보이스 에이전트 평가 프레임워크: 6가지 핵심 요소 설명

보이스 에이전트는 거의 동시에 여러 도구를 조율해야 합니다. 고객의 발언을 실시간 음성 인식(STT)으로 기록하고, 맥락을 파악해 대형 언어 모델(LLM)로 응답을 생성한 뒤, 텍스트 음성 변환(TTS) 소프트웨어로 오디오 파일을 만드는 섬세한 과정이 필요합니다.

이처럼 다양한 요소가 움직이는 상황에서, 보이스 에이전트의 성능을 어떻게 정확하게 평가할 수 있을까요?

이 글에서는 에이전트 성공을 평가할 때 무엇을 측정해야 하는지 명확히 설명하는 6가지 핵심 요소의 보이스 에이전트 평가 프레임워크를 제안합니다. 또한 업종별로 각 요소의 중요도가 달라지는 이유와 평가 시 흔히 저지르는 실수도 함께 다룹니다.

요약

• 보이스 에이전트 평가 시 사용할 6가지 핵심 요소는 TTS 음성 품질, 대화 품질, 도구 활용 및 작업 완료, 지능, 컴플라이언스 및 안전, 신뢰성입니다.
• 중요한 운영 목표는 MOS 4.3, TSR 85% 이상, 첫 오디오 응답 시간 500ms 미만입니다.
• 업종에 따라 각 요소의 중요도가 다르며, 특정 환경에서는 한 요소가 다른 요소보다 더 중요할 수 있습니다.
• 일반적인 테스트 실수로는 깨끗한 오디오만 평가하거나 P99 지연 시간 급증을 무시하는 경우가 있습니다.
• ElevenLabs는 가장 중요한 지표에서 앞서갑니다: Scribe v2는 WER 2.2%로 업계 최저(Artificial Analysis, 2026년 6월), Flash v2.5와 Turbo v2.5는 속도 부문 최고 모델(Artificial Analysis, 2026년 6월), ElevenAgents는 약 75ms의 모델 추론 지연 시간을 제공합니다.

보이스 에이전트 평가 프레임워크란?

AI 보이스 에이전트 평가 프레임워크는 여러 기준에서 성능을 테스트할 수 있도록 구조화된 시스템입니다. 오디오 품질부터 대화 흐름, 규제 준수까지 모든 것을 평가할 수 있는 지표가 포함되어야 합니다.

텍스트 챗봇과 달리, 보이스 에이전트는 최소 3가지 기술(자동 음성 인식(ASR), LLM, TTS)을 거쳐 모든 상호작용을 처리합니다. 이 중 하나라도 실패하면 전체 경험이 저하됩니다.

이처럼 복잡하기 때문에, 기업은 공급업체를 선택하고 도입하기 전에 보이스 에이전트를 반드시 평가해야 합니다. 추가 지연이나 부정확한 응답은 실제로 고객 이탈이나, 심할 경우 규제 벌금 및 평판 손상으로 이어질 수 있습니다.

보이스 에이전트 평가 프레임워크는 벤치마킹과 측정 가능한 데이터를 활용해 특정 용도에 적합한지 판단할 수 있게 해줍니다. 기업 입장에서는 다양한 보이스 모델을 평가해 고객에게 가장 적합한 모델을 선택할 수 있습니다.

평가해야 할 6가지 보이스 에이전트 핵심 요소

AI 에이전트 생성 및 배포가 그 어느 때보다 쉬워졌지만, 내부적으로는 복잡한 프로세스가 작동합니다. 여러 구성 요소가 동시에 사용자의 말을 듣고, 의도를 파악해 LLM에 전달하고, 오디오 응답을 생성하는 등 거의 동시에 다양한 작업이 이뤄집니다.

최고의 보이스 에이전트와 협력하려면, 기업은 엄격한 벤치마킹 프레임워크가 필요합니다.

테스트 결과가 더 궁금하다면, Artificial Analysis에서 다양한 구성 요소별 에이전트 비교 결과를 제공합니다. 아래에서 ElevenLabs의 Turbo v2.5와 Flash v2.5가 초당 처리 문자 수에서 큰 차이로 선두를 달리는 모습을 확인할 수 있습니다.

직접 실험을 해보고 싶은 개발자나 기업을 위해, AI 에이전트 평가 프레임워크의 6가지 핵심 요소를 소개합니다:

• TTS 음성 품질: 최종 사용자에게 합성 음성이 얼마나 자연스럽고, 명확하며, 표현력이 풍부하게 들리는지. 업계 최고 모델인 Eleven v3는 70개 이상의 언어로 사람과 유사한 감정 표현을 제공합니다.
• 대화 품질: 모델이 인간의 말을 이해하고, 의미를 파악해, 여러 차례의 대화에서도 맥락에 맞게 신속하게 응답하는지 평가합니다.
• 도구 활용: AI 에이전트가 인간의 개입 없이 사용 가능한 리소스를 활용해 작업을 얼마나 잘 완수하는지 평가합니다.
• 지능: 모델이 얼마나 논리적으로 사고하고, 새로운 입력을 처리하며, 부정확하거나 환각된(잘못된) 응답을 피하는지 평가합니다.
• 컴플라이언스 및 안전: 모든 기능과 더불어, AI 보이스 에이전트는 규제 및 컴플라이언스 요구사항을 반드시 준수해야 하며, 적극적인 가드레일도 필요합니다.
• 신뢰성: 전체 가동 시간, 부하 상황에서의 일관된 성능 등 대화형 AI 에이전트가 수요에 맞춰 확장 가능한지 평가합니다.

각 요소는 독립적이지만, 서로 연결되어 사용자에게 고품질의 최종 경험을 제공합니다. 예를 들어, 모델의 음성 품질이 좋아졌더라도 지연 시간이 길다면, 고객은 응답을 기다리며 어색함을 느낄 수 있습니다.

이제 각 보이스 AI 평가 요소를 좀 더 자세히 살펴보겠습니다.

TTS 음성 품질

음성 품질은 AI 대화형 에이전트와 상호작용할 때 사람이 가장 먼저 인지하는 부분이기 때문에 먼저 다룹니다. 음성이 로봇 같거나 어색하게 들리면, 에이전트와의 주관적 경험이 크게 저하됩니다.

국제전기통신연합(ITU-T)에서 정의한 대표적인 평가 지표 중 하나가 MOS(Mean Opinion Score)입니다. MOS는 1~5점 척도로, 1은 사용 불가, 5는 매우 우수함을 의미합니다. 이 주관적 평가는 실제 통화 후 사람들의 피드백을 수집해 산출합니다.

이 척도에서 MOS 3.5 미만은 현대 기준으로는 다소 낮은 점수이며, 고객 만족도에 부정적 영향을 줄 수 있습니다.

MOS는 사람 중심의 지표이지만, 여러 기술적 요소가 이 점수에 영향을 미칩니다:

• 음 높이 일관성 및 지터:음 높이와 지터는 사람이 자연스럽게 인지하는 언어적 요소입니다. '음 높이'는 질문할 때처럼 목소리의 억양이 변하는 것을 의미합니다. 지터는 음성 모델이 음 높이를 일관되게 유지하지 못해 문장 전체의 운율이 어색해지는 현상입니다. 업계 기준 지터는 30ms입니다.
• 감정 표현력: 음성이 아무리 명확하고 정확해도, 문장의 의도된 감정과 어울리지 않으면 어색하게 들립니다. 정확한 감정 신호가 없으면, 사람들은 AI 대화형 에이전트와의 친밀감을 덜 느끼고 평가도 낮아집니다. ElevenAgents는 사람에 가까운 감정 표현력으로 모든 응답에 명확한 감정 의도를 담아 제공합니다.
• 배경 소음: 보이스 에이전트의 배경 소음은 평가할 만한 두 가지 측면이 있습니다. 출력 측면에서는, 응답에 자연스러운 분위기를 더하기 위해 미묘하게 배경 소음을 추가하기도 합니다. 입력 측면에서는, STT 단계에서 배경 소음 필터를 켜 정확도를 높일 수 있습니다. 평가 시 두 가지 모두 테스트하세요: 배경 소음이 자연스럽게 들리는지, 소음 필터의 ON/OFF에 따라 STT 정확도가 어떻게 달라지는지 확인합니다.

MOS를 산출할 때는 4.3~4.5를 목표로 하세요. 이는 모든 인지적 요소에서 높은 점수를 의미합니다. 대규모 MOS 예측이 필요하다면, 사람 패널 없이도 UTMOS나 NISQA 같은 도구를 활용할 수 있습니다.

대화 품질

대화 품질은 음성 품질과 작업 완료 사이에 위치한 복합적인 요소입니다. 보이스 에이전트가 사용자의 요구를 얼마나 잘 이해하고, 맥락에 맞게 끊김 없이 여러 차례 대화를 이어가는지 측정합니다.

여기서 주요 지표는 의도 분류 정확도이며, 일반적으로 85~92% 수준이고, 최고 성능 모델은 96% 이상에 도달합니다. 85%도 높아 보일 수 있지만, 여전히 전체 트래픽의 15%가 잘못 분류되어 잘못된 리소스로 연결된다는 의미입니다.

의도 분류 정확도를 높이는 기술적 요소는 다음과 같습니다:

• 턴테이킹: 턴테이킹은 보이스 에이전트가 대화의 자연스러운 흐름을 얼마나 잘 관리하는지 평가합니다. 언제 들어야 할지, 언제 응답해야 할지, 추가 입력을 기다려야 할지 판단하는 능력입니다. 또한, 사용자가 중간에 말을 끊었을 때(바지인) 기존 응답을 취소하고 새로운 입력에 맞춰 새로 응답을 생성하는 것도 포함됩니다. ElevenLabs는 멀티 컨텍스트 웹소켓을 사용해 이러한 자연스러운 중단도 매끄럽게 처리합니다.
• 지연 시간:지연 시간은 사용자가 말을 마친 순간부터 에이전트가 오디오 응답을 시작할 때까지의 전체 딜레이를 의미합니다. 실제 서비스용 보이스 에이전트는 첫 오디오 응답 시간을 500ms 미만으로, 300ms 미만이면 더욱 우수합니다. ElevenLabs Flash 모델은 약 75ms의 업계 최고 모델 추론 시간을 제공해 이 부문에서 우위를 점합니다.
• 폴백률: 폴백률은 AI 에이전트가 사용자의 말을 이해하지 못해 명확한 설명이나 반복을 요청하는 빈도를 측정합니다. 주로 STT 정확도에 영향을 받으며, 음성 인식 단계에서 고객의 말을 잘못 듣거나 잘못 해석하면 LLM에 잘못된 입력이 전달됩니다. 폴백률은 다음 공식으로 계산합니다: 폴백률(%) = (폴백 횟수 / 전체 상호작용 수) * 100.

ElevenLabs Scribe V2, Artificial Analysis 음성 인식 모델 평가에서 2.2%로 최저 WER 기록

Artificial Analysis 음성 인식 모델 평가

대화 품질을 측정하는 한 가지 방법은 각 구성 요소별 업계 벤치마크 기준을 확인하는 것입니다. 보시다시피, ElevenLabs의 Scribe v2는 2026년 6월 기준 WER 2.2%로 최저를 기록해, 오인식과 폴백이 줄고 의도 분류 정확도가 높아집니다.

기업에서는 보이스 에이전트가 작동하는 워크플로에 따라 대화 품질이 달라질 수 있습니다. 예를 들어, 고객 서비스에서는 에스컬레이션(상담원 연결) 품질이나 FAQ 해결 능력도 고려해야 합니다.

도구 활용 및 작업 완료

대화 품질이 대화의 느낌을 평가한다면, 작업 완료는 실제로 성공적인 결과로 이어졌는지 측정합니다. 기업은 이 부분을 특히 주의 깊게 살펴야 하며, 이는 비즈니스 성과와 직접적으로 연결됩니다.

도구 활용의 한 가지 지표는 슬롯 채우기 정확도입니다. 이는 AI 에이전트가 고객 정보를 입력하는 등 일상적인 작업을 얼마나 잘 수행하는지 보여줍니다. 슬롯 채우기 정확도가 높으면, 대화에서 행동으로 자연스럽게 전환하며 정보 손실 없이 작업을 완료할 수 있음을 의미합니다.

작업 성공률(TSR)은 에이전트가 처음부터 끝까지 성공적으로 완료한 작업의 비율을 나타냅니다. 여기서 완료란, 에이전트가 요청을 이해하고, 적절한 연결 도구(API, 데이터베이스, RAG, 내부 지식베이스 등)를 활용해 지원하는 능력을 의미합니다.

TSR 공식은 다음과 같습니다:

TSR = (완료된 작업 수 / 시도한 전체 작업 수) x 100

실제 서비스용 보이스 에이전트는 TSR 85% 이상을 목표로 해야 하며, 도구 호출 정확도와 신뢰성도 모니터링해야 합니다. TSR이 떨어지지 않도록, 프롬프트나 연결 모델이 변경될 때마다 회귀 테스트를 진행하세요. 작은 변화도 TSR에 큰 영향을 줄 수 있습니다.

지능

지능은 보이스 에이전트의 추론 및 고차원적 능력을 평가합니다. 이 요소가 IVR(자동 음성 응답)과 보이스 AI 에이전트의 차이를 명확히 보여줍니다.

여기서 평가할 주요 기준은 다음과 같습니다:

• 환각 위험: 환각은 에이전트가 회사 문서와 일치하지 않거나 부정확한 정보를 자신 있게 제공하는 현상입니다. 보이스 AI에서는 이런 환각이 특히 치명적일 수 있습니다.최근 연구에 따르면 환각이 자주 발생하면 보이스 에이전트에 대한 고객 만족도가 크게 떨어집니다.
• 범위 외 질문 처리: 지능형 에이전트는 질문이 자신의 맥락을 벗어났을 때 이를 인지하고, 환각 답변 대신 거절하거나 대화를 맥락 내로 다시 유도할 수 있습니다.
• 맥락 유지: 여러 차례 대화 중에 에이전트가 이전에 언급된 정보나 약속을 추적할 수 있는지 평가합니다. 이 능력이 없으면, 고객이 같은 말을 반복하거나 모순된 답변을 받을 수 있습니다.
• 추론 및 다단계 논리: 에이전트가 조건부 논리나 여러 차례에 걸친 추론을 제대로 처리할 수 있는지 평가합니다. 특히 금융 서비스처럼 기술적 요구가 높은 분야에서는, 미리 정의된 맥락 내에서 논리적으로 사고하는 능력이 필수입니다.

이러한 기준과 구성 요소를 평가하는 외부 벤치마크도 다양하게 존재합니다. 예를 들어, 스탠포드의 HELM(언어 모델 총괄 평가) 벤치마크는 LLM의 다양한 범주별 성능을 측정합니다. 환각 평가에는 TruthfulQA가 잘못된 답변 빈도를 분석합니다.

ElevenAgents의 장점 중 하나는, 일부 보이스 플랫폼처럼 단일 모델에 고정되지 않고 LLM 레이어를 자유롭게 교체할 수 있다는 점입니다. 즉, 특정 용도에 가장 적합한 추론 성능의 모델을 직접 선택해 적용할 수 있습니다.

컴플라이언스 및 안전

기업은 유해하거나 정책 위반이 발생하지 않도록 적극적인 가드레일을 도입해야 합니다. 시스템 프롬프트만으로는 우회하거나 무력화될 수 있으므로, 별도의 가드레일 체크를 모델 외부에서 독립적으로 실행해야 합니다. 이 레이어는 사용자에게 응답이 전달되기 전에 결과를 평가하고, 위험한 내용이 감지되면 대화를 중단합니다.

감사 가능성도 중요한 요구사항입니다. 실제 서비스용 에이전트는 의사결정 및 결과를 사후 검토가 가능한 형식으로 상세하게 기록해야 합니다. 특히 규제가 엄격한 업종에서는, 사후에 컴플라이언스를 입증하는 것이 실제 준수만큼이나 중요합니다.

기업이 준수해야 할 구체적인 규정은 업종마다 다릅니다. 대표적으로 적용되는 프레임워크는 다음과 같습니다:

• HIPAA: 미국 의료 분야에서 보호되는 건강 데이터 관련.
• PCI-DSS: 결제 카드 데이터를 처리하는 모든 에이전트에 적용.
• GDPR: EU 및 EU 내 고객을 보유한 기업의 데이터 프라이버시 의무.

컴플라이언스 상태를 평가하는 기업을 위해, ElevenLabs는 AICPA SOC2 Type II와 GDPR 준수를 모두 획득했으며, AIUC-1 인증도 보유하고 있습니다. AIUC-1은 AI 에이전트 전용 보안 표준입니다.

신뢰성

신뢰성은 보이스 에이전트 평가 프레임워크의 마지막 요소로, 에이전트가 실시간으로 일관되게 서비스를 제공할 수 있는지 다룹니다.

보이스 에이전트를 평가할 때 다음 특성을 확인하세요:

• 가동 시간:고객을 직접 상대하는 서비스는 99.9% 이상의 가동 시간을 기대합니다. 특히 24시간 운영되는 인바운드 지원 등에서는 안정적인 가동 시간이 매우 중요합니다.
• 점진적 저하 처리: 보이스 에이전트의 복잡성 때문에, 일부 구성 요소가 실패하기 시작하면 에이전트가 이를 무리 없이 처리해야 합니다. 실제로는, 오류가 발생하면 무리하게 계속 동작하지 않고 사람 상담원에게 연결하는 방식이 바람직합니다.
• 부하 상황 성능: 부하 테스트는 실제 운영 전 예상 최대 동시 접속량의 최소 2배까지 시뮬레이션해야 합니다. 대규모 부하에서만 나타나는 지연 증가나 성능 저하를 미리 파악할 수 있습니다.

다른 모든 조건을 충족하는 고품질 모델이라도, 고객 수요에 맞춰 확장되지 않으면 사용할 수 없습니다. ElevenAgents는 100만 명 이상의 크리에이터와 기업이 신뢰하며, 엔터프라이즈 규모의 배포에서도 성능 기준을 충족함을 입증했습니다.

보이스 에이전트 MOS 측정 방법(단계별)

기업에서 MOS를 직접 측정하려면, 충분한 수의 사람 평가자와 실제 대화에서 추출한 오디오 클립이 필요합니다. 피드백 수집, 평균 산출, 데이터 해석 등 체계적인 과정이 필요합니다.

실제로 보이스 에이전트의 MOS를 측정하는 방법은 다음과 같습니다:

1. 테스트 세트 준비: 에이전트의 오디오 출력 중 다양한 대화를 대표하는 샘플 100개 이상을 선정합니다.
2. 평가 세션 진행: 평가자에게 각 오디오를 1~5점 척도로 커뮤니케이션 품질 기준으로 평가하도록 요청합니다.
3. 평가 집계 및 점수 산출: 각 클립별 평균을 내고, 전체 샘플의 평균을 다시 산출해 최종 MOS를 구합니다. MOS 4.3 이상이면 실제 서비스에 투입할 준비가 된 것입니다.

이 과정은 다소 번거롭지만, 선택한 보이스 에이전트의 신뢰할 만한 MOS를 얻을 수 있습니다. 대규모 테스트가 필요하다면, NISQA 같은 자동화 도구로 사람 평가자를 대체할 수 있습니다. 이런 시스템을 파이프라인에 통합해 MOS를 지속적으로 모니터링할 수도 있습니다.

AI vs. 사람 테스트 벤치마크: FCR, AHT, CSAT

MOS를 반복적으로 측정해 모델의 개선 또는 퇴보를 확인할 수 있지만, 사람 성과와 비교해 추가적인 맥락을 얻을 수도 있습니다. 실제로 사람이 비슷한 역할에서 어느 정도 성과를 내는지 확인하면, 보이스 에이전트가 이상적인 수준에 근접했는지 알 수 있습니다.

AI와 사람 테스트 벤치마크에서 고려할 만한 지표는 다음과 같습니다.

AI 에이전트는 사람과 동일한 FCR, CSAT을 달성하면서 AHT는 크게 개선할 수 있어야 합니다. 이는 AI 에이전트가 일반적으로 더 폭넓은 대화를 처리하기 때문입니다. 많은 기업이 AI 에이전트를 1차 응답자로 두고, 복잡한 문의만 사람 상담원에게 연결하는 워크플로를 도입하고 있습니다.

AI 비교 집계 서비스 Poe의 2025년 데이터에 따르면, ElevenLabs가 요청 처리 능력에서 가장 뛰어난 성과를 유지하며, 전체 요청의 74.4%를 성공적으로 완료했습니다. 이 성공은 빠른 사용량 증가로 이어졌고, Eleven v3와 v2.5-Turbo가 전체 AI 모델 메시지의 60% 이상을 차지했습니다.

시간에 따른 AI 모델 메시지 전송량, ElevenLabs가 poe 보이스 에이전트 평가 프레임워크 선도

시간에 따른 AI 모델 메시지 전송량(Poe 벤치마크 기준)

보이스 에이전트 테스트에서 흔히 저지르는 실수

보이스 에이전트 평가 프레임워크를 따를 때, 최상의 시나리오만 테스트하고 싶어질 수 있습니다. 하지만 실제로 고객이 보이스 AI 시스템과 상호작용하는 일상은 이상적인 조건과 다릅니다.

다음은 흔히 저지르는 3가지 보이스 에이전트 테스트 실수와 해결 방법입니다:

• 가장 쉬운 경로만 테스트: MOS 평가용 오디오 클립을 고를 때, 반드시 다양한 상황을 포함하세요. 실제로는 배경 소음이나 억양이 섞인 음성이 매우 흔하므로, '깨끗한' 오디오만 테스트하면 MOS가 잘못 산출될 수 있습니다.
• 해결보다 유지에 집중:사용자를 에이전트 시스템 내에 머물게 하는 데만 집중하면, 실제 문제 해결 없이 유지율만 높아집니다. FCR이 낮은데도 유지율이 높다면, 에이전트가 사용자를 반복 루프에 빠뜨리고 있는 것입니다. 사용자가 원할 경우 사람 상담원과 연결할 수 있도록 해야 합니다.
• 지연 시간 백분위 무시:SLA에서는 보통 P95 지연 시간을 기준으로 삼지만, 마지막 5%도 실제 고객입니다. 대규모 시스템에서 10,000건 중 5%면 500명이 느린 대화를 경험하는 셈입니다. SLA 목표는 반드시 P99를 기준으로 삼으세요.

이 점들을 유념하면, 이상적인 평균이 아닌 공정하고 대표성 있는 기준선을 마련할 수 있습니다.

용도별 맞춤 평가의 필요성

이 프레임워크에서 제시한 6가지 요소는 평가의 방향성을 제공하지만, 각 요소의 중요도는 업종에 따라 달라집니다. 예를 들어, 금융 서비스 기업은 컴플라이언스와 도구 활용을, 소비자 브랜드는 TTS 음성 품질을 우선시할 수 있습니다.

다음은 실제 용도별 맞춤 평가 사례 2가지와 각 요소의 균형이 어떻게 달라지는지 보여줍니다.

고객 지원

콜센터 등 일부 업종에서는 FCR(최초 통화 해결률) 같은 작업 완료 지표가 대화 평가의 중요한 부분입니다. 사람 개입 없이도 문의를 성공적으로 처리할 수 있으면, 사람 상담원에게 가는 부담이 크게 줄어듭니다.McKinsey의 분석에 따르면, 보이스 에이전트를 도입한 콜센터는 상호작용량을 최대 50%까지 줄일 수 있습니다.

작업 성공률만큼 중요하지는 않지만, 통화 유지율(Containment Rate)도 고려해야 합니다. 유지율이 높고 FCR이 낮으면, 에이전트가 고객을 해결 없이 오래 붙잡아두는 셈입니다. 실제로는 고객이 같은 말을 반복하며 답답함을 느끼게 됩니다.

추가로 AHT(평균 처리 시간)도 추적해야 하며, AI 에이전트는 일상적인 문제를 신속하게 해결하는 데 집중해야 합니다. 따라서 고객 지원 분야에서는 턴테이킹, 폴백률 등 대화 품질을 다른 요소보다 우선시하게 됩니다.

헬스케어

헬스케어는 규제가 매우 엄격한 분야로, 보이스 에이전트 운영이 특히 민감합니다. 컴플라이언스가 핵심 이슈이며, 프레임워크의 안전 요소와 지능 요소의 비중이 크게 높아집니다.

헬스케어 챗봇은 예약 관리, 원격 진료 경로 안내, 증상 분류, 보험 문의 등 다양한 업무를 처리해야 합니다. 이 모든 작업에는 높은 지능과 도구 활용 능력이 필요하며, 업종별 요구에 따라 가장 중요한 평가 요소가 달라집니다.

어떤 업종이든, 보이스 에이전트 평가의 핵심 요소를 이해하고 균형 있게 적용하면 최적의 에이전트를 찾을 수 있습니다.

고성능·저지연 ElevenAgents로 구축하세요

어떤 플랫폼에서 구축하느냐에 따라 실제 워크플로에서 보이스 에이전트의 성능이 달라집니다. 특히 고객과 직접 소통할 때는, 모든 기준에서 에이전트가 기대를 뛰어넘을 수 있어야 합니다.

ElevenAgents는 실제 서비스용 보이스 배포를 위해 설계되었으며, 업계 최고 수준의 TTS( Eleven v3), 실시간 STT( Scribe v2), 그리고 에이전트 오케스트레이션 레이어를 결합해 엔터프라이즈 규모에 맞게 설계되었습니다. 모든 구성 요소가 이 프레임워크의 벤치마크 기준을 충족하도록 설계되어, 고객에게 고품질 경험을 제공합니다.

옵션을 비교 중이든, 바로 구축을 시작하고 싶든 ElevenLabs가 함께합니다. ElevenAgents 플랫폼에서 용도별 적용 사례를 확인하거나, 회원가입 후 바로 구축을 시작하세요.

보이스 에이전트 평가 FAQ