Popular 에이전트 빌더 AI tools in AI include Alan AI 및 ZGI, helping you work more efficiently.
ZGI는 시각적 AI 에이전트 워크플로우 설계, 고급 검색 증강 생성(RAG) 시스템 및 다중 에이전트 오케스트레이션에 특화된 강력한 엔터프라이즈급 AI 개발 플랫폼입니다. 노코드/로우코드 시각적 빌더와 강력한 보안 및 API 통합을 결합하여 기업이 복잡한 AI 솔루션을 신속하게 배포할 수 있도록 지원합니다. 또한 ZGI는 개발자와 팀이 AI 에이전트 개발을 마스터하고 자신만의 혁신적인 제품을 만들 수 있도록 과정 및 멘토링을 포함한 포괄적인 학습 생태계를 제공합니다.
에이전트 빌더에이전트 빌더는 자율 AI 에이전트를 생성, 배포 및 관리하기 위해 설계된 플랫폼입니다. 이러한 도구는 종종 로우코드 또는 노코드 기능을 갖춘 프레임워크와 인터페이스를 제공하여, 다양한 애플리케이션과 서비스 전반에서 추론, 계획 및 복잡한 다단계 작업을 수행할 수 있는 에이전트를 구축합니다. 대규모 언어 모델(LLM)을 외부 도구, API 및 데이터 소스와 연결하여 사용자가 정교한 워크플로우를 자동화하고 에이전트가 디지털 세계와 독립적으로 상호 작용할 수 있도록 지원합니다.
에이전트 빌더는 고급 자동화를 위해 다양한 분야에서 활용됩니다. 전자상거래에서는 재고 관리, 고객 주문 처리, 복잡한 지원 문의를 처리하는 자율 에이전트를 구동합니다. 금융 분석가를 위해 시장 데이터를 모니터링하고, 사전 정의된 전략에 따라 거래를 실행하며, 보고서를 생성하는 에이전트를 구축할 수 있습니다. 개발팀은 소프트웨어 테스트, 버그 보고, CI/CD 파이프라인 관리를 자동화하는 데에도 사용합니다.
에이전트 빌더를 선택할 때는 먼저 필요한 기술 전문성을 고려해야 합니다. 비즈니스 사용자를 위한 노코드 플랫폼과 개발자를 위한 코드 중심 프레임워크 중에서 선택하십시오. 기존 도구와 연결되는지 확인하기 위해 통합 라이브러리의 폭과 깊이를 평가하십시오. 복잡한 작업을 위해 메모리 기능과 다중 에이전트 협업 지원을 평가하십시오. 마지막으로, 배포 옵션(클라우드, 온프레미스)과 모니터링 및 디버깅 도구의 견고성을 검토하십시오.
SaaS 회사의 고객 지원 관리자는 에이전트 빌더를 사용하여 정교한 지원 에이전트를 만듭니다. 이 에이전트는 회사의 CRM, 지식 베이스 및 청구 시스템에 연결됩니다. 사용자가 문제를 보고하면 에이전트는 먼저 쿼리를 분석하고 CRM에서 사용자 계정 기록을 검색한 다음 지식 베이스에서 해결책을 찾습니다. 일반적인 문제인 경우 단계별 가이드를 제공합니다. 청구 문제인 경우 청구 API에 액세스하여 구독 상태를 확인하거나 환불을 처리하고 모든 조치를 CRM에 다시 기록할 수 있습니다. 이를 통해 1단계 지원 티켓의 60% 이상을 자동화하여 인간 상담원이 우선 순위가 높은 사례에 집중할 수 있도록 합니다.
영업팀 리더는 잠재 고객 자격 평가 및 초기 홍보를 처리하기 위해 자율 에이전트를 구축합니다. 이 에이전트는 LinkedIn, 회사 데이터베이스 및 이메일 서비스와 통합됩니다. 지정된 목록에서 새로운 잠재 고객에 대한 데이터를 스크래핑하여 시작하고, 이 데이터를 회사 정보로 보강한 다음, 사전 정의된 기준(예: 회사 규모, 산업)에 따라 잠재 고객을 평가합니다. 점수가 높은 잠재 고객에 대해 에이전트는 잠재 고객의 최근 회사 뉴스나 전문 배경을 참조하는 개인화된 이메일 초안을 작성하여 보냅니다. 그런 다음 답장을 모니터링하고 영업 담당자의 캘린더에 직접 회의를 예약하여 초기 접촉의 양과 질을 크게 향상시킵니다.
시장 조사원은 재생 에너지의 새로운 동향에 대한 보고서를 작성해야 합니다. 에이전트 빌더를 사용하여 이 목표를 가진 연구 에이전트를 만듭니다. 이 에이전트는 학술 데이터베이스, 뉴스 API 및 공공 정부 보고서에 접근할 수 있는 권한을 부여받습니다. 이 에이전트는 자율적으로 이러한 출처에서 지난 분기에 발표된 관련 논문과 기사를 검색하고, 주요 결과를 요약하며, 반복되는 주제를 식별하고, 인용이 포함된 구조화된 보고서 초안으로 정보를 컴파일합니다. 수동으로 며칠이 걸릴 이 과정이 몇 시간 만에 완료되어 연구원에게 최종 분석을 위한 포괄적인 기반을 제공합니다.
QA 엔지니어는 에이전트 빌더를 사용하여 새로운 웹 애플리케이션의 엔드투엔드 테스트를 자동화합니다. 그들은 가입, 다른 기능 탐색, 장바구니에 항목 추가, 결제 완료와 같은 사용자 행동을 시뮬레이션할 수 있는 에이전트를 설계합니다. 에이전트는 웹 인터페이스와 상호 작용하고, 양식을 작성하며, 인간 사용자처럼 버튼을 클릭합니다. Jira와 같은 버그 추적 시스템에 연결되어 있습니다. 오류나 예기치 않은 동작을 발견하면 자동으로 스크린샷을 찍고, 콘솔 로그를 수집하며, Jira에 상세한 버그 보고서를 작성하여 올바른 개발팀에 할당합니다.
대기업의 IT 관리자는 회사의 클라우드 인프라 상태를 사전에 모니터링하기 위해 에이전트를 만듭니다. 이 에이전트는 Datadog 및 AWS CloudWatch와 같은 모니터링 도구와 통합됩니다. 서버 CPU 사용량, 메모리 및 네트워크 상태를 지속적으로 확인합니다. 메트릭이 임계값을 초과하면 에이전트는 단순히 경고를 보내는 것이 아닙니다. 사전 정의된 플레이북을 실행합니다. 문제가 있는 서비스를 다시 시작하려고 시도하고, 로그를 분석하여 근본 원인을 식별하며, 문제가 지속되면 모든 진단 데이터가 첨부된 ServiceNow에 높은 우선 순위의 티켓을 생성하여 문제를 에스컬레이션합니다. 이를 통해 시스템 다운타임과 평균 해결 시간(MTTR)을 줄일 수 있습니다.
재무 부서의 회계사는 월별 조정 프로세스를 자동화하기 위해 에이전트를 구축합니다. 이 에이전트는 회사의 은행 명세서, 내부 회계 소프트웨어 및 경비 보고 시스템에 대한 안전한 접근 권한을 부여받습니다. 세 가지 출처 모두에서 거래를 체계적으로 비교하고, 불일치를 식별하며, 검토를 위해 플래그를 지정합니다. 사소한 날짜 차이와 같은 일반적인 불일치에 대해서는 사전 정의된 규칙을 적용하여 자동으로 조정합니다. 그런 다음 에이전트는 일치하는 모든 거래를 상세히 설명하는 요약 보고서와 인간 검토를 위한 미해결 불일치의 별도 목록을 생성하여 이 지루한 작업의 수동 노력을 80% 이상 줄입니다.
에이전트 빌더는 자율 AI 에이전트를 생성, 관리 및 배포하는 데 사용되는 소프트웨어 플랫폼입니다. 단순한 자동화 도구와 달리 이러한 에이전트는 다양한 애플리케이션, API 및 데이터 소스와 상호 작용하여 복잡한 다단계 작업을 추론, 계획 및 실행할 수 있습니다. 의사 결정을 위해 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 여행 예약이나 판매 데이터 분석과 같은 특정 목표를 달성하기 위해 독립적으로 작동할 수 있습니다.
올바른 에이전트 빌더를 선택하는 것은 필요에 따라 다릅니다. 다음 요소를 고려하십시오:
주요 차이점은 목적과 기능에 있습니다. 챗봇 빌더는 채팅 환경 내에서 사용자 쿼리에 응답하는 대화형 인터페이스를 만들기 위해 설계되었습니다. 일반적으로 수동적입니다. 반면에 에이전트 빌더는 여러 시스템에서 작업을 수행하고 완료하도록 설계된 자율 에이전트를 만듭니다. 이러한 에이전트는 능동적입니다. 웹사이트 스크래핑, 데이터 분석, 이메일 요약 전송과 같이 지속적인 인간의 입력 없이 작업을 시작하고, 결정을 내리고, 복잡한 워크플로우를 실행할 수 있습니다.
이러한 플랫폼으로 구축된 AI 에이전트는 일반적으로 사람이 필요한 다양한 디지털 작업을 수행할 수 있습니다. 일반적인 예는 다음과 같습니다:
에이전트 빌더는 다양한 사용자를 대상으로 합니다. 개발자와 소프트웨어 엔지니어는 정교한 자동화를 구축하고 AI 기능을 제품에 통합하기 위해 사용합니다. 비즈니스 분석가와 운영 관리자는 깊은 프로그래밍 지식 없이 복잡한 비즈니스 프로세스를 자동화하기 위해 로우코드 플랫폼을 활용합니다. 제품 관리자는 AI 기반 기능의 프로토타입을 만들고 구축하는 데 사용할 수 있습니다. 본질적으로, 복잡한 디지털 워크플로우를 처리하기 위한 자율 시스템을 만들고자 하는 모든 사람을 위한 것입니다.
