AI 팀 동료

이제 AI 에이전트로 처리하기에 가장 적합한 작업을 파악했으므로 에이전트를 만들 차례입니다.

• 에이전트 역할 개요: 에이전트가 해결해야 할 문제를 정의합니다. 그런 다음, 에이전트가 어시스턴트, 의사 결정자 또는 데이터 처리자의 역할로 작동하는지 확인합니다. 몇 가지 예는 다음과 같습니다.
  • 어시스턴트 에이전트: 사용자와 커뮤니케이션하도록 만들어진 에이전트입니다.
    예: "제 주문 상태는 어떻게 되나요?", "환불하려면 어떻게 해야 하나요?"와 같이 자연어로 된 사용자 문의를 이해하고 답변할 수 있는 고객 지원 에이전트가 텍스트를 처리하고 인간과 유사한 답변을 생성합니다.
  • 의사 결정 에이전트: 입력하는 대로 조치를 취하도록 만들어진 에이전트입니다.
    예: 리드를 선별하기 위해 의사 결정 트리를 사용하는 영업 팀 에이전트입니다. 리드가 "구독 플랜을 이용해 보고 싶습니다."라고 응답하면 에이전트는 "어떤 플랜에 관심이 있으신가요?" 또는 "회사 규모가 어느 정도인가요?"와 같은 후속 질문을 하여 적절한 다음 단계를 결정할 수 있습니다.
  • 작업 자동화 에이전트: 정의된 작업을 자동화하도록 만들어진 에이전트입니다.
    예: "메시지를 보내주셔서 감사합니다. 곧 답변드리겠습니다."와 같은 일반적인 문의에 자동으로 답변하거나, 캘린더에서 가능한 시간대를 가져와서 사용자에게 확인하여 미팅 일정을 예약하는 이메일 응답 에이전트입니다.
• AI 플랫폼 선택: Rovo 또는 OpenAI의 GPT 같이 선호하는 AI 도구를 선택합니다.
• 에이전트 구축 방식 선택: 기존 에이전트를 복제할지 아니면 처음부터 새로 만들지 결정합니다. Rovo와 같은 많은 AI 도구에는 새로운 에이전트를 만드는 방법 또는 특정 요구 사항에 맞게 조정할 수 있는 미리 만들어진 에이전트를 사용하는 방법에 대한 설명이 있습니다.
• 에이전트 설명 작성: 에이전트를 새로 만들든, 기존 에이전트를 복사하든 에이전트에게 수행할 작업에 대한 설명을 제공해야 합니다. 설명이 있으면 에이전트의 작업을 정의하고 에이전트의 행동을 안내하여 사용자 요청에 정확하고 효율적으로 응답할 수 있습니다. 설명의 초안을 작성할 때는 다음 질문을 고려하세요.
  • 에이전트가 수행할 작업은 무엇입니까?(역할)
  • 에이전트가 집중해야 할 구체적인 목표 또는 지식은 무엇입니까? (문맥)
  • 에이전트가 수행할 수 있는 구체적인 작업 또는 직무는 무엇입니까?(태스크)
  • 에이전트는 어떤 어조와 응답 스타일이 있어야 합니까? (어조/포맷)
  • 강조하거나 피해야 할 제약조건은 무엇입니까?
• 대화의 포문 열기: 에이전트 채팅을 시작하는 데 도움이 되는 제안된 프롬프트 또는 질문을 포함하고 상호 작용하는 방법을 안내합니다. 에이전트에게 요청할 가장 일반적인 작업을 보여주는 예를 바로 가기로 사용해 보세요. 이 필드를 비워두면 에이전트는 일반적인 대화 시작 방법을 사용합니다.
  • 예시: 브랜드용 소셜 미디어 콘텐츠를 작성하는 에이전트는 다음 질문으로 대화를 시작해볼 수 있습니다. "간단한 Instagram 게시물을 작성하세요.", "이 게시물에 사용할 수 있는 해시태그 15개를 만들어 주세요.", "사람들이 이 게시물에 관심을 보이도록 사용할 수 있는 태그라인은 무엇일까요?"
  • 예시: 해당 분야의 전문가를 찾도록 지원하는 에이전트는 다음과 같은 질문으로 대화를 시작할 수 있습니다. "이 업무에 대해 누구와 이야기해야 합니까?", "이 업무를 담당하는 팀은 어디인가요?" "이 페이지와 비슷한 주제로 작업한 사람이 있습니까?"
• 에이전트에게 지식 전달: 이는 에이전트의 정확성과 응답을 개선하기 위해 제공하는 정보와 리소스를 말합니다. 모든 에이전트는 일반적인 지식을 가지고 있지만 Confluence 페이지, 템플릿, 어조 예시, 특정 전문 지식을 비롯하여 Google Drive 링크와 같은 특정 소스까지 추가하면 성능을 최적화할 수 있습니다.