에이전트 팀이 지원하는, 단 하나의 원활한 대화를 제공하세요.
하나의 지능형 고객 접점에서 여러 에이전트가 협업해 고객 문의를 원활하게 해결할 수 있도록 지원하세요. 전문 에이전트 팀에 작업을 라우팅하는 기본 에이전트를 생성하여, 사용자가 컨텍스트를 잃지 않고 올바른 에이전트로부터 올바른 답변을 얻을 수 있도록 만들어 보세요. Salesforce(세일즈포스) Agentforce 멀티 에이전트 오케스트레이션은 전문화된 AI 에이전트들이 협력하여 복잡한 비즈니스 문제를 자율적으로 해결합니다. 지능형 작업 라우팅으로 최적의 에이전트가 매번 최상의 응답을 제공합니다.
에이전트 팀 전반에서 업무를 조정하세요.
기본 에이전트는 모든 사용자 상호 작용을 위한 단일 지능형 진입점 역할을 수행합니다. 초기 쿼리를 분석하여 의도를 파악하고, 작업을 위한 최고의 전문 에이전트에게 원활하게 라우팅하여 일관되고 컨텍스트를 인식하는 경험을 제공합니다.
보조 에이전트는 기본 에이전트가 위임하는 작업을 백그라운드에서 처리합니다. 심층적인 컨텍스트 지식을 활용하여 더 정확하고 관련성 있는 응답을 제공합니다. 특정 데이터를 기반으로 하며 사용 가능한 작업 라이브러리를 갖춘 각 스페셜리스트 에이전트는 쿼리를 해결한 이후 최종 답변을 기본 에이전트에게 다시 전달하여 사용자와 공유합니다.
Agentforce의 아틀라스 추론 엔진은 작업 오케스트레이션을 지원합니다. 각 에이전트의 설명, 지시 및 사용 가능한 작업을 검토하여 어떤 스페셜리스트 에이전트가 작업에 가장 적합한지 결정하고 지능적으로 작업을 라우팅합니다.
복잡성 대신 AI 협업을 확장하세요.
모든 요청에 대해 사용자에게 하나의 지능형 에이전트를 제공하여 일관된 경험을 제공하세요. 기본 에이전트는 업무를 가장 적합한 스페셜리스트에게 자동으로 라우팅하므로, 고객은 컨텍스트를 잃어버리거나 봇 간을 전환 또는 반복할 필요가 없습니다.
Agentforce를 전체 AI 에코시스템에 연결하세요. A2A(Agent2Agent) 지원을 통해 타사 에이전트와 안전하게 연결하여 Salesforce 플랫폼을 넘어 확장되는 진정한 에이전트 엔터프라이즈를 구축하세요.
Agentforce 관찰 기능으로 완전한 관리를 유지하세요. 성능을 모니터링하고, 에이전트 상호 작용을 추적하고, 전체 시스템에 보안 정책을 적용하여 비즈니스 팀이 안전하게 혁신할 수 있도록 하세요.
Agentforce의 ROI를 계산하세요.
AI 기반 에이전트 팀이 직원 및 인력과 함께 작업할 때 얼마나 많은 시간과 비용을 절약할 수 있는지 알아보세요. 몇 가지 간단한 질문에 답하면 Agentforce를 통해 가능한 성과를 확인할 수 있습니다.
Agentforce 멀티 에이전트 시스템 구축 4단계 가이드
성공적인 AI 에이전트 팀을 구축하기 위해서는 단순히 기술을 도입하는 것을 넘어, 체계적인 오케스트레이션 전략이 필요합니다. Salesforce가 제안하는 아래 4단계를 통해 운영 비용을 최대 60%까지 절감하는 강력한 멀티 에이전트 환경을 조성해 보십시오.
Step 1. 복잡한 비즈니스 프로세스를 전문 역할로 분해
단일 에이전트가 모든 일을 처리하는 방식에서 벗어나, 업무를 전문 분야별로 세분화합니다. 예를 들어 '반품 요청'이라는 복잡한 프로세스를 결제 확인, 재고 관리, 물류 추적과 같은 개별 역할로 분해하여 각 에이전트가 가장 정확한 답변을 내놓을 수 있는 환경을 설계합니다.
Step 2. Agent Builder로 각 역할별 전문 에이전트 생성
분해된 역할에 따라 Salesforce Agent Builder를 사용하여 에이전트를 구축합니다. 각 에이전트는 담당 분야에 최적화된 프롬프트와 Salesforce 내의 특정 데이터 소스에만 접근하도록 설정되어, 2% 미만의 낮은 오답률을 유지하는 고도로 전문화된 지식 베이스를 갖게 됩니다.
Step 3. 오케스트레이터 에이전트 설정 및 라우팅 규칙 정의
고객의 질문을 처음 접수할 기본 에이전트(Base Agent)를 설정하고 지능형 라우팅 규칙을 정의합니다. Salesforce의 자율적 추론 엔진은 고객 의도를 실시간으로 파악하여 가장 적합한 전문 에이전트에게 작업을 분배함으로써 상담원 연결 전환율을 최소화합니다.
Step 4. 전체 에이전트 팀 시뮬레이션 테스트 후 배포
실제 고객 대화 시나리오를 바탕으로 에이전트 간의 협업 과정을 시뮬레이션합니다. Salesforce Agentforce 관찰 기능으로 각 단계의 지연 시간과 답변 정확도를 점검한 뒤 배포하며, 이를 통해 도입 초기부터 평균 26% 이상의 생산성 향상을 달성할 수 있습니다.
우리 기업에 맞는 AI 구성 선택 가이드: 단일 에이전트 vs 멀티 에이전트 오케스트레이션
비즈니스의 규모와 프로세스의 복잡도에 따라 최적의 AI 에이전트 구성 방식은 달라집니다. Salesforce는 기업의 성장 단계에 맞춰 단순 응대부터 복잡한 전사적 자동화까지 지원하는 유연한 아키텍처를 제공합니다. 아래 기준을 통해 귀사에 적합한 모델을 확인해 보십시오.
1. 단일 에이전트: 특정 채널의 반복 업무 자동화에 최적
단일 에이전트는 명확하게 정의된 특정 범위 내에서 빠르고 정확한 응답을 제공하는 데 강점이 있습니다.
- 주요 특징: 단일 부서의 지식 베이스(RAG)를 활용하며 구축 속도가 매우 빠릅니다.
- 적합한 작업: 단순 FAQ 응대, 고객 리드 정보 수집, 배송지 변경 또는 예약 확인과 같은 독립적인 작업.
- 도입 효과: 고객 응대 대기 시간을 즉각적으로 단축하고 기초 상담 업무의 효율을 높일 수 있습니다.
2. Agentforce 멀티 에이전트 오케스트레이션: 시스템과 부서를 넘나드는 복잡한 프로세스 해결
여러 전문 에이전트가 팀을 이루어 협업하는 방식은 대규모 엔터프라이즈 환경에서 강력한 힘을 발휘합니다.
- 주요 특징: Salesforce Data Cloud를 통해 전사적 데이터와 타사 시스템(ERP, 외부 API 등)을 통합 관리하며, 지능형 라우팅으로 에이전트 간 업무를 분배합니다.
- 적합한 작업: 구매부터 결제, 재고 확인, 납품, 사후 관리까지 이어지는 전체 주문 프로세스 자동화와 같이 여러 부서의 데이터가 동시에 필요한 업무.
- 도입 효과: 프로세스 파편화를 제거하여 운영 비용을 최대 60% 절감하고, 396%에 달하는 높은 ROI를 실현하는 엔터프라이즈급 자동화를 완성합니다.
Agentforce와 타사 에이전트의 유연한 통합: A2A 및 MCP 활용 사례
Salesforce Agentforce는 단일 플랫폼에 갇히지 않는 개방형 AI 생태계를 지향합니다. A2A(Agent-to-Agent) 지원과 MCP(Model Context Protocol)를 통해 기업이 이미 구축해 놓은 타사 AI 에이전트나 외부 시스템을 Salesforce 오케스트레이션 내로 완벽하게 통합할 수 있습니다.
1. 타사 에이전트 통합 및 MCP 연동 사례
- 사례: 글로벌 제조 기업의 공급망 최적화
이 기업은 이미 파이썬(Python) 기반의 커스텀 AI 에이전트로 물류 경로를 계산하고 있었습니다. Salesforce Agentforce 도입 후, MCP 프로토콜을 사용하여 이 커스텀 에이전트를 Salesforce 환경에 연동했습니다. 이제 고객이 배송 일정을 문의하면 Salesforce 서비스 에이전트가 내부적으로 타사 물류 에이전트에게 실시간 데이터를 요청하여 가장 정확한 도착 시간을 안내합니다. - 사례: 금융 기관의 다중 보안 인증 프로세스
기존에 사용하던 전문 보안 AI 시스템을 Agentforce와 통합했습니다. Salesforce의 기본 에이전트가 고객의 신원을 확인하는 동안, 백그라운드에서는 MCP로 연결된 외부 보안 에이전트가 사기 탐지(Fraud Detection)를 수행합니다. 이를 통해 보안성은 유지하면서도 고객 상담 속도를 26% 이상 향상시켰습니다.
2. 통합 에코시스템 관리의 이점
- 단일 제어 센터: 여러 플랫폼에 흩어진 AI 에이전트들을 Salesforce라는 단일 창구에서 모니터링하고 제어할 수 있습니다.
- 엔터프라이즈 보안 유지: 타사 에이전트와 데이터를 주고받을 때도 Einstein Trust Layer가 적용되어 데이터 유출을 방지합니다.
- 상호 운용성 극대화: MCP 표준을 준수하므로 향후 새로운 AI 기술이나 시스템이 추가되어도 재구축 없이 즉시 통합이 가능합니다.
🔗 관련 정보 더 알아보기
[Agentforce MCP 지원 자세히 보기] : MCP 프로토콜이 어떻게 외부 데이터와 시스템을 Salesforce의 보안 가드레일 안으로 연결하는지 기술적 세부 사항을 확인하세요.
멀티 에이전트 오케스트레이션 FAQ
멀티 에이전트 오케스트레이션을 사용하면 협력을 통해 복잡한 문제를 해결하는 전문 AI 에이전트 팀을 구축할 수 있습니다. 기본 에이전트는 단일 연락 창구 역할을 수행하며, 원활한 대화를 위해 가장 적합한 스페셜리스트 에이전트에게 작업을 라우팅합니다.
지능형 단일 기본 에이전트가 고객과 상호 작용하도록 하여 사용자 마찰을 제거합니다. 이 에이전트는 사용자가 컨텍스트를 잃어버리거나 반복할 필요 없이 스페셜리스트로 구성된 팀에 쿼리를 라우팅하여 모든 복잡성을 백그라운드에서 처리합니다.
그렇습니다. A2A(Agent2Agent) 지원을 통해 전체 AI 에코시스템에 Agentforce를 연결할 수 있습니다. 이러한 개방형 협업을 통해 기본 에이전트는 업무를 타사 에이전트에게 안전하게 연결하고 위임하여 진정한 에이전트 엔터프라이즈를 만들 수 있습니다.
Agentforce 관찰 기능이 통합되어 완전한 관리가 유지됩니다. 전체 에이전트 팀의 성과를 모니터링하고, 에이전트 간의 상호 작용을 추적하고, 시스템 전반에 걸쳐 보안 정책을 적용하여 안전한 혁신을 보장하는 도구를 제공합니다.
Salesforce Agentforce는 개별 에이전트가 모든 업무를 학습하는 대신, 특정 분야에 특화된 스페셜리스트 에이전트 팀을 구성하여 학습 비용을 낮춥니다. Salesforce 도입 고객은 이를 통해 최대 60%의 운영 비용 절감 효과를 경험하며, 전체 AI 워크포스의 생산성을 평균 26% 향상시키는 고효율 구조를 구축할 수 있습니다.
Salesforce의 지능형 라우팅은 자율적 추론 능력을 바탕으로 고객의 의도를 실시간 분석합니다. 단순한 키워드 매칭이 아닌 컨텍스트(Context) 전체를 파악하여 가장 적합한 에이전트에게 업무를 배분하며, 이를 통해 상담원 연결 전환율을 2% 미만으로 낮추는 압도적인 정확도를 자랑합니다.
예를 들어, 고객이 '주문 변경 및 기술 문의'를 동시에 할 경우 Salesforce 기본 에이전트가 이를 인지합니다. 이후 '커머스 에이전트'에게 주문 수정을, '서비스 에이전트'에게 기술 지원을 각각 할당하여 처리합니다. 고객은 한 번의 대화만으로 복잡한 두 문제를 Salesforce 플랫폼 내에서 즉시 해결할 수 있습니다.
타사 시스템과의 연결 시에도 Salesforce Einstein Trust Layer가 가동됩니다. 외부 에이전트로 데이터가 위임될 때 민감 정보는 자동으로 마스킹(Masking) 처리되며, 모든 외부 협업 로그는 Salesforce 내에 기록되어 엔터프라이즈급 보안 가드레일 내에서 안전하게 관리됩니다.
Salesforce Agentforce 관찰 기능을 통해 개별 에이전트의 기여도와 팀 전체의 처리 효율을 실시간으로 추적합니다. 지연 시간이 발생하는 구간이나 답변 품질이 낮은 에이전트를 즉시 식별하여 프롬프트를 수정하거나 새로운 액션을 추가함으로써, 396%에 달하는 높은 ROI를 지속적으로 유지할 수 있습니다.