1시간 안에 비즈니스를 위한 AI 에이전트 만드는 방법

AI 에이전트는 핵심 워크플로를 자동화하려는 사업자에게 중요한 선택지가 되었습니다. 지원 대기열 처리, 리드 선별, 예약 접수, 다국어 업무 등이 여기에 포함됩니다. 또한 대부분의 팀이 예상하는 것보다 훨씬 쉽게 설정할 수 있으며, 대부분의 소규모 비즈니스 용도에 맞춘 에이전트는 코딩 없이 1시간 이내에 만들 수 있습니다.

이 가이드에서는 역할 정의와 지식 베이스 구축부터 음성 선택, 기존 도구 연결까지 비즈니스를 위한 AI 에이전트를 만드는 방법을 안내합니다. 마지막에는 실제 상호작용을 처리할 수 있도록 구성된 에이전트와 함께 테스트, 출시, 지속적인 개선에 필요한 모든 준비를 마치게 됩니다.

요약

• ElevenAgents를 사용하면 엔지니어링 팀 없이도 대부분의 AI 에이전트를 1시간 이내에 구축하고 배포할 수 있습니다.
• 적절한 통합을 사용하면 AI 에이전트가 사람의 개입 없이 수신 전화를 처리하고, 고객 기록을 조회하며, 지원 티켓을 만들고, 예약을 잡고, SMS 후속 메시지를 보낼 수 있습니다.
• 우수한 지식 베이스는 정확한 에이전트와 신뢰할 수 없는 답변을 생성하는 에이전트를 가르는 요소입니다. 콘텐츠가 완전할수록 성능도 좋아집니다.

1단계: 에이전트가 수행할 작업 정의하기

에이전트를 구축할 때는 범위를 좁게 시작하는 것이 가장 효과적입니다. 

팀에서 반복적으로 처리하는 작업 두세 가지를 선택해 잘 작동하도록 만든 뒤 확장하세요. 예를 들어 고객 서비스 부서 전체를 자동화하려 하기보다, 기본 문의와 통화 에스컬레이션을 처리하는 AI 리셉셔니스트부터 시작한 다음 그 성과를 바탕으로 확장하세요.

일반적인 시작점은 다음과 같습니다.

• 고객 지원: 주문 상태, 결제 문의, 비밀번호 재설정, 반품 정책
• 리드 선별: 인바운드 선별, 리드 스코어링, 초기 상담 예약
• 내부 헬프데스크: 반복적인 IT 요청, HR 정책 조회, 온보딩 FAQ
• 아웃바운드: 예약 알림, 결제 후속 안내, 구매 후 확인
• 리셉셔니스트: 업무 시간 외 전화 응대, 연결, 예약 접수

각 작업마다 다음을 물어보세요. 에스컬레이션 없이 이 문제를 해결하려면 에이전트에 어떤 정보가 필요한가요? 그 목록이 4단계에서 만들 지식 베이스가 됩니다.

2단계: 플랫폼 선택하기

에이전트 플랫폼을 선택할 때는 다음과 같은 기능을 살펴보세요.

• 노코드 인터페이스: 지원 책임자나 운영 관리자가 티켓을 제출하지 않고도 에이전트를 업데이트할 수 있어야 합니다.
• 네이티브 통합: 기존 CRM, 전화, 티켓 관리 도구와 기본으로 연결됩니다.
• 멀티채널 지원: 다시 구축하지 않고도 같은 에이전트를 전화, 웹 채팅, WhatsApp에 배포할 수 있습니다.
• 출시 전 테스트: 출시 전에 실제 대화를 시뮬레이션하고 에이전트 동작을 검증할 수 있습니다.
• 실시간 분석: 하나의 대시보드에서 해결률, 통화당 비용, 지연 시간을 확인할 수 있습니다.
• 언어 지원 범위: 하나의 대화에서 다국어 지원과 자동 언어 감지를 제공합니다.
• 규정 준수 인증: 업계 요구 사항에 따른 SOC 2, HIPAA, PCI DSS

이 가이드의 나머지 과정에서는 ElevenAgents를 사용합니다. ElevenAgents는 AI 음성 및 채팅 에이전트를 구축하고 배포하는 ElevenLabs의 플랫폼입니다. 기술 지식이 없는 팀도 노코드 인터페이스로 음성과 채팅 전반에서 에이전트를 구축, 테스트, 관리할 수 있으며, 90개 이상의 언어를 지원합니다. 더 깊이 있는 접근이 필요한 팀을 위해 전체 API도 제공됩니다.

ElevenAgents는 Salesforce, Zendesk, Calendly 등 팀에서 이미 사용하는 도구와 연결됩니다. 또한 단일 구성으로 전화, 웹, 채팅, 이메일, WhatsApp 전반에 배포할 수 있으므로, 하나의 에이전트를 만들어 필요한 모든 곳에서 사용할 수 있습니다.

다음은 ElevenAgents로 구축한 고객 지원 에이전트의 예입니다. 아래에서 사용해 보세요.

3단계: 에이전트 설정 및 구성하기

잘 구성된 에이전트는 정확한 답변을 제공하고, 범위를 벗어나지 않으며, 언제 사람에게 넘겨야 하는지 압니다. 반대로 구성이 미흡하면 주제가 벗어나거나 환각을 일으키고, 고객에게 답답한 반복 경험을 만들 수 있습니다.

초기 설정

시작하려면 ElevenAgents 대시보드에 로그인한 후 왼쪽 메뉴에서 “에이전트” 를 클릭하세요.

다음으로 사전 구축된 에이전트 템플릿을 선택하거나 “빈 에이전트 만들기”를 선택해 처음부터 시작하세요. 템플릿으로 시작하면 바로 사용할 수 있는 시스템 프롬프트와 대화 구조가 제공됩니다.

이 예시에서는 다음과 같은 워크플로가 미리 구축된 “고객 지원” 에이전트 템플릿을 선택합니다.

1. 고객이 겪고 있는 문제 유형을 파악합니다.
2. 문제에 따라 “문제 해결” 또는 “계정 및 청구” 워크플로로 이동합니다.
3. 문제 해결을 시도합니다.
4. 에이전트가 문제를 해결하지 못하면 에스컬레이션합니다.

이 워크플로는 나중에 맞춤 설정할 수 있지만, 대부분의 비즈니스에 탄탄한 출발점이 됩니다.

템플릿을 선택한 후 “템플릿 사용”을 클릭하면 다음 단계로 이동합니다. 여기에서 에이전트 이름을 지정하고 시스템 프롬프트를 업데이트할 수 있습니다. 

시스템 프롬프트

시스템 프롬프트는 에이전트가 누구인지, 무엇을 알고 있는지, 어떻게 말하는지, 무엇을 하지 않을지를 정의합니다. 직무 기술서와 직원 핸드북을 합쳐 놓은 것이라 생각하면 됩니다. 이는 가장 중요한 구성 결정입니다.

강력한 시스템 프롬프트에는 다음이 포함됩니다.

• 역할 및 환경: 에이전트의 정체, 배포 위치, 대화 상대
• 말투: 격식체, 대화체, 임상적 말투 등 브랜드와 맥락에 맞추세요.
• 목표: 성공적인 상호작용의 모습
• 가드레일: 에이전트가 해서는 안 되는 일, 피해야 할 주제, 사람의 승인이 필요한 작업
• 에스컬레이션 규칙: 실제 상담원에게 언제, 어떻게 넘길지

구체적으로 작성하세요. 모호한 프롬프트는 모호한 에이전트를 만듭니다. “도움이 되고 전문적으로 행동하세요” 대신 다음과 같이 작성하세요. “귀하는 Acme 지원 라인의 첫 번째 연락 창구입니다. 청구 문의, 주문 상태, 반품 요청을 처리합니다. 고객이 불만을 표현하거나 지식 베이스만으로 문제를 해결할 수 없는 경우 실제 상담원에게 연결하고, 연결 전에 대화를 요약하세요.”

가드레일 구성, 도구 호출 처리, 평가 테스트 실행 방법을 포함한 프롬프팅 모범 사례의 전체 내용은 ElevenAgents 프롬프팅 가이드 및 가드레일 문서에서 확인하세요.

모델 선택 시 가장 큰 절충점은 지연 시간과 성능입니다. 낮은 지연 시간과 자연스러운 유연한 대화가 우선이라면 더 작고 빠른 모델을 선택하세요. 에이전트가 복잡한 도구 호출을 처리하거나, 상세한 시스템 프롬프트를 따르거나, 여러 단계의 워크플로를 관리해야 한다면 추론 능력이 더 강한 대형 모델이 더 적합합니다.

대부분의 대화형 사용 사례에서는 소형 모델이 적절한 출발점입니다. 전체 모델 목록 및 절충점을 확인하여 사용 사례에 가장 적합한 모델을 찾아보세요.

4단계: 지식 베이스 구축하기

지식 베이스는 에이전트가 질문에 답할 때 참조하는 정보입니다. 더 완전하고 정확할수록 에이전트는 정확한 답변을 더 안정적으로 제공합니다.

ElevenAgents는 지식 베이스에 검색 증강 생성(RAG)을 사용합니다. 고객이 질문하면 에이전트는 지식 베이스에서 관련 콘텐츠를 검색해 응답에 반영합니다. 응답의 품질은 전적으로 지식 베이스에 있는 자료에 달려 있습니다.

지식 베이스를 구성하려면 다음 단계를 따르세요.

1. 지식 베이스 탭으로 이동하세요.
2. “문서 추가”를 클릭하세요.
3. 콘텐츠 추가 방법을 선택하세요. 지식 베이스 편집기에서 파일(PDF, Word 문서, 텍스트 파일)을 직접 업로드하거나, 웹사이트를 스크래핑할 URL을 붙여 넣거나, ElevenAgents에서 바로 문서를 만들 수 있습니다.
4. 제품 문서, 반품 정책, 지원 스크립트, 내부 SOP 등 각 소스에 반복해서 적용하세요.
5. 업로드가 완료되면 각 소스가 상태와 함께 지식 베이스 목록에 표시됩니다.

에이전트가 질문에 정확히 답하고 정의된 범위를 지키는 데 필요한 모든 문서를 포함하세요. 다음과 같은 문서를 추가할 수 있습니다.

• SOP 및 내부 정책: 에이전트가 자체 추측이 아닌 절차를 따릅니다.
• 제품 문서 및 FAQ: 고객이 가장 자주 문의하는 자료입니다.
• 가격, 약관, 반품 정책: 반복적인 지원 요청을 유발하는 모든 정보입니다.
• 스크립트 및 에스컬레이션 흐름: 에이전트가 자신의 권한 범위 한계에 도달한 시점을 알 수 있게 합니다.

지식 베이스 구성에 관한 자세한 내용은 지식 베이스 문서를 확인하세요.

5단계: 에이전트의 언어 및 음성 설정하기

에이전트의 언어 설정은 서비스할 대상을 정의하고, 음성은 각각의 상호작용이 주는 느낌을 만듭니다. 이 두 설정을 올바르게 구성하는 것은 고객 신뢰를 쌓고 에이전트가 고객을 효과적으로 지원하도록 하는 중요한 단계입니다.

언어

ElevenAgents는 90개 이상의 언어를 지원합니다. 플랫폼은 언어를 실시간으로 감지하며 대화 중에도 전환할 수 있습니다. 고객층이 다국어를 사용하거나 동일한 에이전트를 여러 지역에 배포하는 경우 유용합니다.

언어를 설정하려면 기본 에이전트 대시보드에서 LLM 선택 바로 위에 있는 언어 설정으로 이동하세요. 

고객에게 필요한 모든 언어를 선택하세요. 또한 발음 사전을 활용하면 업계에서 자주 쓰이는 전문 용어가 선택한 음성 및 언어에서 올바르게 발음되도록 할 수 있습니다. 

최상의 결과를 위해 에이전트가 지원하는 언어마다 전용 음성을 선택하세요. 그러면 억양이 어색하거나 부자연스럽지 않고 청중에게 자연스럽게 들립니다. 텍사스 고객이 캘리포니아 억양보다 미국 남부 억양에 다르게 반응하는 것처럼, 스페인 북부 고객은 라틴아메리카 스페인어가 아닌 유럽 스페인어를 기대합니다.

음성

에이전트의 음성은 두 가지를 좌우합니다. 고객이 모든 상호작용을 경험하는 방식과 브랜드를 인식하는 방식입니다. 자연스럽고 신뢰감 있는 음성은 고객의 참여를 유지합니다. 반면 로봇 같거나 브랜드와 어울리지 않는 음성은 답변이 아무리 정확해도 신뢰를 떨어뜨립니다.

ElevenAgents에서는 적합한 음성을 찾는 방법이 세 가지입니다.

• 보이스 라이브러리에서 스타일, 성별, 억양, 언어별로 제공되는 10,000개 이상의 음성 중에서 선택할 수 있습니다.
• 기존 음성을 복제할 수 있습니다. 이미 사운드 아이덴티티를 갖춘 브랜드에 좋은 선택입니다. 
• 보이스 디자인을 사용해 텍스트 설명으로 완전히 맞춤화된 음성을 생성할 수 있습니다. 라이브러리에 없는 특정 음성이 필요할 때 이상적입니다.

대부분의 비즈니스에는 보이스 라이브러리가 가장 좋은 시작점입니다. 적합한 음성을 찾는 방법은 다음과 같습니다.

1. 에이전트 탭으로 이동하세요.
2. “추가 음성 추가”를 클릭하세요.
3. 보이스 라이브러리를 탐색하세요. 성별, 억양, 연령, 카테고리로 필터링할 수 있습니다.
4. 음성을 클릭하면 샘플 문장으로 미리 들을 수 있습니다.
5. 사용 사례에 맞는 음성을 선택하고 적용을 클릭하세요.

탐색할 때는 스튜디오 품질 지정이 있는 음성을 우선시하세요. 이러한 음성은 적절한 장비로 녹음되고 잘 믹싱되었으며, 리버브나 왜곡 같은 문제와 기타 아티팩트가 없는지 ElevenLabs QA 팀의 검증을 거쳤습니다. 라이브러리의 모든 음성이 대화형 용도로 만들어진 것은 아니므로 대화형 카테고리로 필터링하고, 최상의 결과를 위해 최근 2년 내 추가된 음성을 선택하세요.

ElevenLabs의 음성에 대해 자세히 알아보려면 보이스 블루프린트를 읽어보세요. 브랜드에 적합한 음성을 선택하고 디자인하는 방법을 자세히 다룬 가이드입니다.

6단계: 도구 연결하기

기존 도구를 ElevenAgents에 연결하면 에이전트가 질문에 답하는 것 이상의 작업을 할 수 있습니다. 하나의 대화 안에서 고객 기록을 가져오고, 지원 티켓을 만들고, 결제 링크를 보내고, 회의를 예약할 수 있습니다.

에이전트에 도구를 연결하려면 다음 단계를 따르세요.

1. 도구 탭으로 이동하세요.
2. 도구 추가를 클릭하고 사용 가능한 통합 중에서 선택하세요.
3. 인증 안내에 따라 각 서비스를 연결하세요.
4. 연결한 후 도구 탭에 각 도구의 설명과 매개변수를 추가하고, 에이전트가 언제 어떻게 사용해야 하는지 안내하는 지침을 시스템 프롬프트에 포함하세요.

ElevenAgents는 고객 운영 스택의 핵심 도구와 기본으로 통합됩니다.

에이전트가 실시간 데이터에 액세스하게 하고 싶다면 그렇게 할 수도 있습니다. 아래 동영상에서는 에이전트가 백엔드에서 실시간 데이터를 가져올 수 있도록 서버 도구를 설정하는 방법을 안내합니다.

통합에 관한 자세한 내용은 도구 문서에서 확인하세요.

7단계: 에이전트 테스트하기

테스트 없이 출시하면 대규모로 나쁜 고객 경험을 만들게 됩니다. 테스트의 목표는 실제 고객보다 먼저 빈틈을 찾는 것입니다.

테스트 단계의 첫 번째 부분은 특정 사용 사례에서 성공적인 상호작용이 무엇인지 정의하는 것입니다. 다음을 자문해 보세요. 사람의 개입 없이 이 대화를 해결하려면 에이전트가 무엇을 해야 하나요? 답이 성공 기준이 됩니다. 

대부분의 고객 대상 에이전트에서 성공적인 대화는 다음과 같습니다.

• 에이전트가 지식 베이스에 근거한 정확한 정보를 제공했습니다.
• 에이전트가 관련 도구를 성공적으로 호출했습니다.
• 에이전트가 정의된 범위 내에서 작동했습니다.
• 에이전트가 문제를 해결하지 못한 경우 전체 대화 맥락을 실제 상담원에게 전달해 고객이 같은 내용을 반복하지 않도록 원활히 인계했습니다.

성공 기준을 정리했다면 테스트로 넘어갈 수 있습니다. ElevenLabs의 출시 전 시뮬레이션 환경에는 에이전트를 검증하는 세 가지 유형의 테스트가 있으며, 각각 서로 다른 성공 기준을 테스트하도록 설계되었습니다.

• 다음 응답 테스트는 에이전트가 특정 유형의 상호작용을 처리하는 방식을 평가합니다. 예상 응답을 설명하고 성공 및 실패 사례를 제공합니다. 거절 처리나 에스컬레이션 동작 같은 엣지 케이스를 테스트하는 데 유용합니다.
• 도구 호출 테스트는 에이전트가 올바른 도구를 적절한 시점에 정확한 매개변수로 호출하는지 검증합니다. 
• 시뮬레이션 테스트는 정의된 사용자 시나리오와 성공 기준에 따라 전체 엔드투엔드 대화를 실행합니다. 에이전트가 압박 상황에서도 잘 작동하는지 확신해야 하는 더 광범위하고 동적인 흐름을 테스트하는 데 가장 적합합니다.

테스트를 실행하려면 다음 단계를 따르세요.

1. 테스트 탭으로 이동하세요. 
2. “테스트 추가”를 선택한 다음 “새 테스트 만들기”를 선택하세요.
3. 실행할 테스트 유형을 선택하세요.
4. 예상 결과나 테스트하려는 도구에 관한 정보를 입력하세요.
5. “만들기 및 실행”을 클릭하세요.
6. 실패의 원인을 추적하세요. 시스템 프롬프트의 공백인가요, 지식 베이스의 누락된 문서인가요, 아니면 워크플로의 논리 오류인가요?
7. 시스템 프롬프트 또는 지식 베이스를 반복 개선한 후 다시 실행하세요.

각 테스트 유형의 구성 방법은 에이전트 테스트 가이드에서 자세히 알아보세요.

8단계: 에이전트 배포, 모니터링 및 개선하기

AI 에이전트에 만족했다면 다음 단계는 배포입니다. 왼쪽 탐색 메뉴의 배포 탭으로 이동해 배포할 채널을 선택하고 설정을 완료하세요.

웹사이트에 에이전트를 삽입하려면 에이전트 대시보드에서 위젯 탭으로 이동하세요. 여기에서 위젯의 기능을 맞춤 설정하고 사이트에 추가할 임베드 코드를 복사할 수 있습니다.

출시 후에는 ElevenAgents 분석 대시보드에서 에이전트 성능을 모니터링하세요. 다음과 같은 지표를 추적하세요.

• 통화 수
• 평균 통화 시간
• 오류율 및 오류 내역(도구 실패, LLM 오류, 연결 문제)

이 통계는 실제 대화에서 에이전트가 어떻게 작동하는지 파악하는 데 도움이 됩니다. 또한 현재 에이전트의 약점을 알려줍니다. 예를 들어 고객 지원 에이전트의 오류율이 높다면 도구가 올바르게 구성되지 않았음을 의미할 수 있으며, 예상보다 긴 평균 통화 시간은 에이전트가 문제를 효율적으로 해결하는 데 어려움을 겪고 있음을 시사할 수 있습니다.

대부분의 에이전트는 출시 후 어느 정도 조정이 필요합니다. 하지만 시간이 지나며 반복 개선하면 원하는 수준의 성능에 빠르게 도달할 수 있습니다.

그다음에는 에이전트의 범위를 확장하는 것이 자연스러운 다음 단계가 됩니다. 예를 들어 처음에는 주문 상태와 반품을 처리하던 고객 지원 에이전트가 청구 문의, 제품 문제 해결, 인바운드 일정 관리까지 담당하도록 확장될 수 있습니다. AI 에이전트의 새로운 사용 사례는 계속 발견되고 있으며, 가장 큰 가치를 얻는 기업은 꾸준히 반복 개선하는 기업입니다.

ElevenAgents 시작하기

시스템 프롬프트, 지식 베이스, 음성을 갖춘 대부분의 소규모 비즈니스용 에이전트는 1시간 이내에 출시할 수 있습니다. CRM 및 전화 스택과 연결된 완전 통합형 에이전트는 일반적으로 며칠이 걸립니다. 고객 지원 자동화, 인바운드 리드 선별, 예약 접수 등 어떤 목적이든 ElevenAgents에서 두 가지 방식을 모두 이용할 수 있습니다.

오늘 첫 번째 에이전트 만들기 또는 영업팀에 문의하기를 통해 ElevenAgents가 비즈니스에 어떤 도움을 줄 수 있는지 확인하세요.

자주 묻는 질문

고객 대상 음성 에이전트를 구축하는 데 얼마나 걸리나요?

에이전트의 음성 에이전트가 얼마나 복잡한지에 따라 다릅니다. 통합 기능이 없는 기본 에이전트는 1시간 이내에 출시할 수 있습니다. CRM, 전화, 티켓 관리 도구와 연결되는 더 복잡한 구축 작업은 일반적으로 며칠이 걸립니다.

시작하려면 기술 경험이 필요한가요?

아니요. 노코드 인터페이스가 엔지니어링 참여 없이 구성, 테스트, 배포를 처리합니다. 맞춤 통합이나 API 수준의 액세스가 필요하다면 해당 옵션을 이용할 수 있지만, 시작에 필수는 아닙니다.

에이전트가 같은 대화에서 여러 언어를 처리할 수 있나요?

네. ElevenAgents는 90개 이상의 언어를 지원하며 자동 언어 감지 기능을 제공합니다. 설정 중에 필요한 언어를 선택하면, 고객이 대화 중 언어를 바꿔도 에이전트가 이를 감지해 추가 설정 없이 그에 맞게 응답합니다.

에이전트가 답을 모르면 어떻게 되나요?

에이전트가 질문의 답을 모를 경우 추측하는 대신 모른다고 말하도록 구성해야 합니다. 에스컬레이션 규칙 설정에 따라 고객을 실제 상담원에게 연결해 주거나, 한계를 알리고 다른 방향으로 안내합니다. 이 동작은 시스템 프롬프트에서 정의합니다. ElevenAgents에서는 사람에게 인계할 때 전체 대화 맥락이 실제 상담원에게 전달되므로 고객이 같은 내용을 반복할 필요가 없습니다.