AI 에이전트 및 에이전트 워크플로우 생성에 대한 일반 가이드라인

  • 릴리스 버전: Zurich
  • 업데이트 날짜 2025년 07월 31일
  • 소요 시간: 12분

    • AI 에이전트 및 에이전트 워크플로우를 생성하기 위한 몇 가지 일반적인 가이드라인을 따르면 효율성과 효과를 극대화하는 데 도움이 되는 명확하고 효과적인 지침을 생성할 수 있습니다.

    AI 에이전트 및 에이전트 워크플로우 생성 개요

    AI 에이전트 및 에이전트 워크플로우는 대규모 언어 모델(LLM)에 의존하므로 지침에 사용하는 언어가 중요합니다. 에이전트 AI 솔루션의 품질과 일관성을 개선하기 위해 수행할 수 있는 여러 단계가 있습니다.

    AI 에이전트 또는 에이전트 워크플로우에 대한 AI 지침을 작성할 때 다음 지침을 따르십시오.

    깨끗하고 맑음
    • 간결하고 명확하며 정확한 지침을 사용하십시오. 간단한 언어는 에이전트의 진행을 지연시키거나 방해할 수 있는 모호한 상황을 제거하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예: "귀하는 질문으로 발신자를 돕습니다." 대신 "귀하는 설문조사 질문에 대한 답변을 제안하여 발신자 또는 요청자를 돕는 임무를 맡은 도우미입니다."
    • 특정 동작 동사를 사용합니다. 예: "look at" 대신 "Analyze".
    • 특정 단계를 완료해야 하는 경우 명시적 조건을 추가합니다. 예: "우선순위 = 높음이면 즉시 에스컬레이션" 대신 "긴급 문제 에스컬레이션"
    • 경계와 한계를 명확히 합니다. 예: "감독자의 승인 없이 인시던트 상태를 수정하지 마십시오."
    • 기술 전문 용어를 제한합니다. 기술 전문 용어는 접근 가능하지 않거나 보편적이지 않을 수 있기 때문에 적용 가능성을 제한할 수 있습니다.
    컨텍스트
    • 컨텍스트 내에 요구 사항을 포함합니다. 작업 내에서 특정 요구 사항을 사용해야 하는 시기를 지정합니다. 예: "사용자에게 제시할 답변을 생성할 때 표준 품질 관리를 적용합니다."
    • 의사 결정에 영향을 주는 컨텍스트만 포함합니다. AI 에이전트 또는 에이전트 워크플로우에 원치 않는 상세 정보가 통합되는 것을 방지할 수 있도록 관련 없는 정보를 피하십시오.
    • 좋은 결과가 어떤 것인지 정의합니다. 예시를 포함합니다. 결과에 대한 설명이 누락되거나 모호하면 최종 상태가 달성되기 전에 AI 에이전트 또는 에이전트 워크플로우가 종료될 수 있습니다. 예: "기록 목록과 관련된 최소 3개의 관련 그래프가 포함된 보고서를 사용자에게 제공합니다."
    제약 조건
    • 하드 요구 사항을 나타냅니다. 요구 사항의 중요성을 강조하기 위해 강한 언어를 사용합니다. 출력이 이러한 요구 사항을 따른다고 보장할 수는 없지만 표준에 대해 구체적이면 편차를 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.
    • 컨텍스트에 따라 조정할 수 있는 기본 설정을 설명합니다.
    • 조건부 제한을 추가합니다. 예: "둘 이상의 기록이 반환되는 경우 생성 날짜 순서대로 사용자에게 결과를 표시합니다. 5개 이상의 기록이 반환되는 경우 관련성 순서대로 사용자에게 결과를 표시합니다."
    일관성
    • 논리적으로 흐르는 단계를 생성합니다. 각 단계는 이전 단계의 결과를 기반으로 빌드되어야 합니다. 예: "1단계에서는 인시던트 기록 목록을 수집합니다. 2단계는 해당 기록 목록에 대해 기록 작업을 수행합니다."
    • 전체적으로 일관된 용어를 사용합니다.
    • 전체 목표에 부합하는 지침을 설계합니다. 모든 도구와 AI 에이전트가 함께 작동하여 문제를 해결합니다.
    • 복잡한 목표를 개별 조각으로 나눕니다. 예: "1단계: 고객 데이터를 체계적으로 분석합니다. 2단계: 우선 순위 및 유효성 확인 권한을 확인합니다. 3단계: 종합 보고서를 생성하고 형식을 지정합니다."
    구조
    • 일관된 서식을 사용합니다. 유사한 지침에서는 유사한 언어 패턴을 사용해야 합니다.
    • 관련 단계를 함께 그룹화합니다.
    • 지침에서 지침으로 원활하게 흐름을 만듭니다. 그룹화된 지침 및 논리적 단계 진행과 함께 이는 AI 에이전트 또는 에이전트 워크플로우가 따라야 할 체계적이고 구조화된 프로세스를 제공합니다.

    AI 에이전트 생성 가이드라인

    설명, AI 에이전트 역할 및 단계 목록은 LLM에 작업을 수행하기 위한 컨텍스트와 지침을 제공하는 섹션입니다. 이 둘은 함께 LLM이 복잡한 워크플로우에서 역할을 완료하는 데 필요한 청사진을 형성합니다. 다음 지침에 따라 AI 에이전트의 정확성, 적응성 및 최적화를 개선하십시오.

    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. 특정 에이전트가 수행해야 하는 작업에 대해 다른 에이전트와 다르게 구분되고 자세한 설명을 제공합니다.
    AI 에이전트 역할
    • AI 에이전트의 주요 기능을 한두 문장으로 명확하게 설명합니다. 예: "AI 에이전트는 고객 서비스 도우미 역할을 합니다."
    • AI 에이전트가 해결하기를 원하는 특정 비즈니스 과제를 기술합니다. 예: "고객 대기 시간 50% 단축"
    • AI 에이전트를 사용하는 방법에 대한 간략한 시나리오를 제공합니다. 예: "일반적인 쿼리에 대한 응답을 자동화하고 복잡한 문제를 인간 에이전트에게 에스컬레이션."
    AI 에이전트 단계 목록
    • 단계별로 논리적 진행을 만듭니다.
    • 행동 지향적인 언어를 사용합니다. 다음과 같은 동사를 사용합니다.
      • 임포트
      • 검색
      • 필터
      • 분석
      • 추출
      • 구문 분석
      • 업데이트
      • 보내기
      • 알림
      • 작성
      • 확인
    • 작업 완료도를 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 보고하십시오."
    • 성공과 완료를 정의합니다. AI 에이전트 오케스트레이터가 AI 에이전트가 목표를 완료했는지 여부를 확인할 수 있도록 종료 상태를 제공합니다.
    • AI 에이전트용 도구를 생성한 경우 도구 이름을 참조하십시오. 그러나 도구의 이름이 변경된 경우 지침이 변경되었는지 확인해야 합니다. 그렇지 않으면 AI 에이전트가 작업을 완료하지 못할 수 있습니다.
    도구
    • AI 에이전트가 도구가 무엇이며 어떻게 하면 가장 잘 사용할 수 있는지 학습하는 데 도움이 되는 자세한 도구 설명을 작성합니다.
    • 함께 작동하는 도구를 만듭니다. AI 에이전트 자체에 대한 단계 목록을 달성하기 위한 도구를 빌드하십시오.
    • 출력 변환 전략 필드를 사용하여 도구의 출력이 어떤 모습이어야 하는지 정의합니다. 도구가 출력을 표시하는 방법을 지정하면 AI 에이전트가 다른 도구를 사용하거나 다른 에이전트 간에 정보를 공유할 때 해당 출력을 사용하는 데 도움이 될 수 있습니다.

    AI 에이전트 예시

    이름
    ITSM 인시던트 범주화 AI 에이전트
    설명
    ITSM 인시던트 범주화 AI 에이전트는 인시던트에 적절한 범주, 하위 범주 및 CI(구성 항목)를 할당합니다.
    AI 에이전트 역할
    여러분은 인시던트 분석의 전문가이며 적절한 범주, 하위 범주 및 CI(구성 항목)를 할당해야 합니다.
    단계 목록

    목표: 인시던트는 서비스 중단, 서비스 사용 불가 또는 사용자가 직면한 문제를 나타냅니다. 에이전트의 임무는 문제를 이해하고 적절한 것을 할당하는 것입니다.

    • 범주
    • 하위 범주
    • CI(구성 항목)

    1단계: 인시던트 상세 정보를 검색합니다.

    • 지정된 인시던트의 상세 정보를 가져옵니다.
    • 인시던트 상세 정보가 누락된 경우 계속하지 마십시오.
    • 상세 정보를 찾을 수 없는 경우 인시던트 번호가 올바른지 확인합니다.
    • 인시던트 상세 정보가 성공적으로 검색된 경우에만 계속 진행합니다.

    2단계: 범주, 하위 범주 및 CI를 할당합니다.

    2.1단계: 범주를 결정합니다.

    • 사용 가능한 범주를 가져옵니다.
    • 인시던트 상세 정보가 사용 가능한 범주 중 하나에 직접 해당하는 명확하고 구체적이며 의미 있는 정보를 포함하는 경우에만 범주를 권장합니다.
    • 상세 정보가 너무 모호하거나, 일반적이거나, 컨텍스트가 부족하거나, 관련 범주를 명확하게 나타내지 않는 경우 범주 및 하위 범주를 "결정되지 않음"(field_value = null)으로 설정합니다. 하위 범주는 나중에 편집하지 마십시오.
    • 일치를 확실하게 정당화할 수 있는 충분한 컨텍스트가 동반되지 않는 한, 일반적인 용어 또는 자리 표시자 용어(예: "test", "check", "issue")를 기반으로 범주를 유추하거나 추측하지 마십시오.
    • 인시던트를 할당하기 전에 인시던트가 범주에 속한다는 것을 100% 확신해야 합니다.

    2.2단계: 하위 범주를 결정합니다.

    • 선택한 범주에 사용 가능한 하위 범주 목록을 가져옵니다.
    • 인시던트 상세 정보를 기반으로 가장 적합한 하위 범주를 선택합니다.
    • 적합한 하위 범주를 결정할 수 없거나 범주가 결정되지 않은 경우 하위 범주를 "결정되지 않음"(field_value = null)으로 설정합니다.

    2.3단계: CI(구성 항목)를 결정합니다.

    • 인시던트의 호출자에게 할당된 CI 목록을 가져옵니다.
    • 다음을 기준으로 가장 관련성이 높은 CI 선택
      • 이름
      • 제조업체
      • 자산 이름
    • 관련 CI가 없거나 목록이 비어 있는 경우 CI를 "결정되지 않음"(field_value = null)으로 설정합니다.
    • 여러 옵션이 있는 경우 가장 관련성이 높은 옵션을 선택합니다.

    3단계: 권장 사항을 제시합니다.

    • 다음 글머리 기호 형식으로 사용자에게 권장 값을 제공합니다.

      권장 인시던트({인시던트 번호}) 분류 상세 정보:

      • 범주: {권장 범주}, (이유: {권장 이유})
      • 하위 범주: {권장 하위 범주}, (이유: {권장 이유})
      • 호출자의 CI: {권장 CI}, (이유: {권장 이유})
    • 다음 단계를 진행하기 전에 이 정보가 명시적으로 표시되는지 확인하십시오.

    4단계: 인시던트를 업데이트합니다. 선택한 범주, 하위 범주 및 CI 값으로 인시던트 기록을 업데이트합니다.

    주요 고려 사항:

    • 사용자에게 입력을 요청하지 마십시오.
    • 인시던트 상세 정보를 검색하지 않고 진행하지 마십시오.
    • 적절한 값을 찾을 수 없으면 "결정되지 않음"(field_value = null)을 할당합니다.
    • 사용자에게 범주, 하위 범주 또는 CI를 수동으로 결정하도록 요청하지 마십시오.
    • 인시던트를 업데이트하기 전에 항상 권장 사항을 제시하십시오.
    • 권장 사항이 논리적이며 인시던트 상세 정보와 관련이 있는지 확인합니다.

    에이전트 워크플로우 생성을 위한 가이드라인

    다음 에이전트 워크플로우 지침에 따라 작업을 수행하는 데 필요한 자세한 정보와 단계를 제공합니다.

    에이전트 워크플로우 단계 목록
    • 논리적이고 실행 가능한 흐름이 있도록 각 단계를 순차적으로 작성하고 각 단계에 번호를 매깁니다.
    • 격차를 피하기 위해 가능한 한 많은 가능성을 고려하십시오. 엣지 케이스가 발생하는 경우 에이전트 워크플로우가 조정할 수 있도록 충분한 상세 정보를 제공합니다.
    • 시작 조건, 작업, 결정 지점 및 종료 상태를 정의합니다.
    • 최종 사용자를 "사용자"라고 합니다.
    • "표시", "표시" 또는 "알림"과 같은 동사를 사용하여 사용자에게 무언가를 표시해야 하지만 입력을 제공할 필요가 없는 단계를 설명합니다.
    추가 팁
    에이전트 워크플로우당 최대 10개의 에이전트를 연결합니다. 에이전트를 더 추가한다고 해서 반드시 더 좋거나 더 빠른 결과를 얻을 수 있는 것은 아닙니다. 대신 작고 잘 정의된 범위를 사용합니다.
    주:
    에이전트 워크플로우에는 최대 100명의 에이전트를 할당할 수 있습니다. 그러나 AI 에이전트 오케스트레이터가 계획을 실행할 에이전트를 결정하기 때문에 에이전트 워크플로우 해결에 100명의 에이전트가 모두 관여하지는 않을 수 있습니다. 예를 들어 인시던트 해결은 에이전트 워크플로우의 크기와 할당된 에이전트 수의 영향을 받습니다.

    할당된 에이전트가 두 명 이상인 에이전트 워크플로우를 만들 때는 책임이 겹치지 않는 에이전트를 명확하게 정의해야 합니다. 에이전트의 역할에 명시적 제한을 포함합니다. 예를 들어 한 에이전트가 사용자 기록 상세 정보를 처리하는 동안 다른 에이전트가 인시던트 기록 상세 정보를 처리할 수 있습니다.

    에이전트 워크플로우 예시

    이름
    인시던트 조사
    설명

    이 워크플로우는 인시던트를 분석하고 기존 문제에 연결하며 관련 카탈로그 항목을 식별하여 인시던트 관리를 간소화합니다. 이는 세 가지 전문 AI 에이전트를 활용합니다. ITSM 인시던트 해결 조사 AI 에이전트는 인시던트 상세 정보를 검색하고, 유사한 인시던트를 식별하고, 관련 지식 문서를 가져옵니다. 문제에 인시던트 연결 AI 에이전트는 상황별 유사성을 기반으로 인시던트를 검색하고 기존 문제에 연결합니다. 카탈로그 항목 찾기 AI 에이전트는 관련 카탈로그 항목을 찾고 상세 정보를 인시던트 기록에 통합하거나 직접 링크를 제공합니다. 이러한 구조화된 오케스트레이션은 기록 데이터, 조직 지식 및 카탈로그 자원을 활용하여 효율적인 인시던트 해결을 보장하고 중복을 줄이며 의사 결정을 향상시켜 궁극적으로 엔터프라이즈 인시던트 관리의 효율성을 개선합니다.

    단계 목록

    1단계: 인시던트 분석:

    인시던트 상세 정보를 분석하고 관련 기록 데이터 및 지식 문서를 검색합니다.

    1.1단계: 인시던트 컨텍스트 검색:

    • ITSM 인시던트 해결 조사 AI 에이전트를 사용하여 인시던트 상세 정보(간단한 설명, 설명, 호출자, 상태)를 가져옵니다.
    • 검색에 실패하면 사용자에게 "인시던트 상세 정보를 검색할 수 없습니다. 인시던트 번호를 검증하십시오." 및 워크플로우 종료.

    1.2단계: 유사한 인시던트 및 지식 문서 식별:

    • ITSM 인시던트 해결 조사 AI 에이전트를 사용하여 유사한 인시던트 및 관련 지식 문서를 찾습니다.
    • 인시던트 코멘트에 해결 방법을 추가하기 전에 사용자와 확인하십시오.

    1.3단계: 인시던트 문서 준비:

    승인된 해결 방법 및 지식 문서 참조로 인시던트 추가 의견을 업데이트하여 다음 단계를 위한 명확한 문서를 준비합니다.

    2단계: 문제 연결:

    해당하는 경우 인시던트를 기존의 관련 문제에 연결합니다.

    2.1단계: 인시던트 문서 받기:

    인시던트를 문제 AI 에이전트에 연결을 사용하여 인시던트 상세 정보를 확인하고 기존 문제 연결이 없는지 확인합니다.

    2.2단계: 관련 문제 식별:

    • 인시던트 간단한 설명을 사용하여 관련 문제를 검색합니다.
    • 관련 문제가 발견되지 않으면 사용자에게 "연결할 관련 문제를 찾을 수 없습니다."라고 알리고 카탈로그 항목 식별을 진행합니다.

    2.3단계: 인시던트를 문제에 연결:

    • 승인을 위해 사용자에게 가장 유사한 문제 상세 정보를 제공합니다.
    • 사용자 승인 시 "문제를 인시던트로 설정" 도구를 사용하여 인시던트를 문제에 연결합니다. 사용자에 대한 성공적인 연결을 확인합니다.

    3단계: 카탈로그 항목 식별:

    관련 카탈로그 항목을 식별하고 인시던트 기록에 통합합니다.

    3.1단계: 인시던트 및 문제 컨텍스트 수신:

    카탈로그 항목 찾기 AI 에이전트를 사용하여 인시던트 컨텍스트를 확인하고 카탈로그 항목 검색을 준비합니다.

    3.2단계: 카탈로그 항목 검색 실행:

    • 인시던트 설명을 기반으로 관련 카탈로그 항목의 대상 검색을 수행합니다.
    • 카탈로그 항목을 찾을 수 없는 경우 사용자에게 "관련 카탈로그 항목이 식별되지 않았습니다"라고 알리고 최종 제공을 진행합니다.

    3.3단계: 카탈로그 항목 상세 정보 통합:

    • 사용자에게 카탈로그 항목 선택 사항을 제공합니다. 선택 시 인시던트 추가 코멘트에 카탈로그 항목 상세 정보를 추가하거나 카탈로그 항목에 직접 링크를 제공합니다.
    • 사용자에게 통합 또는 제공이 성공했는지 확인하고 워크플로우를 완료합니다.

    일반적인 문제

    문제: 에이전트가 지속적으로 잘못된 도구를 사용합니다.
    잠재적 솔루션:
    • 작업 키워드로 명확하고 구체적인 지침을 작성합니다.
    • 각 도구를 사용하는 시기와 이유를 지정하는 자세한 도구 설명을 작성합니다.
    • 도구 설명에 명시적 입력 및 출력 지침을 포함합니다.
    • 다양한 시나리오에 대해 테스트하여 도구 선택 논리를 평가합니다.
    문제: 일관되지 않은 출력 품질
    잠재적 솔루션:
    • 표준을 실행 가능한 요구사항으로 포함합니다.
    • "전문 표준 구현"과 같은 문구를 사용합니다.
    • 품질 검증 단계를 추가합니다.
    문제: 품질 검사 또는 다른 단계를 건너뜀
    잠재적 솔루션:
    • 검사 목록을 실행 가능한 단계로 변환합니다.
    • "기준에 대한 완성도 분석"과 같은 문구를 사용합니다.
    • 조건부 진행 논리를 추가합니다.