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에이전트 스크립트는 빌더가 정밀하게 제어하도록 하여 비즈니스에 적용 가능할 만큼 안정적인 결과를 만들어 내는 에이전트를 생성할 수 있습니다. LLM의 창의적인 문제 해결 능력과 결정론적 시스템의 확실성을 결합합니다. 에이전트 행동을 이력 확인 및 검증이 가능하도록 단계별로 제어하여 중요한 워크플로는 특정 비즈니스 정책에 따라 일관되고 합리적인 결과를 얻을 수 있습니다.
에이전트 스크립트는 무엇을 위해 설계되었나요?
일관성을 확보합니다.
대규모 언어 모델(LLM)의 본질적인 변동성을 제거하여 중요한 비즈니스 워크플로는 매번 정확히 동일한 단계를 따를 수 있습니다.
실시간 컨텍스트를 주입합니다.
실시간 데이터 사용으로 에이전트는 필요한 컨텍스트를 전달받아 새로운 정보를 즉시 반영하여 더 스마트한 의사결정을 내릴 수 있습니다.
프롬프트 재조정의 악순환을 끊습니다.
취약하고 과부하가 걸리는 시스템 프롬프트를 구조화된 로직으로 대체하여 모델이 너무 많은 규칙을 기억하도록 강제함으로써 발생하는 지연 시간, 복잡성, 혼란을 제거합니다.
일관된 결과를 만들어 내는 에이전트를 구축합니다.
결정론적 로직과 에이전트 기반 추론을 결합하여 올바른 결과를 만들어 내는 맞춤형 워크플로를 정의합니다. 에이전트의 구성에서 직접 비즈니스 로직을 인코딩하므로 기본 모델이 진화하더라도 결과는 일관되고 재사용 가능한 상태로 유지됩니다. 따라서 예측하기 힘든 편차를 제거하고 실패율을 낮춥니다.
에이전트 워크플로의 모든 요소를 구성하세요. 정확성, 속도 및 대규모 환경에서의 안정성을 보장할 수 있도록 적절한 컨텍스트를 사전에 제공하세요. 요청 처리 방식을 완전히 맞춤 설정하여 엄격한 규칙으로 경로를 안내하거나 에이전트의 추론을 통해 사용자의 요구 사항을 해석하도록 할 수 있습니다. 에이전트 스크립트를 사용하면 두 가지 접근 방식을 원활하게 결합할 수 있는 유연성을 제공합니다.
사용자나 시스템에서 주요 정보를 수집하고 이를 변수로 저장하여 에이전트에 일관된 메모리를 부여합니다. 이러한 변수를 즉시 적용하여 더 스마트하게 의사결정하고 고품질 결과를 도출할 수 있습니다.
에이전트를 규모에 맞게 시뮬레이션하고 테스트하세요.
실시간으로 실행하기 이전에 에이전트의 행동을 미리 보세요. 시뮬레이터에서 메시지를 보내고 상세한 상호 작용 요약, AI 생성 개요, 주요 이벤트에 대한 명확한 가시성을 통해 에이전트의 응답 방식을 즉시 확인할 수 있습니다. 임의의 단계 위로 마우스를 가져가면 메타데이터가 표시되고 일이 올바르게(또는 잘못되게) 실행되고 있는 정확한 시점을 드릴다운할 수 있습니다.
에이전트가 의사 결정을 내리는 방법을 정확히 이해하세요. 선택한 주제, 트리거된 작업, 변수 변경 사항 및 타이밍을 보여주는 전체 추적 데이터를 살펴보세요. 상세 스팬 보기로 연결되는 하이퍼링크를 따라 실패 요인을 정확히 찾아내고, 로직 브랜치를 탐색하고, 에이전트의 행동을 자신 있게 다듬는 데 필요한 컨텍스트를 확보하세요.
에이전트 스크립트 모범 사례를 보여주는 이해하기 쉬운 코드 예제 모음을 이용합니다. 각 가이드는 모범 사례를 준수하면서 특정 에이전트를 코딩하는 방법을 보여줍니다.
Agent Script 활용 방법
- 일관된 에이전트 동작을 보장해 보세요
결정론적 로직과 AI 추론을 결합한 워크플로우를 정의하여, 중요한 비즈니스 프로세스가 매번 동일하게 실행되는지 확인해 보세요. - 실시간 데이터로 더 스마트한 의사결정을 구현해 보세요
사용자 및 시스템 데이터를 변수로 저장하고, 에이전트가 상황에 맞는 실시간 정보를 바탕으로 정확하게 응답하도록 설정해 보세요. - 복잡한 프롬프트 없이 비즈니스 로직을 직접 내재화해 보세요
과부하된 시스템 프롬프트 대신 구조화된 스크립트로 비즈니스 규칙을 에이전트에 직접 적용해 보세요. - 시뮬레이터로 배포 전에 에이전트 동작을 미리 검증해 보세요
내장 시뮬레이터로 실제 배포 전 동작을 확인하고, 단계별 추적 데이터로 로직을 정밀하게 조정해 보세요.
에이전트 스크립트 FAQ
에이전트 스크립트는 결정론적 규칙과 에이전트 기반 추론을 결합함으로써 빌더가 정밀하게 제어할 수 있도록 하는 AI 에이전트용 스크립트 언어입니다. 복잡한 비즈니스 워크플로에서 예측 가능한 결과 및 안정적이고 일관된 성능을 확보할 수 있습니다.
주요 이점은 중요한 엔터프라이즈 워크플로에서 예측 가능하고 안정적인 에이전트 행동을 만들 수 있다는 점입니다. 결정론적 기준점 역할을 하여 LLM의 변동성을 제거합니다. 따라서 기업은 에이전트 작업을 완전히 제어하여 비즈니스 정책을 엄격하게 시행할 수 있습니다.
에이전트 스크립트는 비용이 들지 않으며 Agentforce 구매에 포함되어 있습니다. Agentforce 빌더 내부에 AI 지원이 포함되어 있으며 빌더 내에서 무료로 사용할 수 있습니다.
앱 시작 관리자의 Agentforce 스튜디오 내에 있는 Agentforce 빌더에서 에이전트 스크립트를 사용하여 에이전트를 구축합니다. 액세스 권한은 관리자 권한에 의해 부여됩니다.
예. Agentforce에는 서비스 에이전트, 직원 에이전트, 캠페인 에이전트, 세일즈 개발 담당자, 세일즈 코치, 쇼핑 안내(B2B & D2C), 쇼핑 안내(B2C), 설정 에이전트 템플릿 등 바로 사용할 수 있는 사전 구축 에이전트 템플릿 라이브러리가 포함되어 있습니다. 각각은 고유한 데이터, 가드레일, 비즈니스 로직으로 맞춤 지정하여 요구 사항에 정확히 맞출 수 있습니다.
아니요. 에이전트를 구축하는 세 가지 방법이 있습니다. AI 지원을 활용한 방법이나 캔버스에서 자연어로 구축하는 방법, 에이전트 스크립트를 사용하는 방법을 이용할 수 있습니다. 세 가지 구축 방법은 모두 동일한 Salesforce 메타데이터 기반을 사용합니다.
예, 로우코드 캔버스 보기나 개발자 친화적인 스크립트 보기 중에서 원하는 방식으로 언제든지 에이전트를 구축할 수 있습니다. 선택한 구축 위치에 상관없이 항상 에이전트 스크립트를 작성하게 됩니다.
에이전트를 복사하고 붙여넣기 하여 재사용합니다. 에이전트는 이동성이 있어, 이를 통해 팀 또는 환경 간에 에이전트를 빠르게 공유하고, 처음부터 새로 시작할 필요 없이 검증된 패턴을 기반으로 구축할 수 있습니다.