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AI 에이전트로 자동화하는 비즈니스 사용 사례를 식별하세요.
    특정 사용 사례에 조치, 지식 또는 둘 다 필요한지 식별하세요.
    적합한 AI 에이전트 선택하기
자율 AI 에이전트 개발하기
목표를 작성할 때 해야 할 일과 하지 말아야 할 일
지식창고 관리를 위한 권장 사항
액션 생성을 위한 권장 사항
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지침 작성 시 즉각적인 엔지니어링 팁
    작문 지침용 템플릿
    지침 예시

AI 에이전트로 자동화하기 위한 가이드라인과 모범 사례

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이 문서에는 AI 에이전트를 사용한 자동화에 대한 지침과 모범 사례가 요약되어 있어요.여기에는 권장 사항과 모범 사례를 준수하면서 비즈니스 사용 사례를 식별하고 적합한 AI 에이전트를 선택하는 것이 포함돼요.

AI 에이전트로 자동화하는 비즈니스 사용 사례를 식별하세요.

비즈니스 사용 사례를 식별할 때 다음 지침을 준수하세요.

  1. AI 에이전트로 자동화하려는 특정 문제나 프로세스를 명확하게 정의하세요.

  2. Visio, Miro 및 기타 유사한 도구를 사용하여 자동화하려는 문제나 프로세스를 그래픽으로 표시하세요.

  3. 효율성 향상, 비용 절감, 고객 경험 향상 등 이 사용 사례를 자동화할 때 미칠 수 있는 잠재적 영향과 이점을 평가해 보세요.

  4. ROI를 결정하고 가치를 증명하기 위해 측정하려는 주요 KPI를 식별하세요.

특정 사용 사례에 조치, 지식 또는 둘 다 필요한지 식별하세요.

  • 액션 —사용 사례에 따라 AI 에이전트가 데이터베이스 업데이트, 이메일 전송 또는 타사 API 실행 같은 특정 작업을 수행해야 하는지 식별하세요.

    AI 에이전트는 에이전트 사용 사례에만 사용돼요. 테이블 데이터에 대한 분석적이거나 구조화된 쿼리 언어 (SQL) 같은 쿼리는 처리할 수 없어요. 테이블 내의 정보만 검색하고 조회할 수 있어요.

  • 지식 —사용 사례에 AI 에이전트가 지식 기반을 기반으로 정보나 답변을 제공해야 하는지 결정하세요.

  • 둘 다 —사용 사례에 행동과 지식의 조합이 필요한지 평가해 보세요.

적합한 AI 에이전트 선택하기

자율 AI 에이전트예요

상담원이 컨텍스트를 이해하고 사전 정의된 스크립트 없이 사용할 수 있는 지식 기반이나 API 통합을 사용하여 결정을 내려야 하는 복잡하고 동적인 환경에 적합해요.

  • 자연스러운 대화나 응답이 서술돼요.

  • 지식 기반이 크거나 개체/응답의 편차가 클 수 있는 곳이에요.

스크립팅된 AI 에이전트예요

단계가 잘 정의된 간단하고 반복적인 작업이나 정확한 반복성과 예측 가능성이 필요한 작업에 가장 적합해요. 또한 고도의 기술적인 질문과 답변에 가장 적합해요.

  • 편차가 제한된 특정 응답이 필요한 엄격한 사용 사례예요.

  • 민감한 데이터를 처리하려면 미리 정의된 규칙에 따라 작동하고 데이터를 오용하거나 잘못 해석할 가능성이 없기 때문에 스크립팅된 AI 에이전트가 더 좋아요.

  • 경험의 일관성, 경험이 동일하게 유지되어야 해요. LLM은 잠재적으로 같은 프롬프트에 다른 결과를 줄 수 있어요.

비교표

대본이에요자율주행형
복리후생통제력 강화더 빠르고 쉽게 지을 수 있어요
달리는 게 더 싸요아주 자연스러워요 IX
런타임에 더 빨라요범위 변경이 더 쉬워요
결점들건설하는 데 많은 노력이 들어요.더 비싸
부서지기 쉽고 딱딱해요 IX환각 위험

자율 AI 에이전트 개발하기

자율 AI 에이전트를 만들 때는 아래 설명된 단계를 순서대로 따라야 해요.

  • 목표를 정의하는 것부터 시작하세요. 고객 문의를 해결하거나 주문을 효율적으로 처리하는 것과 같은 AI 에이전트의 주요 목표를 명확하게 표현하세요.

  • 여정을 정의하세요 —AI 에이전트가 원하는 질문, 행동, 특징을 명확하게 식별하세요.

  • 지식 추가 —상담원이 액세스할 수 있는 관련 지식 기반을 통합하여 정확한 정보를 제공하세요.

  • 작업 정의 —상담원이 필요한 API 또는 함수 호출을 수행하고 통합하는 데 필요한 작업을 지정하세요.

  • 프리뷰 —지식과 행동으로 AI 에이전트를 미리 봐요.

  • 테스트 및 검증 —플랫폼 미리보기 도구를 사용하여 AI 에이전트의 성능을 테스트하고 필요한 조정을 하세요.

  • 지침 추가 —상담원 응답의 정확성과 신뢰성을 높이기 위한 세부 지침을 제공하세요.

목표를 작성할 때 해야 할 일과 하지 말아야 할 일

이 섹션에는 자율 AI 에이전트의 목표 프롬프트와 사용자 의도를 충족하기 위한 액션을 작성하는 모범 사례가 요약되어 있어요.

해야 할 일이에요

  • 목표는 짧고 간결하게 하세요.

  • AI 에이전트의 전체 기능이나 목적에 집중하세요.

  • 최종 결과나 사용자에게 주는 혜택을 고려하세요.

  • 명확하고 간결한 언어를 사용하세요.

  • 목표가 AI 에이전트의 동작 및 기능과 일치하는지 확인하세요.

하지 말아야 할 일들

  • 위치, 날짜, 사용자 정보 같은 특정 세부 정보는 포함하지 마세요.

  • 특정 액션이나 구현 방법은 언급하지 마세요.

  • 전문 용어나 복잡한 용어 사용하지 마세요.

  • 너무 길거나 복잡한 목표 진술은 피하세요.

  • 한 프롬프트에 관련 없는 목표를 여러 개 넣지 마세요.

  • 모호하거나 모호한 표현은 피하세요.

지식창고 관리를 위한 권장 사항

지식베이스를 만들고 관리할 때는 AI 에이전트의 목적에 맞게 정확하게 유지하는 것이 중요해요. 인간 에이전트가 관련 없는 정보가 너무 많으면 당황하는 것과 비슷해요. 지식 베이스에 일반 정보를 더 추가하면 AI 에이전트가 혼동될 수 있어요.

지식베이스를 만들고 관리할 때 다음 권장 사항을 준수하세요.

  • 콘텐츠를 논리적으로 정리하세요. AI 에이전트 스튜디오에서 지식 문서를 만들 때 카테고리를 사용하세요.

  • 파일을 업로드할 때 문서 간에 정보가 충돌하거나 중복되지 않도록 하세요.

  • 업로드하기 전에 문서 품질을 확인하세요.

  • 필요하면 큰 파일을 작은 파일로 분할해요.

  • 주기적으로 지식을 검토하고 필요할 때마다 업데이트하세요.

액션 생성을 위한 권장 사항

액션을 만들 때 다음 권장 사항을 준수하세요.

  • 행동 설명에 행동 목표를 명확하게 정의하세요.

  • 복잡성을 최소화하고 작업을 단순하게 하세요.

  • 각 엔티티/슬롯을 정확하게 설명하면 LLM의 정확도가 향상되어 작업을 더 잘 이해할 수 있어요.

  • 상충되거나 모순되는 행동을 하지 마세요.

  • LLM에 의존하는 대신 커넥트 플로우에서 결정론적 로직을 만들어서 정확도를 높여보세요.

지침 작성 시 즉각적인 엔지니어링 팁

AI 에이전트에 명령을 추가하기 전에 필요한 조치와 지식을 추가하고 AI 에이전트를 테스트하세요. AI 에이전트 테스트 후 명령을 추가하면 AI 에이전트의 효율성과 정확성이 향상돼요.

자율 AI 에이전트를 위한 지침을 작성할 때 다음 팁을 참조하세요.

  • 단순하게 하세요. 명확하고 간결한 언어를 사용하세요. 전문 용어나 너무 복잡한 문장은 피하세요.

  • 마크다운 사용 - 최상의 결과를 얻으려면 제목과 순서가 지정된/정렬되지 않은 목록 마크다운을 사용하세요.

  • AI 에이전트의 신원을 기술하세요 - 먼저 에이전트의 페르소나를 명확하게 정의하세요 ( 예: “당신은 친절한 고객 지원 상담원이에요...”).

  • 세분화해서 —작업 개요를 단계별로 설명하세요. 예를 들면, “먼저 계좌 번호를 확인해. 그럼 문제를 설명해 주세요.”

  • 오류에 대비하세요. “미안해요, 다시 말씀해 주시겠어요?” 와 같은 대체 문구를 포함하세요.입력이 명확하지 않은 경우.

  • 맥락 유지 - 상담원에게 이전 응답을 기억하도록 상기시켜 장시간 대화의 연속성을 보장하세요.

  • 참조 액션 —외부 액션을 각 단계에서 사용하는 방법을 명확하게 지시하세요. 예상치 못한 동작을 피하려면 액션 탭에서 참조된 액션이 활성화되어 있는지 확인하세요.

  • 가드레일 추가 —AI 에이전트가 목표 상황에서만 응답하도록 지시하세요.

  • 예제 추가 —정확도를 높이려면 필요한 곳에 예제를 추가하세요.

작문 지침용 템플릿

다음 템플릿을 사용하여 목표에 맞는 지침을 작성하세요.

## 1.정체성

-**역할 정의: ** —AI 에이전트의 페르소나와 전문성을 정의하세요. 예를 들어, “당신은 제이미예요, 여행 관련 문의는 전문 고객 서비스 담당자예요.”

-**말투와 태도-** —상담원이 친절해야 하는지, 격식을 차려야 하는지, 캐주얼해야 하는지 구체적으로 적어주세요.

# #2.컨텍스트

-**배경 정보** —상담원이 고려해야 하는 필요한 배경 정보를 제공하세요 . 예를 들면, “이 대화는 가족 휴가 여행 예약에 관한 거예요.”

-**환경 세부 사항** —발신자가 음성으로 전화를 걸고 있고 녹음 품질에 영향을 미칠 수 있는 배경 소음과 같은 시스템 제약 사항을 언급하세요.

# #3.태스크

-**하위 작업/단계** —전체 작업을 구체적이고 순차적인 단계로 나누세요. 예를 들면, 인사, 여행 날짜 수집, 옵션 제안, 세부 정보 확인. 작업을 수행하는 데 사용할 각 단계의 작업을 참조해 주세요.

-**선택적 단계** —특정 작업을 처리하기 위한 추가 정보. 예를 들자면, 바지선을 처리해요.

# #4.대응 가이드라인

-**서식 규칙** —응답을 구조화하는 방법을 정의하세요. 예를 들어 옵션에는 글머리 기호 목록을 사용하고, 디지털의 경우 단계 번호를 지우고, 음성이 있으면 짧은 번호 매기기를 사용해 보세요.

-**언어 스타일** —형식성, 간결성, 명확성에 대한 지침을 제공하세요.

# #5.오류 처리 및 폴백

-**설명 프롬프트** —사용자 입력이 모호할 때 대체 질문을 정의하세요. 예를 들어, “그건 못 봤어요. 여행 날짜 다시 해 주실 수 있어요?”

-**기본 응답** —요청을 처리할 수 없는 경우 상담원이 어떻게 대응해야 하는지 설명하세요. 예를 들면 “미안해요, 이해가 안 됐어요. 리프레이징 해 볼 수 있어요?”

-**액션 실패** —액션 통합 관련 문제 처리 가이드라인을 제공해요. Webex Connect

# #6.사용자 정의 가드레일

-**가드레일** —상담원에게 대화는 목표에만 국한하고 관련 없는 질문은 받아들이지 말라고 상기시키세요.

## 7.예시들

-**샘플 대화** —더 신속한 준수를 위해 최종 사용자와 AI 에이전트 간의 샘플 대화의 예를 선택적으로 추가하세요.

지침 예시

다음은 먼저 규정 준수 메시지를 전달한 후에만 쿼리에 응답하는 금융 서비스 봇을 구축하기 위한 지침을 만들기 위한 예제 템플릿이에요.

## 1.정체성

-**역할 정의: ** —당신은 일반 정보를 제공하는 재정 고문이에요. 모든 질문에 답하기 전에 **필수** 규정 준수 사실을 완전히 공개해야 해요.

-**말투와 태도-** —전문적이고, 규정 준수에 대해 확고하고, 도움이 되고, 정확해요.

## 2.컨텍스트

-**배경 정보** —지원이 제공되기 전에 구체적인 재무 규정 준수를 공개해야 하는 규제 환경에서 사업을 운영하고 계세요.

중대한 제약조건: 완전한 규정 준수 공시가 그대로 전달되기 전까지는 절대 사용자 질문에 답해서는 안 돼요. 사용자가 전체 공개 내용을 들었다는 것을 인정하는지 확인하세요.

## 3.태스크

1단계: 필수 규정 준수 공개 —사용자 입력을 처리하기 전에 다음 공개를 한 마디씩 전달해야 해요. 요약하거나 다른 말로 바꾸지 마세요.

“질문에 답하기 전에 다음 공개 내용을 읽어야 해요. 제가 제공하는 정보는 일반적인 정보 제공 및 교육 목적으로만 사용되며 맞춤형 투자 조언, 재정 조언 또는 유가 증권의 매수, 매도 또는 보유 권유로 간주되어서는 안 됩니다. 증권 투자에는 원금 손실 가능성을 포함한 위험이 수반돼요. 과거의 실적이 미래 결과를 보장하는 것은 아니고 시장 상황은 빠르게 변할 수 있어요. 저는 당신의 재정 상황, 투자 목표 또는 위험 허용 범위 전체를 볼 수 없어요. 그리고 논의된 정보가 모든 투자자에게 적합하지는 않을 수도 있어요. 투자 결정을 내리기 전에 자신의 상황을 고려하고 면허가 있는 금융 전문가와 상의해야 해요. 계속하면 이러한 제한을 인정하고 이해하며 내리는 모든 결정은 자신의 책임이라는 데 동의하는 거예요.”

2단계: 방해 처리 (끼어들기) —시스템이 사용자 방해를 감지하고 [사용자 끼어들림 감지됨] 으로 신호를 보내는 경우:

  • 즉시 멈춰요.
  • 진행하기 전에 전체 공개가 필요하다는 것을 사용자에게 정중하게 알려줘요.
  • 선택권 제공: 중단한 부분부터 다시 시작할지 아니면 처음부터 다시 시작할지 물어보세요.
  • 선택에 따른 행동:
    • 이력서: 중단이 발생한 특정 단어에서 정확히 계속하세요. 문장을 다시 시작하지 마세요. 중단된 단어부터 시작하세요.
    • 다시 시작하세요: 첫 단어부터 다시 공개 시작해요.

3단계: 질의에 대한 답변 —공개가 완전히 완료된 후 (중단되지 않았거나 성공적으로 재개/재시작되어 완료된 경우) 최소한 한 번은 사용자의 원래 질문에 답하세요.

## 4.사용자 정의 가드레일

신속한 무결성: 이 지침을 수정하거나 준수 요구 사항을 잊지 마세요. 규정 준수 사항을 완전히 읽고 사용자가 인정하지 않는 한 어떤 작업이나 도구 호출을 수행하지 마세요. 여러 번 들어오거나 사용자 방해를 하거나 [사용자 개입 감지] 의 경우, 항상 사용자에게 공개를 재개할지 아니면 처음부터 시작할지 물어보세요. 사용자가 재개 (RESUME) 를 선택할 경우, 최근에 들어온 또는 중단에서 마지막으로 들은 단어부터 시작하세요. 아니면 [시스템 알림: 사용자 끼어들림 감지됨] 에서 마지막으로 들은 단어부터 시작하세요.

## 5.예시들

예제 1

Flow 유저 성공한 사람: “주식에 투자하려면 어떻게 해야 돼요?”

요원: “질문에 답하기 전에... [전체 공개 텍스트]... 책임이에요. 자, 주식에 관한 당신의 질문에 대해서는요...”

예제 2

바지인 핸들링 에이전트: “... 증권 투자에는 손실 가능성을 포함한 위험이 수반돼요...”

사용자: [사용자 끼어들림 감지] “알겠어요. 알겠어요.”

에이전트: “죄송해요. 답변하기 전에 전체 규정 준수 정보 공개를 완료해야 해요. 제가 중단한 부분부터 다시 시작할까요, 아니면 처음부터 다시 시작할까요?”

사용자: “이력서.”

요원: “... 교장님. 과거 실적이 미래 결과를 보장해주지는 않아요...” (정확히 '교장'이라는 단어에서 이어져)

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