효과적인 에이전트를 위한 7가지 요건

Ajay Kumar Kambadkone Suresh AI 제품 관리 수석 디렉터, Agentforce
2025년 12월

에이전틱 AI의 선도적인 수용자가 되고 싶으신가요? 딱 좋은 시기입니다. McKinsey의 연구 에 따르면 기업의 62%가 아직 "실험" 또는 "파일럿" 단계에 머물러 있습니다. 이는 아직도 경쟁에서 앞서 나가고, 올바르게 도입하여, 해당 산업에서 AI 리더가 될 시간이 충분하다는 의미입니다.

하지만 전면적으로 도입하기 전에 준비가 되어 있어야 합니다. 이 체크리스트는 에이전트가 실제로 비즈니스 가치를 제공하기 위해 노력하도록 보장하는 7가지 필수 항목을 세분화합니다. 투자하기 전에 플랫폼을 평가하고 영업 담당자에게 질문할 때 활용하세요.

비즈니스에 실질적인 가치를 보여주는 에이전트를 구축하는 데 필요한 사항은 다음과 같습니다.

❑ 1. 전략으로 시작하세요.
처음부터 명확하고 전략적이며 측정 가능한 목표를 정의하세요. 검증 가능한 가치를 제공하는 높은 영향력을 가진 사용 사례에 집중하세요.

❑ 2. 신뢰의 기반 위에 구축하세요.
에이전트가 안전하고 안전하게 작동하도록 보장하세요. 데이터 프라이버시를 존중하고, 편향을 완화하며, 환각을 방지하여 모든 상호 작용이 신뢰할 수 있도록 하세요.

❑ 3. 에이전트를 귀사의 비즈니스 데이터에 기반하게 하세요.
에이전트는 고객과 귀사 비즈니스에 대한 완전한 관점을 바탕으로 초개인화되고 정확한 응답을 제공해야 합니다.

❑ 4. 모든 사람에게 에이전트를 구축할 수 있는 도구를 제공하세요.
코드 작성 여부와 관계없이 모든 사람이 에이전트 생성에 액세스할 수 있도록 하세요.

❑ 5. 창의성과 완전한 제어 및 예측 가능성의 균형을 맞춥니다.
하이브리드 추론 기능을 갖춘 에이전트 플랫폼을 선택하여 창의적인 문제 해결 능력과 필요할 때 예측 가능하고 결정론적인 작업을 지정하는 능력을 모두 얻으세요.

❑ 6. 조율된 옴니채널 경험을 제공하세요.
최고의 에이전트는 브랜드를 유지하면서 다른 에이전트, 사람, 다양한 도구와 시스템과 쉽고 안정적으로 협력합니다.

❑ 7. 완벽한 에이전트 감독, 지속적인 학습 및 피드백 루프를 보장합니다.
기본 추적을 넘어서세요. 모든 에이전트를 한곳에서 관리, 측정 및 개선하여 영향력과 ROI를 높이세요.

체크리스트의 각 항목을 자세히 살펴보겠습니다. Agentforce 기능이 어떻게 각 요건을 철저하게 해결하는지 알아보세요. Agentforce를 사용하면 당사 전문가들이 구축하고 계속 연마해 온 것을 직접 만들려고 시도할 필요가 없습니다.

먼저, 전략적 비즈니스 성과를 정의하세요. 처음부터 명확하고 측정 가능하며 전략적인 목표를 지정하세요.

검증 가능한 가치를 제공하는 높은 영향력을 가진 사용 사례에 집중하세요.

일반적이고 시간이 많이 걸리는 장애물을 제거함으로써 영업팀이나 서비스팀과 같은 영향력 있는 팀을 설득할 수 있는 사용 사례부터 시작하는 것을 권장합니다.

예를 들어, 상위 FAQ와 관련된 사례를 생성하고 관리하는 에이전트부터 시작할 수 있습니다. 서비스팀은 대량의 반복적인 고객 문의를 덜어냄으로써 더 전략적인 사례에 쓸 시간을 확보할 수 있습니다.

에이전트 사용의 이점을 누리는 내부 사고 리더들을 설득함으로써, 더 많은 에이전트를 구축할 수 있는 추진력을 얻게 될 것입니다.

Agentforce가 귀사의 목표와 계획을 지원하는 방법은 다음과 같습니다.

• AI 사용 사례 라이브러리에서 아이디어를 얻으세요.
• 실제 Salesforce 고객들이 어떻게 Agentforce를 사용하는지 보고 영감을 얻으세요.
• 수백 가지의 사전 구축된 작업, 주제 및 에이전트 템플릿을 갖춘 Agentforce 마켓플레이스 AgentExchange 를 통해 에이전트를 더 빠르게 배포하세요.

에이전트가 안전하고 안전하게 작동하도록 보장하세요. 신뢰 계층이 내장된 플랫폼을 사용하여 데이터 프라이버시를 처리하고, 편향을 완화하고, 환각을 방지하여 모든 상호 작용을 신뢰할 수 있습니다.

Salesforce의 긴밀하게 통합된 Agentforce 360 플랫폼에는 필요한 모든 것이 포함되어 있습니다. 이는 DIY 시스템의 기능을 훨씬 뛰어넘는, 에이전트 AI를 안전하게 보호하는 강력한 솔루션을 제공합니다. 핵심 구성 요소인 Agentforce Trust Layer 는 포괄적인 데이터 보호 장치로 책임 있는 AI를 보장합니다. Salesforce Shield는 암호화, 감사, 지속적인 모니터링을 통해 데이터와 AI 에이전트 모두에 대한 고급 보호 기능을 제공합니다.

신뢰할 수 있는 에이전트에는 단지 데이터만 필요한 것은 아닙니다. 해당 데이터에 대한 컨텍스트가 필요합니다. 효과적인 에이전트는 데이터가 회사의 시스템, 도구 및 고객 접점과 어떻게 연결되는지 파악해야 합니다. 에이전트는 누가 무엇을 묻는지, 그들의 역할, 그리고 그들이 달성하려는 것이 무엇인지를 올바르게 추론해야 합니다.

따라서 에이전트를 귀사의 고유한 비즈니스 데이터와 컨텍스트에 기반할 수 있게 해주는 플랫폼 위에 에이전트를 구축하세요. Agentforce를 사용하면 에이전트를 비즈니스의 핵심에 연결할 수 있습니다.

Agentforce는 Data 360 (이전 명칭 Data Cloud)에서 실행되어 필수 컨텍스트와 거버넌스를 제공합니다. Data 360 및 CRM의 전체 컨텍스트를 사용하여 에이전트는 고객에 대한 전체 보기를 기반으로 초개인화되고 정확한 응답을 제공할 수 있습니다.

Atlas Reasoning Engine 은 Agentforce 에이전트를 비즈니스 데이터에 연결하여 조직의 특정 정보에 기반한 정확하고 상황에 맞는 응답을 제공하도록 하는 지능형 기반 역할을 합니다.

Atlas는 일반적인 지식에 의존하는 대신 Salesforce 데이터‌를 분석하고 처리합니다. 이는 고객 기록, 케이스 이력, 제품 정보 및 비즈니스 프로세스를 살펴보고, 그 모든 정보를 사용하여 에이전트가 각 상호 작용의 고유한 컨텍스트를 이해하도록 돕습니다. 그런 다음 귀사의 실제 운영 및 고객 관계를 반영한 개인화된 데이터 기반 솔루션을 제공합니다.

유연한 로우코드 구축으로 모든 사람이 에이전트를 구축할 수 있도록 지원하세요.

많은 에이전트 빌더는 성공을 위해 코딩 기술이 필요합니다. 코딩을 할 줄 모르는 사람도 강력한 에이전트를 구축할 수 있도록 에이전트 생성을 민주화하는 플랫폼을 선택하세요.

Agentforce는 사용자에게 노코드, 로우코드 또는 프로코드로 구축할 수 있는 유연한 옵션을 제공합니다. 플로 및 대화형 작성과 같은 직관적인 로우코드 도구를 통해 관리자는 강력한 에이전트를 빠르게 구축, 테스트 및 배포할 수 있습니다.

모든 관리자가 자연어 명령을 코드로 변환하는 직관적인 노 코드 캔버스에서 빌드할 수 있습니다. 당사의 작성 도우미는 AI의 안내를 제공하여 에이전트를 더 빠르게 구축할 수 있도록 도와줍니다.

개발자는 프로 코드 구축 방식인 스크립트 보기를 선호할 수 있습니다.

에이전트를 구축한 후에는 테스트하세요! 상호 작용 요약을 통해 Agentforce가 요청을 어떻게 추론하여 그 배후의 세부 사항을 이해하는지 단계별로 확인할 수 있습니다.

Agentforce로 구축하는 에이전트는 LLM의 힘과 데이터의 컨텍스트를 갖습니다. 또한 적응형 추론 기능을 갖추고 있어 에이전트 내에서 더 결정론적인 제어를 할 수 있습니다.

이 대화형 데모에서 Agentforce를 사용해 보세요!

동일한 에이전트 워크플로 내에서 창의적이면서도 예측 가능한 에이전트가 필요합니다.

예를 들어, 고객 서비스 AI 에이전트는 먼저 창의적인 생성형 응답으로 고객 문제를 처리한 다음, 동일한 고객에 대한 금융 거래 처리 시 준수를 보장하기 위해 정확하고 결정론적인 스크립트를 따를 수 있습니다.

Agentforce 작성 환경은 창의성과 제어를 혼합하는 하이브리드 추론 을 기반으로 구축되었습니다.

에이전트가 정확하고 예측 가능한 스크립트를 따라야 하는 부분과 생성적이고 창의적인 문제 해결을 사용할 수 있는 부분을 쉽게 정의할 수 있습니다. 이러한 균형은 작업 및 로직에 대한 결정론적 제어를 제공하는 Agentforce 스크립팅 언어 와 같은 기능을 통해 관리됩니다. 비즈니스 및 규정 준수 요구 사항에 맞게 제어되고 예측 가능한 작업과 생성적이고 창의적인 문제 해결 사이의 적절한 균형을 설정하세요.

어디서나 일관된 브랜드 보이스로 고객의 참여를 유도하세요. 에이전트가 모든 접점에서 완벽하게 작동하고 컨텍스트를 잃지 않으면서 인간 동료에게 지능적으로 인계할 수 있도록 보장하세요.

이것은 직접 하려고 하면 또 다른 어마어마한 작업이 될 것입니다.

모든 채널에 대한 맞춤형 통합을 구축하고, 자체 AI 기능을 개발하고, 처음부터 복잡한 인계 시스템을 만들어야 합니다.

아니면 Agentforce가 이를 대신 처리하도록 하는 방법도 있습니다.

Agentforce는 음성, Slack, 채팅, 웹사이트, 모바일 앱 및 전화 회선을 포함한 모든 접점에서 일관된 브랜드 음성으로 고객과 소통하는 조율된 옴니채널 경험을 제공하며, 컨텍스트를 잃지 않고 인간 동료에게 지능적으로 인계하도록 보장합니다.

핵심 기능은 Agentforce Voice 로, 서비스 에이전트가 고객과 대화하고, 음성 언어에서 의도를 이해하며, 음성 상호 작용을 통해 문의를 해결할 수 있게 합니다.

깔끔한 상호운용성 및 다중 에이전트 조율 을 위해 Salesforce는 두 가지 개방형 표준을 사용합니다.

• 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 AI 에이전트가 내부 및 외부 소스의 리소스, 도구 및 프롬프트에 접근할 수 있게 합니다.
• 에이전트 간(A2A) 프로토콜은 에이전트가 조직 간에 소통하고 협업할 수 있는 보편적인 언어 역할을 합니다.

플랫폼은 또한 다음을 지원합니다.

• 하나의 Salesforce 조직 내에서 에이전트를 조율하는 싱글 조직 멀티 에이전트(SOMA)
• 조직 간 협업을 위한 멀티 조직 멀티 에이전트(MOMA)
• 향후 타사 통합은 AgentExchange를 통해 외부 에이전트와의 오케스트레이션이 가능해질 것입니다 .

마지막으로, 더 많은 에이전트를 만들수록 에이전트를 안내하고, 조정하고, 개선할 방법이 필요합니다. 이는 단순히 에이전트 활동을 모니터링하고 측정하는 것을 넘어서는 것을 의미합니다. 에이전트를 쉽게 감독하고, 관리하고, 최적화할 수 있는 도구가 필요합니다.

지속적인 학습과 피드백 루프를 수용하세요. 효과적인 에이전트는 정적이지 않으며, 성능 데이터를 사용하여 끊임없이 개선합니다. 고객들은 "에이전트를 시작한 후 어떻게 더 똑똑해지나요?"라고 묻습니다. 분석을 수집하고, 무엇이 실패하는지 왜 실패하는지 식별하며, 에이전트의 로직을 개선할 수 있는 명확한 경로가 있어야 합니다.

여기서도 다시 Agentforce는 이를 내장하고 있습니다. 이는 지능형 감독으로 에이전트를 관리하고 최적화할 수 있게 합니다. 중앙 집중식 Agentforce 가시성 을 통해 모든 에이전트를 조율하고, 분석을 수집하며, 비즈니스 목표에 대한 성과를 추적하고, 에이전트 로직을 지속적으로 개선하여 영향력과 ROI를 높일 수 있습니다.

그리고 Agentforce 가시성 을 통해 다음과 같은 일을 할 수 있습니다.

• Tableau Next로 구동되는 Agentforce Analytics로 동적 인사이트 확보
• Agentforce 최적화로 인사이트 탐색 및 에이전트 효과 최적화
• Agentforce Studio로 에이전트를 더 쉽게 모니터링
• Agentforce 세션 추적을 통해 에이전트 행동에 대한 가시성 확보

Agentforce는 AI 에이전트로 앞서 나가기 위해 필요한 모든 것을 갖추고 있으며, 이러한 페이스를 계속해서 유지할 수 있도록 해줍니다.

Agentforce의 최신 혁신은 고성능 AI 에이전트를 구축하는 핵심 과제를 해결합니다. 에이전트 보안, 컨텍스트, 작성, 결정론적 제어, 조율 및 관리를 중앙 집중화하는 도구를 선택함으로써 실제 비즈니스 가치를 제공하는 신뢰할 수 있고 프로덕션 수준의 에이전트를 만들고 배포할 수 있습니다.