AI 에이전트 생성 및 사용 케이스 개요

AI 에이전트 생성 가이드라인

LLM에 작업을 수행하기 위한 컨텍스트와 지침을 제공하는 섹션은 설명, AI 에이전트 역할, 지침의 세 가지입니다. 이 둘은 함께 복잡한 워크플로에서 역할을 완료하는 데 필요한 청사진을 형성합니다. 다음 지침을 따르면 사용 케이스를 이행할 때 에이전트의 정확성, 적응성 및 최적화를 개선할 수 있습니다.

AI 에이전트 설명

• 에이전트가 처리할 주요 영역 또는 작업을 지정합니다. 예: 문의 처리 및 고객 문제 해결을 전문으로 합니다.
• 명확하고 집중된 언어를 사용하고 모호한 용어를 피하십시오.
• 에이전트의 입력, 출력 및 컨텍스트를 정의합니다.
• 에이전트의 고유한 역할을 다른 에이전트와 차별화합니다.

AI 에이전트 역할

• AI 에이전트의 주요 기능을 한두 문장으로 명확하게 설명합니다. 예: AI 에이전트는 고객 서비스 도우미 역할을 합니다.
• AI 에이전트가 해결하고자 하는 구체적인 비즈니스 과제를 명확히 설명합니다. 예: 고객 대기 시간 50% 단축
• AI 에이전트가 사용되는 방법에 대한 간략한 시나리오를 제공합니다. 예: 일반적인 쿼리에 대한 응답을 자동화하고 복잡한 문제를 휴먼 에이전트에게 에스컬레이션합니다.

AI 에이전트 지침

• AI 에이전트 사용의 이점과 결과를 강조합니다. 예: AI 에이전트를 사용하면 해결 시간이 빨라지고 고객 만족도 점수가 높아집니다.
• 행동 지향적인 언어를 사용합니다. 예: "확인", "업데이트" 또는 "보내기"
• 작업 완료를 측정하기 위해 각 단계에 대한 출력을 포함합니다. 예: 총 인시던트 수를 필요한 다른 에이전트 또는 프로세스에 반환합니다.
• 예기치 않은 시나리오를 처리하기 위해 비상 사태를 추가합니다. 예: 기록을 조회하는 동안 오류가 발생하면 다시 시도하십시오. 그래도 오류가 발생하면 오류가 발생했다고 보고합니다.

사용 사례 생성 지침

사용 사례 지침은 용도와 작업을 수행하는 데 필요한 단계에 대한 자세한 정보를 제공합니다.

사용 사례 지침

• 논리적이고 실행 가능한 플로우가 있도록 각 단계를 순차적으로 작성하십시오.
• 격차를 피하기 위해 가능한 한 많은 가능성을 고려하십시오.
• 시작 조건, 작업, 결정 지점 및 종료 상태를 정의합니다.

추가 팁

사용 사례당 최대 10개의 에이전트를 연결합니다. 에이전트가 많다고 해서 반드시 더 좋거나 더 빠른 결과를 의미하지는 않습니다. 사용 사례에 대해 작고 잘 정의된 범위를 사용하면 성능이 향상됩니다.

주:

사용 사례에 에이전트를 최대 100개까지 할당할 수 있습니다. 그러나 Orchestrator가 계획을 실행해야 하는 에이전트를 결정하므로 100명의 에이전트가 모두 사용 사례 해결에 관여하는 것은 아닙니다. 인시던트 해결은 사용 사례의 크기와 할당된 에이전트 수에 따라 영향을 받습니다.

할당된 에이전트가 두 개 이상인 사용 사례를 생성할 때는 책임이 겹치지 않는 에이전트로 명확하게 정의되어야 하며 에이전트 역할에 명시적 제한이 포함되어 있는지 확인합니다.

이러한 일반 지침을 따르면 최대한 활용할 AI 에이전트 스튜디오 수 있는 명확하고 효과적인 프롬프트 지침을 만들 수 있습니다.