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빌드

강력한 맞춤 설정 옵션으로 대화형 AI 에이전트를 설계하고 구성하세요.

빌드 섹션에서는 에이전트의 동작과 음성을 정의하는 것부터 외부 도구 및 지식 소스를 연결하는 것까지, 정교한 대화형 에이전트를 만드는 데 필요한 모든 것을 다룹니다.

AI 어시스턴트로 에이전트 빌드

이 페이지의 모든 항목은 대화를 통해서도 구성할 수 있습니다. 호스팅 MCP 서버를 Claude 또는 다른 MCP 클라이언트에 연결하면 자연어로 에이전트를 생성하고 업데이트할 수 있습니다.

에이전트 빌드

설계 및 구성

목표가이드설명
대화 워크플로 만들기워크플로시각적 워크플로 빌더로 여러 단계의 워크플로 빌드
시스템 프롬프트 작성시스템 프롬프트효과적인 에이전트 프롬프트 작성 모범 사례 알아보기
언어 모델 선택모델지원되는 LLM 중에서 선택하거나 자체 맞춤 모델 사용
대화 흐름 제어대화 흐름턴 전환, 중단 및 시간 제한 설정 구성
음성 및 언어 구성음성 및 언어맞춤 설정 옵션과 함께 31개 언어의 10,000개 이상 음성 중 선택
에이전트에 지식 추가지식 베이스문서를 업로드하고 근거 있는 응답을 위한 RAG 활성화
도구 연결도구에이전트가 작업을 수행하도록 클라이언트 및 API 호출 활성화
각 대화 개인화개인화대화별 맞춤 설정을 위해 동적 변수와 재정의 사용
에이전트 액세스 보호인증보호된 에이전트 액세스를 위한 맞춤 인증 구현

핵심 구성 요소

에이전트 동작

에이전트가 생각하고 응답하는 방식을 제어하세요.

  • 워크플로: 복잡한 대화 흐름을 위한 시각적 워크플로 빌더
  • 시스템 프롬프트: 에이전트의 성격, 말투 및 기능 정의
  • 모델: 선도적인 LLM을 선택하거나 자체 모델 사용
  • 대화 흐름: 턴 전환, 중단 및 대화 속도 구성

음성 및 언어

에이전트의 음성 및 언어 기능을 맞춤 설정하세요.

  • 음성 선택: 10,000개 이상의 음성 중 선택
  • 다중 음성 지원: 대화 중 서로 다른 음성 사용
  • 언어 지원: 31개 이상의 언어로 배포
  • 보이스 디자인: 텍스트 설명으로 맞춤 음성 생성

지식 및 도구

외부 데이터와 작업으로 에이전트 기능을 확장하세요.

  • 지식 베이스: 문서를 업로드하여 에이전트 응답의 근거 제공
  • 도구: API 및 외부 서비스 연결
  • MCP 통합: Model Context Protocol 도구 사용
  • 시스템 도구: 통화 전환, 음성 사서함 감지 등의 내장 기능

개인화

각 대화를 사용자에게 맞춤 설정하세요.

  • 동적 변수: 런타임 데이터를 대화에 삽입
  • 재정의: 상호작용별로 에이전트 동작 맞춤 설정
  • 인증: 맞춤 인증 흐름으로 에이전트 액세스 보호

다음 단계