, 실제 운영 환경에는 적합하지 않습니다.

기업이 진짜로 필요한 것은 목적에 맞게 설계된 AI 에이전트, 즉 자사 시스템과 깊이 통합되고 특정 비즈니스 문제 해결에 집중된 엔터프라이즈 챗봇입니다. 바로 이 지점에서 버티컬 AI 에이전트가 등장해, 주요 워크플로우에서 범용 코파일럿보다 뛰어난 성과를 내고 있습니다.

그렇다면 수직 AI 에이전트란 정확히 무엇이며, 왜 기업 환경에 더 적합할까요? 함께 알아보겠습니다.

수직 AI 에이전트란 무엇인가요?

버티컬 AI 에이전트는 특정 비즈니스 기능 내에서 명확하게 정의된 작업을 수행하도록 구축된 도메인 특화 시스템입니다. 모든 것을 한 모델로 처리하려는 범용 에이전트와 달리, 버티컬 에이전트는 넓게가 아니라 깊게 파고듭니다. 즉, 명확한 맥락 내에서, 구조화된 데이터와 규칙, 필요한 시스템에 접근해 작동하도록 설계되어 있습니다.

실제로 이 에이전트들은 단순히 '대화'만 잘하는 것이 아니라, 목적에 따라 행동합니다. 예를 들어, 물류 분야의 버티컬 에이전트는 차량 가용성과 실시간 교통 상황을 바탕으로 배송 경로를 최적화할 수 있습니다. 헬스케어에서는 보험 확인, 예약, 접수 등 모든 과정을 엄격한 논리에 따라 처리합니다.

버티컬 에이전트를 사용하는 팀은 더 빠른 도입, 높은 작업 성공률, 적은 오류를 경험하고 있습니다. 비결은? 이 에이전트들은 일반적인 프롬프트에 의존하지 않습니다. API, 규칙, 구조화된 데이터에 기반해 한 가지 작업을 정말 잘하도록 설계되어 있습니다.

버티컬 AI 에이전트의 작동 방식

범용 AI 에이전트는 방대한 공개 데이터셋으로 학습되어 텍스트 생성에는 강하지만, 구조화된 비즈니스 환경에서는 신뢰성이 떨어집니다. 환각 현상, API 호출 실패, 엄격한 워크플로우 미준수 등의 문제가 발생합니다. 버티컬 에이전트는 구조, 논리, 통합을 통해 이러한 한계를 해결하도록 설계되었습니다.

실제 버티컬 에이전트의 아키텍처는 다음과 같으며, 각 계층이 범용 LLM의 핵심 한계를 해결합니다:

직접적인 API 접근

범용 모델은 복잡한 도구 없이는 내부 시스템과 상호작용할 수 없습니다. 버티컬 에이전트는 CRM, ERP, 일정 관리 플랫폼 등과 직접 연결되어 실시간 데이터 조회, 기록 생성, 워크플로우 트리거를 안정적으로 수행합니다.

내장된 비즈니스 로직

프롬프트 트릭에 의존하는 대신, 버티컬 에이전트는 명확하게 정의된 규칙과 흐름 내에서 작동합니다. 유효한 값, 따라야 할 단계, 회사 정책에 맞는 행동을 알고 있습니다. 즉, 다른 백엔드 시스템처럼 동작합니다.

구조화된 데이터 처리

자연어에 특화된 LLM은 JSON, SQL, 엄격한 스키마 처리에 약합니다. 버티컬 에이전트는 자유로운 사용자 입력과 구조화된 백엔드 포맷 간의 다리를 놓아, 결과물이 실제로 작동하도록 보장합니다.

중요한 맥락에 집중

범용 모델은 환불 정책이 위키피디아보다 더 중요하다는 사실을 모릅니다. 버티컬 에이전트는 SOP, 정책 문서, 지식 베이스 등 도메인 특화 지식에 기반해, 관련된 내용 내에서만 동작합니다.

LLM은 하나의 구성 요소일 뿐

버티컬 에이전트에서 LLM은 요약, 해석, 자연스러운 응답 등 보조 역할을 합니다. 하지만 논리, 메모리, 접근 제어로 관리되는 시스템 내에 포함되어 있어, 실제 운영 환경에서도 안전하게 사용할 수 있습니다.

이러한 계층이 결합되어, 버티컬 에이전트는 범용 모델에 없는 구조를 갖추게 됩니다. 영리한 프롬프트나 운에 의존하지 않고, 실제 비즈니스 요구에 맞춰 접근성과 책임, 일관성을 보장합니다.

버티컬 AI 에이전트가 비즈니스 워크플로우에 더 적합한 이유

대부분의 엔터프라이즈 워크플로우는 개방형이 아니라, 규칙을 따르고 검증이 필요하며 내부 시스템의 실시간 데이터에 의존합니다. 범용 에이전트는 이런 환경에서 어려움을 겪습니다. 답변은 생성할 수 있지만, 프로세스를 신뢰성 있게 따르거나 제약을 지키는 데는 많은 커스터마이징이 필요합니다.

버티컬 AI 에이전트는 처음부터 구조를 갖추고 있습니다. 단일 사용 사례에 집중하고, 관련 시스템과 통합되며, 이를 관리하는 논리를 인식합니다. 덕분에 배포가 빠르고, 테스트가 쉬우며, 실제 운영 환경에서 훨씬 더 신뢰할 수 있습니다.

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또한 혼란도 줄어듭니다. 범용 모델에 과도하게 프롬프트를 주고 맥락을 이해하길 기대하는 대신, 버티컬 에이전트는 API, 비즈니스 규칙, 사전 정의된 흐름에 기반해 신뢰성과 확장성, 유지보수 용이성을 제공합니다.

버티컬 AI 에이전트의 주요 활용 사례

버티컬 에이전트는 이미 실제 운영 환경에서 미래형 비서가 아니라, 실제 운영상의 문제를 해결하는 집중된 시스템으로 등장하고 있습니다. 이들은 모든 것을 하려는 'AI 코파일럿'이 아니라, 한 가지 역할에 특화된 도메인 에이전트입니다.

즉시 도입할 수 있는 활용 사례 몇 가지를 살펴보겠습니다.

워크플로우를 책임지는 고객 대응 에이전트

챗봇 설계에서 가장 큰 오해 중 하나는 대화가 곧 가치라는 생각입니다. 실제로 고객 대상 플로우(온보딩, 예약, 신청 등)는 '대화'가 아니라, 논리, 검증, 백엔드 의존성이 있는 구조화된 작업입니다.

그럼에도 불구하고 많은 기업이 이 영역에 범용 챗봇을 도입하고 기대만 합니다. 결과는? 혼란스러운 사용자, 끊어진 플로우, 이탈된 리드입니다.

반면, 고객 서비스에 특화된 버티컬 에이전트는 전체 여정을 완수하도록 설계되어 있습니다. 단계와 규칙을 알고, 내부 시스템과 직접 통합됩니다. 경험이 더 매끄러운 이유는 에이전트가 '더 똑똑해서'가 아니라, 그 역할에 맞게 만들어졌기 때문입니다.

업무 자동화를 위한 내부 운영 에이전트

반복적이지만 여전히 번거로운 내부 업무가 많습니다. 예를 들어, 기록 업데이트, 티켓 할당, 도구 간 데이터 동기화 등입니다. RPA로 자동화할 수도 있지만, RPA는 환경이 조금만 바뀌어도 쉽게 깨집니다.

버티컬 에이전트는 워크플로우 자동화의 논리 계층 역할과 미묘한 상황 이해 능력으로 이 격차를 훌륭하게 메웁니다. 동적인 입력도 처리할 만큼 똑똑하면서, 가드레일 내에서 벗어나지 않을 만큼 구조화되어 있습니다. 무엇보다 내부 워크플로우를 정의하는 API와 논리에 연결되어 있습니다.

영업 및 CRM 통합 에이전트

영업은 빠르게 움직이고 세부사항에 민감합니다. 일반 GPT 에이전트는 정중하게 답변할 수는 있지만, 자사 리드 자격 기준, 담당자 구역, CRM에 이미 존재하는 리드 여부 등은 알지 못합니다.

HubSpot과 같은 플랫폼에서 에이전트에 이 모든 중요한 정보를 제공한다면, 이를 최대한 활용할 수 있는 에이전트가 필요합니다.

적절한 버티컬 구조로 구축된 영업 챗봇은 다릅니다. 파이프라인 논리 내에서 동작하며, 실시간으로 리드를 자격 심사하고, 메모를 기록하고, 후속 조치를 트리거하며, 심지어 인계 일정까지 잡을 수 있습니다. 누군가가 수동으로 개입하지 않아도 됩니다.

시스템 간 조정 에이전트

어떤 작업들은 한 시스템에서만 처리할 수 없습니다. 분기별 보고서 생성, 후속 캠페인 발송, 여러 지점의 재고 조정 같은 일들이 그렇죠. 이런 작업들은 '대화형'이 아니라, 여러 시스템과 논리를 아우르는 작은 워크플로우입니다.

범용 에이전트에게 이런 일을 프롬프트만으로 시키려 하면 정말 골치 아픕니다. 모델은 맥락을 잊고, API 호출은 실패하며, 논리는 흐트러집니다.

이런 영역에서는 버티컬 에이전트가 빛을 발합니다. 도구를 조율하고, 프로세스 논리를 준수하며, 처음부터 끝까지 작업을 완수합니다. 사람의 지속적인 개입이 필요하지 않죠. 이제 이것을 AI로 생각하지 않고, 인프라로 받아들이게 됩니다.

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이런 상황은 가상이 아닙니다. 이미 많은 팀들이 실제 환경에서 버티컬 에이전트를 도입해, 불안정한 자동화나 과장된 코파일럿을 실제로 일하는 시스템으로 조용히 대체하고 있습니다. 핵심은 단순한 지능이 아니라, 구조, 집중, 그리고 통합입니다.

그렇다면 어떻게 아이디어에서 실제 작동하는 버티컬 에이전트로 발전시킬 수 있을까요? 단계별로 알아보겠습니다.

버티컬 AI 에이전트 처음 만들기

오늘날 AI 에이전트를 만드는 방법은 다양합니다. 오픈소스 스택, 오케스트레이션 프레임워크, 코드 기반 플랫폼, 노코드 빌더 등 여러 가지가 있죠. 어떤 도구는 여러 에이전트를 연결할 수 있고, 어떤 것은 처음부터 행동을 세밀하게 조정할 수 있습니다.

이번 예시에서는 실용적이고 구체적으로 접근하겠습니다. Botpress를 오케스트레이션 계층으로 사용하고, GPT, Claude, Gemini 같은 원시 언어 모델과 연결한 뒤, 이 범용 LLM을 수직 에이전트로 전환하는 방법을 보여드리겠습니다. 이 에이전트는 범위가 명확하고, 통합되어 있으며, 실제 업무에 바로 투입할 수 있습니다.

CrewAI, LangGraph, AutoGen 같은 도구를 사용해본 적 있다면 익숙하게 느껴질 수 있습니다. 하지만 여기서는 빈 LLM에서 비즈니스에 바로 쓸 수 있는 시스템으로 발전시키는 데 중점을 둡니다.

1. 에이전트 설정부터 시작하기

구체적이고 반복 가능하며 명확하게 정의된 작업을 선택하세요. 예약 접수, 인테이크 플로우, 리드 선별 같은 작업이 시작하기에 적합합니다.

Botpress 대시보드에서 새 봇을 만들고, 바로 목적을 정의하세요. 예를 들어 “다지점 예약 에이전트”나 “리드 선별 도우미”처럼 간단히 설명합니다. 에이전트 역할 섹션에는 이 에이전트가 해야 할 일을 한 문장으로만 작성하세요. 범위가 중요합니다.

2. 에이전트에 필요한 지식 추가하기

LLM은 강력하지만, 비즈니스 맥락이 없으면 추측만 합니다. 지식 베이스 탭에서 에이전트가 알아야 할 자료를 업로드하세요. PDF, 도움말 문서, 가격 페이지, 내부 FAQ, 필요하다면 이미지나 스크린샷도 포함할 수 있습니다.

예를 들어 CRM 도우미(예: HubSpot용)를 만든다면, 온보딩 문서, 제품 정보, 서비스 정책을 업로드하세요. 각 항목에 명확하게 태그를 붙이고, 나중에 여러 에이전트를 만들 계획이라면 지식 컬렉션을 분리해두세요.

지식 베이스에는 반드시 에이전트의 도메인과 관련된 정보만 포함하세요. 그래야 범위가 흐트러지거나 환각 현상을 막을 수 있습니다.

3. 플로우 에디터에서 비즈니스 논리 설계하기

이제 대화를 넘어 실제 실행 단계로 갑니다.

플로우 에디터로 이동하여 구조를 만들어 보세요. 에이전트가 수집해야 할 정보는 무엇인가요? 진행하기 전에 어떤 조건을 확인해야 하나요? 언제 에스컬레이션하거나 중단해야 하나요?

예를 들어 예약 봇을 만든다면:

• 사용자가 선호하는 시간, 위치, 서비스를 수집하세요
• API 호출을 통해 예약 가능 여부를 확인합니다(이 부분은 뒤에서 다룹니다).
• 예약 가능 시간을 확정하거나, 대안을 제시합니다.

조건 노드, 표현식, 변수 등을 활용해 논리를 동적으로 만들 수 있습니다. LLM 논리를 이용해 하드코딩 없이 트리거하고 동작하게 할 수 있지만, 항상 범위 내에서 작동하도록 해야 합니다.

4. API 연동 추가하기

통합 패널로 이동해 에이전트가 사용할 API 호출을 설정하세요. 예약 시스템(예: Calendly 또는 내부 스케줄링 API), CRM 엔드포인트, 지원 티켓 시스템 등이 될 수 있습니다.

• 기본 URL 및 인증 헤더
• 파라미터(동적 또는 정적)
• 응답을 저장할 위치(예: workflow.slotOptions)
• 플로우에서 해당 응답을 어떻게 활용할지(예: 가능한 시간 표시 또는 양식 제출 등)

설정이 완료되면, 사용자를 워크플로우에 연결하세요. 이제 에이전트는 '똑똑한' 수준을 넘어 실제로 쓸모 있는 도구가 됩니다.

5. 에이전트 동작 검증하기

Bot Emulator를 사용해 전체 대화를 실행하고 실시간으로 디버깅하세요. 일부러 오류를 내보세요: 오타를 입력하거나, 단계를 건너뛰거나, 이상한 값을 넣어보세요. 에이전트가 어떻게 복구하는지 확인합니다.

그 다음, 예외 처리와 검증을 추가하세요. 조건 노드를 활용해 예외 상황을 잡아냅니다. 사용자가 필수 항목을 건너뛰면, 대화 흐름을 깨지 않고 친절하게 다시 안내하세요. API 호출이 실패하면, 실패 사실을 확인하고 다음 단계를 사용자에게 명확히 안내하세요.

테스트가 끝나면 에이전트 대시보드의 홈으로 이동해 배포할 채널을 선택하세요.

한 번 수직 에이전트를 만들면, 이 패턴을 반복적으로 적용할 수 있습니다. 자동화하고, 범위를 명확히 하며, 단순한 대화가 아닌 시스템으로 전환할 수 있는 워크플로우가 점점 더 눈에 들어올 것입니다. 이것이 진정한 힘입니다. 단순히 봇을 만드는 것이 아니라, 업무를 앞으로 나아가게 하는 인프라를 구축하는 것이죠.

직접 만들어보고 싶으신가요? Botpress에는 LLM과 여러 API, 플랫폼, 서비스 연동을 지원하는 다양한 기능이 내장되어 있습니다. LLM을 실제 업무에 투입할 수 있는 에이전트로 전환하는 실험을 해보기에 좋은 방법입니다.

지금 바로 시작하세요 — 무료입니다.

자주 묻는 질문

1. 수직 AI 에이전트는 기존 규칙 기반 챗봇과 어떻게 다릅니까?

수직 AI 에이전트는 기존 규칙 기반 챗봇과 달리, 대형 언어 모델(LLM)과 논리 계층을 활용해 데이터를 기반으로 의사결정과 작업을 수행합니다. 반면, 규칙 기반 봇은 고정된 의사결정 트리와 미리 작성된 답변만 제공하며, 실제 적응력이 없습니다.

2. 수직 에이전트는 대기업에서만 유용한가요, 아니면 중소기업도 혜택을 볼 수 있나요?

수직 에이전트는 대기업에만 국한되지 않습니다. 특히 리드 선별 같은 반복 업무를 자동화할 때, 인력 확충이나 복잡한 시스템 관리 없이도 중소기업이 큰 혜택을 볼 수 있습니다.

3. 수직 에이전트가 시간이 지나면서 다기능 에이전트로 발전할 수 있나요?

네, 수직 에이전트는 시간이 지나면서 점진적으로 새로운 기능을 추가해 다기능 에이전트로 발전할 수 있습니다. 단, 각 기능의 범위가 명확히 유지되고, 기본 구조가 모듈형 논리와 메모리 관리를 지원해야 합니다.

4. 수직 에이전트를 도입할 때 흔히 발생하는 실수나 주의해야 할 점은 무엇인가요?

수직 에이전트 도입 시 흔히 저지르는 실수로는 한 번에 너무 많은 워크플로우를 처리하려 하거나, 핵심 시스템 연동을 건너뛰는 것, LLM 출력에만 의존하고 비즈니스 논리로 보완하지 않는 것, 실제 사용자 피드백을 반영해 반복 개선하지 않는 것 등이 있습니다.

5. '수직'은 어떻게 정의되나요? 산업, 업무, 부서 등 모든 기준이 해당되나요?

AI 에이전트 설계에서 '수직'은 산업(예: 헬스케어), 부서(예: 인사), 특정 업무(예: 송장 분류) 등으로 정의할 수 있습니다. 즉, 명확한 경계와 비즈니스적 의미가 있는 잘 정의된 사용 사례를 의미합니다.