챗봇과 에이전트는 어떻게 다를까요?
챗봇이 대화를 통해 정보를 제공하는 데 초점을 둔다면, 에이전트는 필요한 자료를 찾고 허용된 도구로 다음 작업을 수행하는 흐름까지 다룹니다. 자동으로 실행할 작업과 담당자가 승인할 작업을 먼저 정해야 합니다.
AGENTS / TOOLS / EVALUATION
YAYLABS는 AI가 자료를 읽고 필요한 도구를 사용하며 결과를 검토받는 에이전트 흐름을 개발합니다. 문서 검색·근거 표시, 시스템 연동, 도구 실행 권한과 사람의 승인 조건을 업무에 맞게 설계합니다.
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챗봇이 대화를 통해 정보를 제공하는 데 초점을 둔다면, 에이전트는 필요한 자료를 찾고 허용된 도구로 다음 작업을 수행하는 흐름까지 다룹니다. 자동으로 실행할 작업과 담당자가 승인할 작업을 먼저 정해야 합니다.
검색할 문서의 형식, 갱신 주기, 사용자별 접근 권한, 답변에 붙일 근거를 확인합니다. 업무 도구를 연결할 때는 읽기와 쓰기, 비용이나 외부 전송이 발생하는 동작을 구분하고 실행 전 확인 지점을 둡니다.
대표 질문, 찾을 수 없는 자료, 도구 실패, 잘못된 입력으로 결과를 비교합니다. 모델과 도구가 바뀌어도 주요 흐름을 다시 확인할 수 있도록 평가 기준과 작업 기록을 함께 설계합니다.
QUESTIONS, THEN THE NEXT STEP
네. 문서 입력과 갱신, 검색, 원문 근거 표시, 사용자 권한과 답변 검토를 포함해 범위를 협의할 수 있습니다. 문서 형식과 접근 조건을 확인하고 실제 질문으로 검색 품질을 검증합니다.
실행 범위는 프로젝트에서 정합니다. 읽기와 제안만 하는 단계부터 시작할 수 있고, 외부 전송이나 데이터 변경은 담당자 확인과 승인 조건을 포함해 설계합니다.
업무의 품질·비용·응답 시간과 데이터 처리 조건을 보고 선택합니다. 현재 환경과 연동 조건을 확인하기 전 특정 모델이나 모든 도구의 지원을 보장하지 않습니다.
사용자의 대표 질문, 참고할 문서, 지금 사용하는 도구, 원하는 다음 행동과 승인 기준이 도움이 됩니다. 개인정보와 비공개 값은 제거한 예시로 먼저 논의할 수 있습니다.
LET’S MAKE IT WORK
현재 문제와 원하는 결과, 기존 도구와 자료,
희망 일정과 예산 범위를 알려주세요.