1시간 안에 비즈니스를 위한 AI 에이전트 만드는 방법

AI 에이전트는 핵심 workflow를 자동화하려는 사업자에게 중요한 선택지가 되었습니다. 지원 대기열 처리, 리드 검증, 예약 관리, 다국어 업무 등이 이에 포함됩니다. 또한 대부분의 팀이 예상하는 것보다 훨씬 쉽게 설정할 수 있으며, 대부분의 소규모 비즈니스 활용 사례에 맞춘 에이전트는 코딩 없이 1시간 이내에 만들 수 있습니다.

이 가이드에서는 역할 정의와 지식 베이스 구축부터 음성 선택 및 기존 도구 연결까지, 비즈니스용 AI 에이전트를 만드는 방법을 안내합니다. 가이드를 마치면 실제 상호작용을 처리할 수 있도록 구성된 에이전트와 함께 테스트, 출시, 지속적인 개선에 필요한 모든 준비를 갖추게 됩니다.

요약

• ElevenAgents를 사용하면 엔지니어링 팀 없이도 대부분의 AI 에이전트를 1시간 이내에 구축하고 배포할 수 있습니다.
• 적절한 통합을 활용하면 AI 에이전트가 사람의 개입 없이 수신 전화를 처리하고, 고객 기록을 조회하고, 지원 티켓을 생성하고, 예약을 관리하고, SMS 후속 메시지를 보낼 수 있습니다.
• 좋은 지식 베이스는 정확한 에이전트와 신뢰할 수 없는 답변을 내놓는 에이전트를 구분하는 핵심입니다. 콘텐츠가 완전할수록 성능도 좋아집니다.

1단계: 에이전트의 역할 정의하기

에이전트를 구축할 때는 처음에는 범위를 좁게 잡는 것이 가장 좋습니다. 

팀이 반복적으로 처리하는 작업 두세 가지를 골라, 범위를 확장하기 전에 먼저 제대로 작동하도록 만드세요. 예를 들어 고객 서비스 부서 전체를 자동화하려 하기보다 기본 문의와 통화 에스컬레이션을 처리하는 AI 리셉셔니스트부터 시작한 뒤, 성공을 바탕으로 확장하세요.

일반적인 시작 지점은 다음과 같습니다.

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

각 작업마다 다음을 자문해 보세요. 에스컬레이션 없이 해결하려면 에이전트에 어떤 정보가 필요한가? 이 목록이 4단계에서 사용할 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 시스템, 티켓 관리 도구와 기본으로 연결됩니다.
• 멀티채널 지원: 다시 구축하지 않고도 동일한 에이전트를 전화, 웹 채팅, WhatsApp에 배포할 수 있습니다.
• 출시 전 테스트: 실제 대화를 시뮬레이션하고 출시 전에 에이전트의 동작을 검증할 수 있습니다.
• 실시간 분석: 하나의 대시보드에서 해결률, 통화당 비용, 지연 시간을 확인할 수 있습니다.
• 언어 지원 범위: 하나의 대화에서 여러 언어를 지원하고 언어를 자동으로 감지합니다.
• 규정 준수 인증: 업계 요구사항에 따른 SOC 2, HIPAA, PCI DSS.

이 가이드의 나머지 과정에서는 ElevenAgents를 사용합니다. ElevenAgents는 AI 음성 및 채팅 에이전트를 구축하고 배포하는 ElevenLabs의 플랫폼입니다. 비기술 팀도 노코드 인터페이스를 통해 음성과 채팅 전반에서 에이전트를 구축, 테스트, 관리할 수 있으며, 70개 이상의 언어를 지원합니다. 더 심층적인 접근이 필요한 팀을 위해 전체 API도 제공됩니다.

ElevenAgents는 Salesforce, Zendesk, Calendly 등을 비롯해 팀에서 이미 사용하는 도구와 연결됩니다. 또한 하나의 구성만으로 전화, 웹, 채팅, 이메일, WhatsApp에 배포할 수 있으므로, 에이전트 하나를 만들어 필요한 모든 곳에서 사용할 수 있습니다.

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

3단계: 에이전트 설정 및 구성하기

잘 구성된 에이전트는 정확한 답변을 제공하고, 정해진 범위를 벗어나지 않으며, 사람에게 넘겨야 할 시점을 압니다. 반대로 구성이 부실한 에이전트는 주제에서 벗어나거나 환각을 일으키고, 고객에게 답답한 반복을 만들 수 있습니다.

초기 설정

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

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

이 예시에서는 다음 workflow가 미리 구축된 “고객 지원” 에이전트 템플릿을 선택하겠습니다.

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

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

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

시스템 프롬프트

시스템 프롬프트는 에이전트의 정체성, 지식, 말하는 방식, 하지 않을 일을 정의합니다. 직무 기술서와 직원 핸드북을 합친 것으로 생각해 보세요. 이는 가장 중요한 구성 결정입니다.

강력한 시스템 프롬프트에는 다음이 포함됩니다.

• 역할 및 환경: 에이전트의 역할, 배포 위치, 대화 상대.
• 톤: 격식체, 대화체, 임상적 톤 등 브랜드와 상황에 맞추세요.
• 목표: 성공적인 상호작용의 모습.
• 가드레일: 에이전트가 해서는 안 되는 일, 피해야 할 주제, 사람의 승인이 필요한 작업.
• 에스컬레이션 규칙: 상담원에게 넘겨야 하는 시점과 방법.

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

가드레일 구성, 도구 호출 처리, 평가 테스트 실행 등을 포함한 프롬프팅 모범 사례 전체 내용은 ElevenAgents 프롬프팅 가이드 및 가드레일 문서를 참조하세요.

모델 선택의 주요 절충점은 지연 시간과 성능 간의 균형입니다. 낮은 지연 시간과 자연스럽고 유연한 대화가 우선이라면 더 작고 빠른 모델을 선택하세요. 에이전트가 복잡한 도구 호출을 처리하거나, 상세한 시스템 프롬프트를 따르거나, 여러 단계의 workflow를 관리해야 한다면 추론 능력이 더 뛰어난 큰 모델이 적합합니다.

대부분의 대화형 활용 사례에서는 작은 모델이 적절한 출발점입니다. 활용 사례에 가장 적합한 모델을 찾으려면 전체 모델 목록 및 절충점을 확인하세요.

4단계: 지식 베이스 구축하기

지식 베이스는 에이전트가 질문에 답할 때 참고하는 정보입니다. 더 완전하고 정확할수록 에이전트는 더 안정적으로 올바른 답변을 제공합니다.

ElevenAgents는 지식 베이스를 구동하기 위해 검색 증강 생성(RAG)을 사용합니다. 고객이 질문하면 에이전트는 지식 베이스에서 관련 콘텐츠를 검색해 답변에 반영합니다. 답변의 품질은 전적으로 지식 베이스의 자료에 달려 있습니다.

지식 베이스를 구성하려면 다음 단계를 따르세요.

1. 지식 베이스 탭으로 이동합니다.
2. “문서 추가”를 클릭합니다.
3. 콘텐츠 추가 방식을 선택합니다. 지식 베이스 편집기에서 파일(PDF, Word 문서, 텍스트 파일)을 직접 업로드하거나, 사이트를 스크랩할 URL을 붙여넣거나, ElevenAgents에서 바로 문서를 만들 수 있습니다.
4. 제품 문서, 반품 정책, 지원 스크립트, 내부 SOP 등 각 소스에 대해 반복합니다.
5. 업로드가 완료되면 각 소스가 상태와 함께 지식 베이스 목록에 표시됩니다.

에이전트가 질문에 정확히 답하고 정의된 범위 내에 머무르는 데 필요한 문서를 모두 포함하세요. 포함할 수 있는 문서의 예는 다음과 같습니다.

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

지식 베이스 구성에 관한 자세한 내용은 지식 베이스 문서를 참조하세요.

5단계: 에이전트의 언어 및 음성 설정하기

에이전트의 언어 설정은 서비스를 제공할 대상을 정의하고, 음성은 모든 상호작용의 느낌을 결정합니다. 이 두 설정을 제대로 맞추는 것은 고객의 신뢰를 구축하고 에이전트가 고객을 효과적으로 지원하도록 하는 중요한 단계입니다.

언어

ElevenAgents는 70개 이상의 언어를 지원합니다. 플랫폼은 실시간으로 언어를 감지하고 대화 중간에 전환할 수 있어, 고객층이 다국어 사용자이거나 같은 에이전트를 여러 지역에 배포할 때 유용합니다.

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

고객층에 필요한 모든 언어를 선택해야 합니다. 또한 발음 사전을 살펴보고 업계에서 자주 쓰이는 전문 용어가 선택한 음성과 언어에서 올바르게 발음되는지 확인할 수 있습니다. 

최상의 결과를 위해 에이전트가 지원하는 각 언어에 전용 음성을 선택하세요. 이렇게 하면 억양이 어색하거나 부자연스러운 대신 고객에게 자연스럽게 들립니다. 텍사스 고객은 캘리포니아 억양보다 미국 남부 억양에 다르게 반응하며, 스페인 북부 고객은 라틴아메리카 스페인어보다 이베리아 스페인어를 기대합니다.

음성

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

ElevenAgents에서는 적절한 음성을 찾는 세 가지 방법을 제공합니다.

• 보이스 라이브러리에서 스타일, 성별, 억양, 언어별로 제공되는 10,000개 이상의 음성 중에서 선택합니다.
• 기존 음성 복제를 사용합니다. 이미 사운드 아이덴티티를 보유한 브랜드에 좋은 옵션입니다. 
• 보이스 디자인을 사용해 텍스트 설명으로 완전히 맞춤화된 음성을 생성합니다. 라이브러리에 없는 특정한 음성이 필요할 때 이상적입니다.

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

1. 에이전트 탭으로 이동합니다.
2. “추가 음성 추가”를 클릭합니다.
3. 보이스 라이브러리를 탐색합니다. 성별, 억양, 연령, 카테고리별로 필터링하세요.
4. 음성을 클릭하면 샘플 문장으로 미리 들을 수 있습니다.
5. 활용 사례에 맞는 음성을 선택하고 적용

을 클릭합니다. 탐색할 때는 Studio Quality 지정 음성을 우선적으로 선택하세요. 이 음성들은 적절한 장비로 녹음되고 잘 믹싱되었으며, ElevenLabs QA 팀이 잔향, 왜곡, 기타 아티팩트와 같은 문제가 없음을 검증했습니다. 라이브러리의 모든 음성이 대화형 활용 사례를 위해 제작된 것은 아니므로, 최상의 결과를 위해 대화형 카테고리로 필터링하고 최근 2년 이내에 추가된 음성을 선택하세요.

ElevenLabs의 음성에 관한 자세한 내용은 보이스 블루프린트를 읽어보세요. 브랜드에 맞는 음성을 선택하고 디자인하는 방법을 다룬 심층 가이드입니다.

6단계: 도구 연결하기

기존 도구를 ElevenAgents에 연결하면 에이전트는 질문에 답하는 것 이상의 일을 할 수 있습니다. 하나의 대화 안에서 고객 기록을 불러오고, 지원 티켓을 만들고, 결제 링크를 보내고, 미팅을 예약할 수 있습니다.

에이전트에 도구를 연결하려면 다음 단계를 따르세요.

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

ElevenAgents는 기본으로 통합됩니다 고객 운영 스택의 핵심 도구와:

에이전트에 실시간 데이터 접근 권한을 제공할 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 부분은 특정 활용 사례에서 성공적인 상호작용이 무엇인지 정의하는 것입니다. 스스로 물어보세요. 사람의 개입 없이 이 대화를 해결하려면 에이전트가 무엇을 해야 하는가? 그 답이 성공 기준이 됩니다. 

대부분의 고객 대면 에이전트에서 성공적인 대화는 다음과 같습니다.

• 에이전트가 지식 베이스에 근거한 정확한 정보를 제공했습니다.
• 에이전트가 관련 도구를 성공적으로 호출했습니다.
• 에이전트가 정의된 범위 내에 머물렀습니다.
• 에이전트가 문제를 해결하지 못한 경우 전체 대화 맥락을 상담원에게 전달하며 깔끔하게 연결했으므로, 고객이 같은 내용을 반복할 필요가 없었습니다.

성공 기준을 정리했다면 테스트로 넘어갈 수 있습니다. ElevenLabs의 출시 전 시뮬레이션 환경에는 에이전트를 검증하기 위한 세 가지 테스트 유형이 있으며, 각각 서로 다른 종류의 성공 기준을 테스트하도록 설계되었습니다.

• 다음 답변 테스트는 에이전트가 특정 유형의 상호작용을 어떻게 처리하는지 평가합니다. 예상 응답을 설명하고 성공 및 실패 예시를 제공합니다. 거절 처리나 에스컬레이션 동작 같은 엣지 케이스를 테스트하는 데 유용합니다.
• 도구 호출 테스트는 에이전트가 올바른 도구를 적절한 시점에 정확한 매개변수로 호출하는지 확인합니다. 
• 시뮬레이션 테스트는 정의된 사용자 시나리오와 성공 기준을 기준으로 전체 엔드투엔드 대화를 실행합니다. 에이전트가 압박 상황에서도 잘 작동하는지 확신이 필요한 더 넓고 역동적인 흐름을 테스트하는 데 가장 적합합니다.

테스트를 실행하려면 다음 단계를 따르세요.

1. 테스트 탭으로 이동합니다. 
2. “테스트 추가”를 선택한 다음 “새 테스트 만들기”를 선택합니다.
3. 실행할 테스트 유형을 선택합니다.
4. 예상 결과 또는 테스트할 도구에 관한 정보를 입력합니다.
5. “만들기 및 실행”을 클릭합니다.
6. 실패 원인을 추적합니다. 시스템 프롬프트의 빈틈인가요, 지식 베이스의 누락 문서인가요, 아니면 workflow의 로직 오류인가요?
7. 시스템 프롬프트나 지식 베이스를 반복적으로 개선한 뒤 다시 실행합니다.

각 테스트 유형 구성에 관한 자세한 내용은 에이전트 테스트 가이드를 참조하세요.

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. 여기서 위젯의 기능을 맞춤 설정하고 사이트에 추가할 임베드 코드를 복사할 수 있습니다.

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

• 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 높은 오류율은 도구가 올바르게 구성되지 않았음을 의미할 수 있고, 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 지남에 따라 반복적으로 개선하면 원하는 수준의 성능에 빠르게 도달할 수 있습니다.

그다음에는 에이전트의 범위를 확장하는 것이 자연스러운 다음 단계입니다. 예를 들어 주문 상태와 반품 처리로 시작한 고객 지원 에이전트는 결제 문의, 제품 문제 해결, 인바운드 예약까지 처리하도록 확장할 수 있습니다. AI 에이전트의 새로운 활용 사례는 계속 발견되고 있으며, 가장 큰 가치를 얻는 비즈니스는 지속적으로 개선하는 곳입니다.

ElevenAgents 시작하기

시스템 프롬프트, 지식 베이스, 음성을 갖춘 대부분의 소규모 비즈니스 활용 사례용 에이전트는 1시간 이내에 출시할 수 있습니다. CRM 및 전화 시스템 스택과 연결된 완전 통합 에이전트는 보통 며칠이 걸립니다. 고객 지원 자동화, 인바운드 리드 검증, 예약 관리 등 어떤 목적이든 ElevenAgents에서 두 가지 경로 모두 이용할 수 있습니다.

지금 첫 에이전트 만들기 또는 영업팀에 문의하기를 통해 ElevenAgents가 비즈니스에 어떤 도움을 줄 수 있는지 알아보세요.

자주 묻는 질문

고객 대면 음성 에이전트를 구축하는 데 얼마나 걸리나요?

음성 에이전트의 복잡도에 따라 다릅니다. 통합 기능이 없는 기본 에이전트는 1시간 이내에 출시할 수 있습니다. CRM, 전화 시스템, 티켓 관리 도구와 연결되는 더 복잡한 구축은 일반적으로 며칠이 걸립니다.

시작하려면 기술 경험이 필요한가요?

아니요. 노코드 인터페이스는 엔지니어링 참여 없이 구성, 테스트, 배포를 처리합니다. 맞춤 통합이나 API 수준의 접근이 필요하다면 해당 옵션을 이용할 수 있지만, 시작하는 데 필수는 아닙니다.

에이전트가 하나의 대화에서 여러 언어를 처리할 수 있나요?

예. ElevenAgents는 70개 이상의 언어를 지원하며 자동 언어 감지 기능을 포함합니다. 설정 중 필요한 언어를 선택하면 고객이 대화 중간에 언어를 바꿔도 에이전트가 변화를 감지해 추가 구성 없이 적절하게 응답합니다.

에이전트가 답을 모르면 어떻게 되나요?

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