일상 운영에서 ElevenAgents를 활용해 매달 1,200시간을 절약하는 방법

ElevenLabs 전반에서 내부 에이전트는 팀의 일상 운영 시간을 매달 1,200시간 이상 절약해 줍니다. 매달 5,000개 이상의 질문에 답할 뿐 아니라, 고객 맞춤형 데모 수십 개를 구축하고 지난달에만 150개 이상의 티켓을 생성하는 등 직접 작업도 수행합니다.

이 에이전트들은 사용자 유지율 데이터, 적절한 문서, 계정 이력 같은 내부 정보를 Slack에서 더 쉽게 찾기 위한 방법으로 시작했습니다. 이후 직접 작업을 수행하는 에이전트로 발전했습니다. 팀원이 질문하거나 버그를 보고하거나 데모를 요청하면, 에이전트가 답변하거나 요청을 처리합니다. 

고객 데모를 만드는 FDE 봇

영업: 계정 관련 답변과 요청 기반 데모

영업팀은 두 가지 에이전트를 사용합니다. 고객 관련 질문을 위한 GTM(Go-to-Market) 봇과 제품 관련 질문 및 데모를 위한 FDE(Forward Deployed Engineer) 봇입니다. 최근 사례는 다음과 같습니다.

• GTM 봇에 대한 영업 질문: "영국, 프랑스, 독일에서 로고 사용 권한을 보유한 주요 고객은 누구인가요?" 또는 “주요 API 활용 사례는 무엇인가요?”
• FDE 봇에 대한 제품 질문: “잠재 고객이 AE를 대신해 미팅을 예약하는 아웃바운드 AI SDR을 구축하려면 어떤 연동이 필요한가요?”

FDE 봇은 요청에 따라 완전한 고객 데모도 구축합니다. 메시지 하나만으로 잠재 고객의 활용 사례에 맞게 구성된 작동 가능한 에이전트를 만듭니다. 

지원 및 엔지니어링: 트리아지 파이프라인 자동화

트리아지 봇은 지난 한 달 만에 신규 티켓 150개를 생성했습니다. 이는 기존에 지원팀과 엔지니어링팀이 매우 수동적으로 처리하던 작업입니다. 

기능 요청과 버그 전반을 처리하며, 이슈 유형별로 서로 다른 절차를 사용합니다. 티켓을 생성하기 전에 Slack에서 관련 맥락을 검색하고 기존 티켓과 중복 여부를 확인하며, 적절한 우선순위로 Linear 티켓을 생성하기 전 이슈를 진단할 충분한 세부 정보가 있는지 확인합니다. 그런 다음 에이전트의 지식 기반에 업로드한 담당 조직 문서를 활용해 적합한 팀으로 분류합니다.

제품 및 제품 마케팅: 데이터 분석

제품 및 제품 마케팅팀은 분야별 채널에서 데이터 관련 질문을 하고, 스레드에서 분석 결과를 받습니다. 최근 사례는 다음과 같습니다. "미국에서 ElevenCreative 셀프서비스 구독자의 무료에서 유료로의 전환율은 지난 6개월 동안 어떻게 변했나요? 주요 요인은 무엇인가요?"

팀원들은 같은 스레드에서 논의하거나 후속 질문을 할 수 있습니다. 답변 품질은 에이전트가 볼 수 있는 정보에 따라 달라지므로, 각 에이전트의 데이터를 선별해 관리합니다(자세한 내용은 아래 참조).

배운 점

내부 에이전트는 처음부터 신뢰할 수 있고 정확해야 합니다. 그렇지 않으면 팀이 사용과 신뢰를 멈추게 됩니다. 공유 채널에서는 실수가 더 잘 보이지만, 성공 사례도 마찬가지로 잘 보여 도입에 도움이 됐습니다.

도움이 된 몇 가지 추가 사항은 다음과 같습니다.

• 스키마 선별이 프롬프트 엔지니어링보다 효과적입니다. 검색 에이전트의 답변 품질은 시스템 프롬프트를 조정하는 것보다 필드를 제거했을 때 가장 크게 향상됐습니다. 열이나 객체 필드가 하나 추가될 때마다 모델이 잘못 추측할 여지가 하나 더 생겼고, 스키마를 핵심 필드로 제한했을 때 시도한 어떤 프롬프트 변경보다 정확도가 크게 개선됐습니다.
• 픽리스트 타입 정의. 딜 단계나 계정 유형 같은 Salesforce 필드는 유효한 값이 고정된 집합인 픽리스트입니다. 별도 제약이 없으면 모델은 Salesforce에 존재하지 않는 그럴듯한 값을 생성할 수 있습니다. 이제 시작 시 유효한 값을 가져와 MCP 도구의 타입 정의에 주입하므로, 모델은 실제 옵션만 선택할 수 있습니다.
• 절차 정리. 시간이 지나며 에이전트에 절차를 추가하다 보면 일부가 겹칠 수 있습니다. ElevenAgents의 Architect는 각 절차를 언제 시작해야 하는지 명확하고 로직 충돌이 없도록 절차를 재구성할 수 있습니다.
• 작업 검증. Linear 티켓을 생성한 뒤 에이전트는 필드가 올바르게 설정됐는지, 티켓이 적절한 팀으로 전달됐는지 검증합니다. 이를 통해 간헐적인 환각이나 잘못된 팀 선택을 줄였습니다.

직접 사용해 보세요

에이전트는 ElevenLabs 전반의 일상 업무에 활용되고 있습니다. 직접 구축하는 데 관심이 있다면 다음에서 자세히 알아보세요 ElevenAgents.