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AI 에이전트를 활용한 자동화에 대한 지침 및 모범 사례
이 문서에서는 비즈니스 사용 사례를 식별하고 권장 사항과 모범 사례를 준수하면서 적절한 AI 에이전트를 선택하여 AI 에이전트를 활용한 자동화에 대한 지침과 모범 사례를 설명합니다.
AI 에이전트로 자동화를 위한 비즈니스 사용 사례 파악
비즈니스 사용 사례를 식별할 때 다음 지침을 준수하십시오.
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AI 에이전트로 자동화하려는 특정 문제 또는 프로세스를 명확하게 정의합니다.
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Visio, Miro 및 기타 유사한 도구와 같은 도구를 사용하여 자동화하려는 문제 또는 프로세스를 그래픽으로 배치합니다.
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이 사용 사례 자동화의 잠재적 영향과 이점(예: 효율성 향상, 비용 절감 또는 고객 경험 향상)을 평가합니다.
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ROI를 결정하고 가치를 입증하기 위해 측정할 주요 KPI를 식별합니다.
특정 사용 사례에 작업, 지식 또는 둘 다가 필요한지 식별
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작업—사용 사례에서 AI 에이전트가 데이터베이스 업데이트, 이메일 보내기 또는 타사 API 실행과 같은 특정 작업을 수행해야 하는지 식별합니다.
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지식 - 사용 사례에서 AI 에이전트가 기술 자료를 기반으로 정보 또는 답변을 제공해야 하는지 여부를 결정합니다.
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둘 다 - 사용 사례에 작업과 지식의 조합이 필요한지 평가합니다.
올바른 AI 에이전트 선택
자율 AI 에이전트
상담원이 컨텍스트를 이해하고 사전 정의된 스크립트 없이 사용할 수 있는 지식창고 또는 API 통합을 사용하여 결정해야 하는 복잡하고 동적인 환경에 적합합니다.
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개방적이고 자연스러운 대화 또는 응답.
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기술 자료가 더 크거나 엔터티/응답의 변형이 잠재적으로 큰 경우.
스크립팅된 AI 에이전트
단계가 잘 정의된 간단하고 반복적인 작업 또는 정확한 반복성과 예측 가능성이 필요한 작업에 가장 적합합니다. 또한 고도의 기술적 인 질문과 답변에 가장 적합합니다.
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변동이 제한된 특정 응답이 필요한 엄격한 사용 사례.
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민감한 데이터를 처리하기 위해 스크립팅된 AI는 사전 정의된 규칙에 따라 작동하고 잠재적으로 데이터를 오용하거나 오해하지 않기 때문에 선호됩니다.
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경험이 동일하게 유지되어야 하는 경험의 일관성. LLM은 잠재적으로 동일한 프롬프트에 다른 결과를 제공 할 수 있습니다.
비교표
스크립트 | 자치 | |
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장점 | 더 높은 제어 | 더 빠르고 쉽게 구축 |
운영 비용이 저렴합니다. | 매우 자연스러운 IX | |
런타임에 더 빠름 | 범위 변경이 더 쉬워졌습니다. | |
단점 | 구축을 위한 노력 집중 | 더 비쌉니다 |
부서지기 쉽고 단단한 IX | 환각의 위험 |
자율 AI 에이전트 개발
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목표 정의부터 시작—고객 문의 해결 또는 효율적인 주문 처리와 같은 AI 상담원의 주요 목표를 명확하게 설명합니다.
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여정 정의 - AI Agent에 포함할 질문, 작업 및 기능을 명확하게 식별합니다.
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지식 추가—상담원이 액세스할 수 있는 관련 지식창고를 통합하여 정확한 정보를 제공합니다.
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작업 정의 - 에이전트가 수행하고 필요한 API 또는 함수 호출을 통합하는 데 필요한 작업을 지정합니다.
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미리 보기—AI 에이전트에 대한 지식과 작업을 미리 봅니다.
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지침 추가—상담원 응답의 정확성과 신뢰성을 높이기 위한 자세한 지침을 제공합니다.
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테스트 및 유효성 검사—플랫폼 미리 보기 도구를 사용하여 AI 에이전트의 성능을 테스트하고 필요한 조정을 수행합니다.
목표를 작성할 때 해야 할 일과 하지 말아야 할 일
이 섹션에서는 자율운영 AI 에이전트에 대한 목표 프롬프트 작성 및 사용자 의도를 충족하기 위한 작업에 대한 모범 사례를 간략하게 설명합니다.
해야 할 일
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목표를 짧고, 간결하고, 일반적이고, 광범위하게 유지하십시오.
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봇의 전반적인 기능 또는 목적에 초점을 맞춥니다.
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사용자의 최종 결과 또는 이점을 고려합니다.
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명확하고 간결한 언어를 사용하십시오.
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목표가 봇의 작업 및 기능과 일치하는지 확인합니다.
주의 사항
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위치, 날짜 또는 사용자 정보와 같은 특정 세부정보를 포함하지 마세요.
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특정 작업이나 구현 방법을 언급하지 마십시오.
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전문 용어나 복잡한 용어를 사용하지 마세요.
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지나치게 길거나 복잡한 목표 진술을 피하십시오.
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하나의 프롬프트에 관련 없는 여러 목표를 포함하지 마세요.
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모호하거나 모호한 언어를 사용하지 마십시오.
지식창고 관리를 위한 권장 사항
기술 자료를 만들고 관리하는 동안 다음 권장 사항을 준수하십시오.
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내용을 논리적으로 구성합니다. AI Agent 스튜디오에서 자신만의 지식 문서를 만들 때 카테고리를 활용하세요.
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파일을 업로드할 때 문서 간에 충돌하거나 중복되는 정보를 방지합니다.
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업로드하기 전에 문서 품질을 확인하십시오.
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필요한 경우 큰 파일을 작은 파일로 분할합니다.
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정기적으로 지식을 검토하고 필요할 때마다 업데이트하십시오.
작업 만들기에 대한 권장 사항
작업을 만들 때 다음 권장 사항을 준수하십시오.
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행동 설명에서 행동 목표를 명확하게 정의하십시오.
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복잡성을 최소화하고 작업을 단순하게 유지합니다.
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각 엔티티/슬롯을 정확하게 설명하면 LLM의 정확도가 향상되어 작업을 더 잘 이해할 수 있습니다.
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상충되거나 모순되는 행동을 만들지 마십시오.
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LLM에 의존하는 대신 더 높은 정확도를 위해 Connect 흐름에서 결정적 논리를 생성합니다.
지침을 작성할 때 프롬프트 엔지니어링 팁
자율 AI 에이전트에 대한 지침을 작성할 때 다음 팁을 참조하세요.
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단순하게 유지 - 명확하고 간결한 언어를 사용합니다. 전문 용어나 지나치게 복잡한 문장을 피하십시오.
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마크다운 사용 - 최상의 결과를 얻으려면 제목 및 순서가 지정된/정렬되지 않은 목록 마크다운을 사용합니다.
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AI 상담원의 신원 명시—먼저 상담원의 페르소나를 명확하게 정의합니다(예: "당신은 도움이 되는 고객 지원 상담원입니다...").
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세분화—작업을 단계별로 요약합니다. 예를 들어, "먼저 계좌 번호를 확인하십시오. 그런 다음 문제를 설명하십시오."
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오류 계획—입력이 명확하지 않은 경우 "미안합니다, 반복해 주시겠습니까?"와 같은 대체 문구를 포함합니다.
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컨텍스트 유지—상담원에게 이전 응답을 기억하도록 상기시켜 긴 대화의 연속성을 보장합니다.
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참조 작업 - 여러 단계에서 외부 작업을 사용하는 방법을 명확하게 설명합니다. 예기치 않은 동작을 방지하기 위해 참조된 작업이 작업 탭에서 활성화되어 있는지 확인합니다.
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가드레일 추가 - AI Agent가 목표의 맥락에서만 응답하도록 지시합니다.
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예제 추가 - 정확도를 높이려면 필요할 때마다 예제를 추가합니다.
지침 작성을 위한 템플릿
다음 템플릿을 사용하여 형용사와 관련된 지침을 작성하십시오.
## 1. 신원
-**역할 정의:**
- AI 상담원의 페르소나 및 전문성을 정의합니다. 예를 들어, "당신은 여행과 관련된 모든 질문에 대한 전문 고객 서비스 담당자인 Jamie입니다."
-**어조 및 태도-**
- 상담원이 친절해야 하는지, 격식을 차려야 하는지, 캐주얼해야 하는지를 지정합니다.
##2. 문맥
-**배경 정보**
- 상담원이 고려해야 할 필수 배경 세부 정보를 제공합니다. 예를 들어, "이 대화는 가족 휴가를 위한 여행 예약에 관한 것입니다."
-**환경 세부 정보**
- 발신자가 음성으로 전화를 걸거나 대화 녹취 품질에 영향을 줄 수 있는 배경 소음이 있을 수 있는 등의 시스템 제약 조건을 언급합니다.
##3. 과업
-**하위 작업/단계**
- 전체 작업을 구체적이고 순차적인 단계로 나눕니다. 예를 들어, 인사말, 여행 날짜 수집, 옵션 제안, 세부 정보 확인. 각 단계에서 작업을 수행하는 데 사용할 작업을 참조합니다.
##4. 대응 지침
-**서식 지정 규칙**
- 응답을 구조화하는 방법을 정의합니다. 예를 들어, 옵션에 글머리 기호 목록을 사용하고, 디지털의 경우 단계에 대한 번호 지정 지우기, 음성이 있는 경우 짧게 사용을 고려합니다.
-**언어 스타일**
—형식, 간결성 및 명확성에 대한 지침을 제공합니다.
##5. 오류 처리 및 폴백
-**설명 프롬프트**
- 사용자 입력이 모호할 때 대체 질문을 정의합니다. 예를 들어, "나는 그것을 잡지 못했는데, 여행 날짜를 반복해 주시겠습니까?"
-**기본 응답**
- 요청을 처리할 수 없는 경우 상담원이 어떻게 응답해야 하는지 간략하게 설명합니다. 예를 들어 "미안해, 이해하지 못했어. 바꿔 볼 수 있니?"
-**작업 실패**
- Webex Connect와의 작업 통합과 관련된 문제를 처리하기 위한 지침을 제공합니다.
##6. 사용자 정의 가드레일
-**가드레일**
- 상담원에게 대화를 목표에만 국한시키고 관련 없는 쿼리는 받아들이지 않도록 상기시킵니다.
## 7. 예제
-**동일한 대화**
- 프롬프트 준수를 개선하기 위해 선택적으로 최종 사용자와 AI 에이전트 간의 샘플 대화 예를 추가합니다.