에이전틱 워크플로란 무엇이며 자동화를 어떻게 혁신할까요?

대부분의 자동화는 매번 동일하게 미리 정해진 경로를 실행하는 스크립트로 작동합니다. 대화가 이 경로에서 벗어나면 실패하거나 사람에게 넘겨집니다. 에이전틱 워크플로는 다르게 작동합니다.

에이전틱 워크플로는 AI 에이전트가 각 단계를 추론하고, 다음에 할 일을 결정한 뒤 행동을 수행하는 일련의 작업입니다. 자동화가 스크립트만 따를 수 있으면 이런 사례는 대기열로 넘어가거나 누락되며, 필요 이상으로 느리고 일관성 없이 처리됩니다.

에이전틱 워크플로는 에이전트가 그 순간 직접 판단하도록 하여 이러한 격차를 해소합니다. 스크립트에 없는 질문을 하는 고객, 조건 협상이 필요한 채권 추심 통화, 서로 다른 3개 시스템에 걸친 지원 티켓처럼 변수가 많고 판단이 필요한 상호작용을 처리하려는 기업에 도움이 됩니다. 

이 글에서는 에이전틱 워크플로의 작동 방식, 기존 자동화와의 차이점, 그리고 오늘날 기업이 이를 활용하는 방법을 살펴봅니다.

요약

• 에이전틱 워크플로를 사용하면 AI 에이전트가 고정된 사전 스크립트 경로를 따르는 대신 작업의 각 단계를 추론하고 다음에 할 일을 결정할 수 있습니다.
• 에이전틱 워크플로는 LLM 추론 계층에 RAG, 메모리, 가드레일을 결합하여 에이전트가 판단을 내리되 고위험 단계는 승인 절차를 거치도록 합니다.
• 기업은 AI 에이전트를 고객 지원부터 리드 검증, 채권 추심, 공공 서비스에 이르기까지 다양한 작업에 활용합니다.

에이전틱 워크플로의 개념과 작동 방식

기존 자동화(기본 RPA 스크립트나 규칙 기반 챗봇 등)는 "이 경우, 저렇게"라는 구조를 따릅니다. 모든 분기가 미리 정의되어 있으므로 입력이 미리 구축된 경로와 일치하지 않으면 AI 시스템은 실패하거나 사람에게 넘깁니다.

에이전틱 시스템에서는 LLM이 프로세스의 중심에 위치하여 대화나 작업의 현재 상태를 추론하고 다음에 일어날 일을 결정합니다. 제한된 스크립트형 답변 중 하나를 고르는 대신, 에이전트는 다음을 수행합니다.

• 해석: 에이전트는 부여받은 목표를 읽고 사용자가 실제로 무엇을 필요로 하는지 파악합니다.
• 검색: 에이전트는 문서, 이전 대화 기록, 도구 출력 등 관련 컨텍스트를 가져옵니다.
• 결정: 에이전트는 어떤 작업 또는 도구를 어떤 순서로 사용할지 선택합니다.
• 적응: 새 정보가 상황을 바꾸면 에이전트는 접근 방식을 조정합니다.
• 실행: 에이전트는 작업을 수행한 다음 결과를 추론하여 다음 단계를 결정합니다.

예를 들어 청구 분쟁을 처리하는 음성 에이전트를 생각해 보겠습니다. 기존 IVR 스크립트는 발신자를 "청구" 부서로 연결하는 데서 멈출 수 있습니다. 에이전틱 워크플로는 고객 계정을 조회하고, 결제 이력을 확인하며, 환불 정책에 따라 분쟁을 검토하고, 승인된 한도 내라면 크레딧을 발행한 후 그렇지 않은 경우에만 사람에게 에스컬레이션할 수 있습니다.

에이전틱 워크플로의 핵심 구성 요소와 특성

대부분의 에이전틱 워크플로는 특정 플랫폼이나 사용 사례와 관계없이 동일한 기본 구성 요소를 공유합니다.

각 구성 요소의 역할은 다음과 같습니다.

가장 신뢰할 수 있는 에이전틱 시스템은 판단이 필요한 작업 부분에는 에이전틱 추론을, 그렇지 않은 부분, 특히 결제나 민감한 데이터를 다루는 부분에는 구조화된 규칙 기반 단계를 결합합니다. 이 조합을 통해 워크플로는 판단이 필요한 작업을 효율적으로 처리하는 한편, 더 중요한 단계는 더 엄격한 통제를 거치게 합니다.

예를 들어 ElevenAgents의 워크플로 편집기를 사용하면 팀이 의사결정 지점을 명시적으로 매핑하고 전문 하위 에이전트 또는 상담원에게 라우팅할 수 있어, 에이전트 행동의 감사 가능성을 유지할 수 있습니다.

에이전틱 워크플로와 기존 자동화의 차이점

기존 자동화와 에이전틱 워크플로의 핵심 차이는 누가 경로를 결정하는지에 있습니다. 개발자가 사전에 결정하는지, 아니면 에이전트가 런타임에 결정하는지의 차이입니다.

어느 한 방식이 다른 방식을 완전히 대체하지는 않습니다. 비밀번호 재설정이나 약속 시간 확인처럼 진정으로 저위험이고 반복적인 작업에는 고정형 자동화가 여전히 적합합니다. 

작업에 모호성이 포함될 때는 에이전틱 시스템이 더 적합합니다. 예를 들어 템플릿에 맞지 않는 문제를 가진 고객, 의도를 판단해야 하는 리드, 상대방의 응답에 따라 어조를 바꿔야 하는 통화가 그렇습니다. 많은 프로덕션 시스템은 되돌릴 수 없는 작업에는 결정론적 단계를, 그 외의 작업에는 에이전틱 추론을 사용하는 하이브리드 방식을 채택합니다.

실제 활용 사례의 에이전틱 워크플로

에이전틱 워크플로는 이미 의료, 부동산, 정부 분야에서 실제 고객 대화를 처리하고 있습니다. 구체적인 작업은 다르지만, 기본 패턴은 같습니다. 에이전트가 요청을 사람에게 넘기는 대신 처음부터 끝까지 추론해 처리합니다. 

고객 지원 및 문제 해결

고객 지원 애플리케이션에서는 에이전트가 발신자를 인증하고, 주문 또는 계정 이력을 조회하며, 지식 베이스를 바탕으로 문제를 진단하고 직접 해결할 수 있습니다. 예외적인 경우에만 사람에게 인계합니다. 

예를 들어 CareCode는 브라질의 헬스케어 커뮤니케이션 플랫폼으로, 환자 예약 워크플로에 포르투갈어 음성 에이전트를 도입했습니다. 그 결과 발신자의 43.9%가 이미 다른 채널에서 요청 처리를 시도했다가 실패한 것으로 나타났습니다. 음성 에이전트는 인력을 추가하지 않고도 이러한 예약을 잡을 수 있었습니다.

리드 검증 및 부동산

부동산 매물은 많은 인바운드 관심을 유도하지만, 진지한 구매자와 가볍게 둘러보는 사람을 구분하는 일은 여전히 중개인의 시간을 많이 차지합니다. 

Immobiliare.it는 이탈리아 최대 부동산 플랫폼으로, 매도자를 대신해 매물 관련 질문에 답하고 구매 의도를 검증하며 상호작용을 요약하는 대화형 에이전트를 구축했습니다. 도입 후 리드 검증 비율은 19%에서 63%로 상승했고, 후속 연락을 위해 전화번호 제공 의사가 있는 사용자 비율은 42%에서 73%로 증가했습니다.

공공 서비스 및 시민 문의

정부 기관도 요청을 라우팅하는 대신 에이전트가 처음부터 끝까지 처리하도록 하는 동일한 방식을 적용하기 시작했습니다. 

예를 들어 우크라이나 디지털 전환부는 세계 최초의 에이전틱 정부를 구축하고 있으며, AI 에이전트를 활용해 보건, 교육, 경제 서비스 전반에서 국가 시스템과 개별 시민의 요청을 연결하고 있습니다.

다단계 운영 작업

대화를 넘어 에이전틱 시스템은 검색, 검증, 작업 수행을 한 번에 연계하는 방식으로 활용이 늘고 있습니다. 예를 들어 의료 접수 에이전트는 환자의 보험 자격을 확인하고, 기록을 업데이트하며, 예약을 확정할 수 있습니다. 그렇지 않으면 이러한 단계마다 발신자를 별도의 시스템이나 팀으로 연결해야 합니다. 또한 멀티 에이전트 시스템을 사용해 여러 에이전틱 워크플로를 하나로 결합할 수도 있습니다.

에이전틱 워크플로 사용의 이점과 과제

에이전틱 워크플로는 스크립트 기반 자동화보다 많은 이점을 제공합니다. 그러나 이러한 이점에는 새롭게 충족해야 할 요구사항도 따릅니다.

에이전틱 시스템 활용의 주요 이점과 과제는 다음과 같습니다.

이점

• 더 높은 해결률: 에이전트는 기본적으로 사람에게 넘기는 대신 작업을 처음부터 끝까지 완료할 수 있습니다.
• 규모에 따른 일관성: 처리량과 관계없이 모든 대화가 동일한 기본 로직과 가드레일을 따릅니다.
• 더 빠른 해결 시간: 에이전트가 직접 처리할 수 있는 작업에 사람이 가능해질 때까지 기다릴 필요가 없습니다.
• 직원 역량 확보: 상담원은 진정으로 복잡한 사례에 더 많은 시간을 쓰고, 반복적인 1차 분류에는 더 적은 시간을 씁니다.

과제

• AI 에이전트 의사결정의 가시성: 결정론적 체크포인트가 없으면 에이전트가 특정 작업을 수행한 이유를 재구성하기 어려울 수 있습니다.
• 가드레일 설계: 에이전트가 자체 경로를 선택할 수 있으므로, 팀은 어떤 작업에 승인이 필요한지와 어떤 작업을 자율적으로 실행할 수 있는지 미리 결정해야 합니다. 경계를 잘못 설정하면 에이전트가 해서는 안 될 일을 수행해 위험을 만들거나, 처리할 수 있던 일까지 에스컬레이션해 병목이 됩니다.
• 출시 전 테스트: 에이전틱 시스템은 스크립트 기반 시스템과 다르게 작동하므로 현실적인 시나리오를 대상으로 한 출시 전 시뮬레이션이 더 중요합니다. 실제 고객과 대화하기 전에 현실적이고 복잡한 시나리오를 통해 스트레스 테스트해야 합니다.
• 통합 복잡성: 에이전트의 유용성은 실제로 접근할 수 있는 시스템에 달려 있습니다. 작업에 필요한 CRM, 결제 시스템, 예약 도구에 접근하지 못하면 멈추거나 결국 인계해야 하므로, 에이전트를 사용하는 목적 자체가 약화됩니다.

에이전틱 워크플로는 누군가가 모든 사례를 검토하던 방식에서 필요한 사례만 검토하는 방식으로 업무를 전환합니다. 이 전환은 처음부터 가드레일과 감사 추적이 구축되어 있을 때만 효과를 발휘합니다. 에이전트가 이미 운영 중인 후 이를 추가하는 것은 훨씬 어렵습니다. 그때는 이미 누구도 완전히 재구성할 수 없는 결정을 내렸기 때문입니다. 첫날부터 가드레일과 로깅을 구축해야 기업은 모든 사례를 검토하지 않아도 될 만큼 에이전트를 신뢰할 수 있습니다.

에이전틱 자동화를 위한 ElevenAgents 시작하기

ElevenAgents는 에이전틱 워크플로에 필요한 모든 기능을 하나의 플랫폼에 제공합니다. 원하는 LLM을 선택하고 RAG를 통해 지식 베이스와 표준 운영 절차(SOP)를 기반으로 응답하도록 설정할 수 있습니다. 결정론적 워크플로는 고위험 작업을 승인 단계 뒤에 두며, 모든 대화는 완전한 감사 가능성을 위해 기록됩니다. 출시 전에 팀은 사전 출시 시뮬레이션으로 가드레일을 정의하고 테스트한 뒤, 음성, 채팅, 이메일, WhatsApp 전반에 동일한 구성을 배포할 수 있습니다.

사례가 에이전트의 권한을 넘어설 때 원활한 인계가 필요한 기업을 위해, 사람에게 인계 기능은 전체 대화 컨텍스트를 상담원에게 전달하므로 고객은 같은 내용을 반복할 필요가 없습니다.

에이전틱 워크플로가 비즈니스를 어떻게 지원할 수 있는지 알아보려면 팀에 문의하거나 또는 가입하고 구축을 시작하세요. 지금 바로 노코드 플랫폼을 이용할 수 있습니다.

에이전틱 워크플로 FAQ