Popular AI 에이전트 빌더 AI tools in AI include Zapier 및 Vertesia, helping you work more efficiently.
Zapier는 8,000개 이상의 웹 앱을 연결할 수 있는 선도적인 노코드 자동화 플랫폼입니다. 이제 강력한 AI 툴킷을 탑재하여 코딩 없이도 맞춤형 AI 워크플로, 에이전트, 챗봇을 구축하여 작업을 자동화하고 프로세스를 간소화하며 비즈니스 운영을 확장할 수 있습니다. 간단한 2단계 통합부터 복잡한 다단계 AI 기반 워크플로에 이르기까지 Zapier는 모든 사람이 자동화를 쉽게 이용할 수 있도록 합니다.
AI 에이전트 빌더
Vertesia는 기업을 위한 고속 로우코드 생성형 AI 개발 플랫폼입니다. 기업이 대규모로 맞춤형 GenAI 애플리케이션과 에이전트를 신속하게 구축, 배포 및 운영하여 복잡한 비즈니스 프로세스를 혁신하고 막대한 인프라나 급증하는 비용 없이 가치 실현 시간을 단축할 수 있도록 지원합니다.
AI 에이전트 빌더AI 에이전트 빌더는 자율 AI 에이전트를 생성, 맞춤화 및 배포하기 위해 설계된 플랫폼입니다. 이러한 도구는 종종 노코드 또는 로우코드 인터페이스를 갖춘 구조화된 환경을 제공하여 사용자가 에이전트의 목표, 기능 및 API나 데이터베이스와 같은 외부 도구에 대한 액세스를 정의할 수 있도록 합니다. 대규모 언어 모델(LLM)을 추론 및 계획에 활용함으로써 이러한 에이전트는 복잡한 다단계 작업을 독립적으로 실행할 수 있습니다. 이를 통해 간단한 사전 정의된 규칙을 넘어서는 정교한 워크플로우를 자동화할 수 있으며, 사용자는 다양한 비즈니스 및 개인적 필요에 맞는 전문 디지털 어시스턴트를 구축할 수 있습니다.
AI 에이전트 빌더는 다양한 분야에서 활용됩니다. 전자상거래에서는 재고를 관리하고 고객 서비스 문의를 자동화하는 에이전트를 구동합니다. 마케팅 팀은 리드 생성 및 소셜 미디어 관리를 위한 에이전트를 구축하는 데 사용합니다. 개발자 및 IT 운영팀에게는 시스템을 모니터링하고, 테스트를 자동화하며, 인프라 작업을 관리하는 에이전트를 만드는 데 도움이 됩니다.
AI 에이전트 빌더를 선택할 때는 플랫폼의 사용 용이성과 노코드의 단순성과 고급 맞춤화 옵션 간의 균형을 고려하십시오. 사전 구축된 통합 라이브러리와 사용자 지정 도구나 API를 연결할 수 있는 유연성을 평가하십시오. 또한 에이전트의 자율성 수준, 추론 능력 및 사용 가능한 배포 옵션(클라우드 대 온프레미스)을 평가하십시오. 마지막으로, 에이전트 수, 실행된 작업 또는 API 호출에 따라 책정될 수 있는 가격 모델을 검토하십시오.
온라인 소프트웨어 회사의 고객 지원 관리자는 응답 시간을 줄이고 일반적인 문의를 보다 효율적으로 처리해야 합니다. AI 에이전트 빌더를 사용하여 그들은 명확한 목표를 가진 에이전트를 설계합니다: 인간의 개입 없이 사용자 문제를 해결하는 것. 그들은 API를 통해 에이전트를 회사의 지식 기반, 티켓팅 시스템(예: Zendesk) 및 내부 사용자 데이터베이스에 연결합니다. 에이전트는 사용자 쿼리를 이해하고, 관련 문서를 검색하며, 문제 해결 단계를 통해 사용자를 안내하고, 문제가 에스컬레이션되어야 할 경우 모든 컨텍스트를 포함한 지원 티켓을 생성하도록 훈련됩니다. 이를 통해 1단계 지원 요청의 60% 이상을 자동화하여 인간 상담원이 복잡한 문제에 집중할 수 있도록 합니다.
한 영업팀이 콜드 아웃리치 캠페인의 효과를 높이고자 합니다. 영업 운영 전문가는 AI 에이전트 빌더를 사용하여 개인화된 어시스턴트를 만듭니다. 이 에이전트는 목록에서 잠재 고객을 조사하는 임무를 맡습니다. 전문적인 배경을 위해 LinkedIn과 같은 도구에 연결하고, 최신 뉴스를 위해 회사 웹사이트에, 업계 동향을 위해 검색 엔진에 연결합니다. 각 잠재 고객에 대해 에이전트는 자율적으로 핵심 정보를 수집하고, 문제점을 파악하며, 고도로 개인화된 소개 이메일 초안을 작성합니다. 영업 담당자는 초안을 검토하고 승인하기만 하면 되므로 수동 조사 시간을 몇 시간 절약하고 이메일 응답률을 크게 향상시킬 수 있습니다.
마케팅 전략가는 시장 동향과 경쟁사 활동을 지속적으로 모니터링해야 합니다. 그들은 AI 에이전트 빌더를 사용하여 연구 에이전트를 구축합니다. 이 에이전트는 매일 경쟁사 웹사이트, 소셜 미디어 채널 및 산업 뉴스 포털 목록을 추적하도록 지시받습니다. 웹 스크래핑 도구를 사용하여 신제품 출시, 가격 변경 및 마케팅 캠페인에 대한 데이터를 수집합니다. 그런 다음 에이전트는 이 정보를 처리하고 중요한 이벤트를 식별하며 매일 아침 마케팅 팀의 Slack 채널로 전달되는 간결한 요약 보고서를 작성합니다. 이를 통해 수작업 없이 시기적절하고 자동화된 경쟁 정보를 제공합니다.
IT 관리자는 성장하는 회사의 내부 헬프데스크 프로세스를 간소화하고자 합니다. 로우코드 AI 에이전트 빌더를 사용하여 IT 지원 에이전트를 만듭니다. 이 에이전트는 회사의 커뮤니케이션 플랫폼(예: Slack) 및 IT 서비스 관리 도구(예: Jira)와 통합됩니다. 직원이 암호 재설정이나 소프트웨어 액세스 요청과 같은 문제를 보고하면 에이전트는 대화를 시작하고 필요한 세부 정보를 수집하며 관련 시스템에 대한 API 호출을 통해 필요한 조치를 실행합니다. 이를 통해 일반적인 IT 요청을 24시간 내내 즉시 해결하고 IT 직원의 티켓 백로그를 줄일 수 있습니다.
솔로 콘텐츠 제작자는 조사, 초안 작성 및 게시 작업을 따라가기 힘들어합니다. 그들은 AI 에이전트 빌더를 사용하여 콘텐츠 어시스턴트를 만듭니다. 에이전트의 목표는 주간 블로그 게시물을 생성하는 것입니다. 검색 트렌드 도구를 사용하여 관련 주제를 식별하는 것으로 시작합니다. 그런 다음 신뢰할 수 있는 출처를 웹에서 검색하여 정보를 수집하고 상세한 개요를 만듭니다. 제작자가 개요를 승인하면 에이전트는 전체 기사 초안을 작성합니다. 마지막으로 게시물을 홍보하기 위한 소셜 미디어 스니펫을 준비할 수도 있습니다. 이 시스템은 제작자의 워크플로우를 수동 작성에서 전략적 감독으로 전환시킵니다.
소프트웨어 개발팀이 품질 보증(QA) 프로세스를 가속화하고자 합니다. QA 엔지니어는 AI 에이전트 빌더를 사용하여 테스트 에이전트를 만듭니다. 이 에이전트는 프로젝트의 코드 저장소, 테스트 프레임워크 및 버그 추적 시스템(예: Jira)에 연결됩니다. 야간 회귀 테스트를 실행하는 임무를 맡습니다. 테스트가 실패하면 에이전트는 자율적으로 로그를 분석하고, 스크린샷이나 오류 메시지를 캡처하며, Jira에 상세한 버그 보고서를 생성하여 자동으로 올바른 개발자에게 할당합니다. 이를 통해 버그가 일관되고 즉시 보고되어 개발 주기를 단축할 수 있습니다.
AI 에이전트 빌더는 사용자가 자율적인 AI 에이전트를 생성, 배포 및 관리할 수 있게 해주는 소프트웨어 플랫폼입니다. 단순한 봇과 달리, 이러한 에이전트는 특정 목표를 달성하기 위해 추론하고, 계획하며, 복잡한 다단계 작업을 실행할 수 있습니다. 대부분의 빌더는 노코드 또는 로우코드 인터페이스를 특징으로 하여, 사용자가 깊은 프로그래밍 전문 지식 없이도 에이전트의 목표를 정의하고 다양한 도구 및 데이터 소스(API 및 웹사이트 등)에 연결할 수 있도록 합니다. 고객 지원, 영업, 운영과 같은 분야에서 정교한 워크플로우를 자동화하는 데 사용됩니다.
핵심적인 차이는 자율성과 주도성에 있습니다. 챗봇은 주로 반응적이며, 사전 정의된 스크립트나 지식 기반에 따라 사용자 쿼리에 응답합니다. 전통적인 자동화 도구(예: Zapier 또는 Make)는 앱을 연결하는 데는 훌륭하지만 고정된 선형적인 "만약 이것이면, 저것을 하라"는 논리를 따릅니다. 빌더로 생성된 AI 에이전트는 주도적이고 목표 지향적입니다. 복잡한 목표를 독립적으로 더 작은 단계로 나누고, 어떤 도구를 사용할지 결정하며, 결과에 따라 행동을 조정할 수 있어 마치 인간 비서처럼 작동합니다.
AI 에이전트 빌더를 평가할 때 몇 가지 핵심 기능을 찾아보십시오. 좋은 빌더는 다음을 갖추어야 합니다:
AI 에이전트 빌더는 다양한 사용자를 위해 설계되었습니다. 비즈니스 전문가와 기업가는 개발자를 고용하지 않고도 복잡한 운영 작업, 마케팅 캠페인 또는 고객 서비스 프로세스를 자동화하기 위해 노코드 빌더를 사용할 수 있습니다. 개발자 및 IT 전문가는 더 고급의 로우코드 빌더를 사용하여 소프트웨어 테스트, 시스템 모니터링 또는 복잡한 데이터 처리를 위한 정교한 에이전트를 만들어 작업을 크게 가속화할 수 있습니다. 본질적으로, 복잡하고 반복 가능한 디지털 작업을 자율적인 어시스턴트에게 위임하려는 사람이라면 누구나 이러한 도구의 혜택을 볼 수 있습니다.
반드시 그렇지는 않습니다. 대부분의 현대 AI 에이전트 빌더는 노코드 또는 로우코드 원칙을 염두에 두고 설계되었습니다. 구성 요소를 드래그 앤 드롭하고, 평이한 언어로 지침을 작성하며, 간단한 구성 메뉴를 통해 도구를 연결할 수 있는 시각적 인터페이스를 제공합니다. 이를 통해 비기술적인 사용자도 에이전트를 생성할 수 있습니다. 그러나 일부 코딩 지식(예: API 요청 또는 사용자 지정 스크립트 작성)이 있으면 더 고급의 사용자 정의 기능을 활용하고 이를 지원하는 플랫폼에서 더 강력하고 전문화된 에이전트를 구축할 수 있습니다.
