AI 에이전트 팀으로 업무 자동화하기
이 글에서는 20개 이상의 AI 에이전트로 구성된 팀을 만들어 거의 모든 업무와 워크플로우를 자동화하는 방법을 소개합니다. 이는 현재까지 구축한 가장 복잡한 에이전트 시스템 중 하나로, AI 에이전트와 자동화의 미래가 될 것으로 보입니다.
시스템 개요
이 에이전트 팀은 다음과 같은 기능을 갖추고 있습니다:
- 모든 커뮤니케이션 채널(WhatsApp, LinkedIn, 이메일, 캘린더, Slack, 음성 통화 등) 접근
- 프로젝트 관리 도구(CRM, Notion, Google Docs, Google Drive) 접근
- 주제 및 리드 조사를 위한 3개의 리서치 에이전트
- 소셜 미디어와 블로그에 콘텐츠를 작성하고 게시할 수 있는 전문 콘텐츠 에이전트
사용자는 WhatsApp 음성 메시지로 에이전트와 상호작용할 수 있습니다. 이 시스템의 강점은 간단한 영어 문장으로 여러 소프트웨어에 걸친 복잡한 워크플로우를 자동화할 수 있다는 점입니다.
주요 기능 예시
- 항공편 옵션 찾기, Google Docs에 추가, WhatsApp으로 전송
- 친구에게 전화해 점심 일정 변경 후 캘린더 업데이트
- 새로운 리드 조사, CRM에 추가, 자격 있는 경우 Slack으로 팀에 알림
- 최신 AI 뉴스로 블로그 및 LinkedIn 게시물 작성 및 게시
시스템 구조
- 트리거: WhatsApp 또는 예약된 메시지
- 디렉터 에이전트: 전체 워크플로우 조정
- 매니저 에이전트:
- 커뮤니케이션 매니저
- 프로젝트 매니저
- 리서치 매니저
- 콘텐츠 매니저
- 서브 에이전트: 각 매니저 아래 특정 작업 수행
- 도구: 각 에이전트가 사용하는 API 및 기능
구현 단계
- Relevance AI 계정 생성
- 디렉터 에이전트 설정
- 매니저 에이전트 설정 (4개)
- 서브 에이전트 설정 (총 15개)
- 각 에이전트에 필요한 도구 연결
- WhatsApp 트리거 설정
- 반복 작업 예약 설정
상세 구현 가이드
- Relevance AI 계정 생성
- 템플릿 복제 (커뮤니티 또는 제공된 링크 사용)
- 디렉터 에이전트 설정:
- 에이전트 프로필 작성
- 코어 지침 설정 (역할, 목표, 책임)
- 서브 에이전트 컨텍스트 제공
- 도구 연결 (WhatsApp 메시지 전송, 현재 날짜 확인)
- 커뮤니케이션 매니저 에이전트 설정:
- 6개 서브 에이전트 연결 (WhatsApp, LinkedIn, Slack, 이메일, 캘린더, 음성)
- 각 서브 에이전트에 필요한 도구 연결
- 프로젝트 매니저 에이전트 설정:
- CRM, Google Docs, Notion 서브 에이전트 연결
- 리서치 매니저 에이전트 설정:
- 여행 에이전트, 일반 리서치 에이전트 연결
- Google 검색, 웹 스크래핑, LinkedIn 스크래퍼 도구 연결
- 콘텐츠 매니저 에이전트 설정:
- 블로그 작성, LinkedIn 포스팅, 기타 소셜 미디어 에이전트 연결
- 콘텐츠 게시 도구 연결
- 각 서브 에이전트 상세 설정:
- WhatsApp 에이전트: 메시지 검색, 전송 도구 연결
- LinkedIn 에이전트: 메시지 검색, 전송, 초대장 전송 도구 연결
- 이메일 및 캘린더 에이전트: 관련 API 연결
- HubSpot 에이전트: CRM 작업 도구 연결
- Notion 에이전트: 데이터베이스 작업 도구 연결
- Google Drive/Docs 에이전트: 문서 생성 및 관리 도구 연결
- 파인튜닝된 모델 적용 (예: LinkedIn 포스팅용)
- Make.com에서 워크플로우 자동화 설정:
- HTTP 요청 설정
- 헤더 및 바디 구성
- 스케줄링 설정
- WhatsApp Business API 설정 (선택사항):
- API 키 발급
- Webhook 설정
- 미디어 처리 로직 구현
- 음성 메시지 처리 로직 구현:
- 음성을 텍스트로 변환
- 텍스트 쿼리를 에이전트로 전달
- 이미지 및 문서 처리 로직 구현:
- OCR 및 이미지 인식 기능 연결
- 추출된 정보를 에이전트로 전달
- 보안 설정:
- API 키 관리
- 데이터 암호화 설정
- 에러 핸들링 및 로깅 구현
- 테스트 실행 및 디버깅
- 성능 최적화:
- 응답 시간 개선
- 리소스 사용 최적화
- 사용자 인터페이스 개선 (선택사항):
- 대시보드 구현
- 사용 통계 시각화
- 다국어 지원 설정 (선택사항)
- 백업 및 복구 전략 수립
- 확장성 고려:
- 새로운 에이전트 추가 프로세스 정의
- 새로운 도구 연결 프로세스 정의
- 사용자 피드백 수집 및 개선 사항 식별
- 정기적인 시스템 점검 및 업데이트 일정 수립
- 사용자 매뉴얼 작성
- 팀원 교육 자료 준비
- 법적 및 윤리적 고려사항 검토
- 개인정보 보호 정책 수립
- 시스템 사용 모니터링 및 분석 도구 설정
- 장기적인 유지보수 계획 수립
- 지속적인 개선 및 혁신 프로세스 구축
이 복잡한 시스템을 구축하고 관리하는 것은 쉽지 않은 작업이지만, 제대로 구현된다면 업무 프로세스를 혁신적으로 개선할 수 있는 강력한 도구가 될 것입니다. 지속적인 학습, 실험, 그리고 개선을 통해 AI 에이전트 팀의 잠재력을 최대한 활용할 수 있을 것입니다.
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