AI Agent는 이제 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어, 필요한 정보를 스스로 찾아내고 외부 시스템과 연동해 실제 작업까지 처리하는 단계로 발전하고 있습니다. 더 이상 단순한 대화형 챗봇이 아니라, 업무 현장에서 직접 가치를 만들어 내는 지능형 파트너로 자리 잡고 있는 것입니다.
이런 변화 속에서 중요한 것은 최신 기술을 따라가는 것이 아니라, 나의 비즈니스 환경에 적합한 AI Agent를 얼마나 빠르고 효율적으로 구축하고 운영하느냐입니다. 각 기업과 조직은 고유한 데이터와 프로세스를 가지고 있기 때문에, 상황에 맞는 접근이 없다면 기대하는 효과를 얻기 어렵습니다.
그렇다면 AI Agent를 실제로 제작하고 운영하기 위해서는 어떤 과정을 거쳐야 할까요? 문제 정의와 목표 설정부터 데이터 준비, 모델 최적화, 지식베이스와 도구 통합, 그리고 운영 관리까지 단계별로 구체적으로 알아보겠습니다. 이해를 높이기 위해 각 단계마다 ‘다국어 고객 지원 AI 에이전트’ 사례 제작 예시를 함께 담았습니다.
AI Agent(AI 에이전트) 를 제작하는 8가지 단계
[1] 문제 정의와 성공 기준 수립
AI Agent를 만들 때 가장 먼저 해야 할 일은 해결하고자 하는 문제를 명확히 규정하는 것입니다. “챗봇이 필요하다”처럼 모호하게 출발하면 개발이 진행되는 동안 목표가 흔들리기 쉽습니다. 따라서 “어떤 상황에서 어떤 사용자가 어떤 목적으로 에이전트를 이용하며, 그 결과가 어떤 성과 지표에 기여해야 하는가”를 구체적으로 정하는 것이 중요합니다.
이 과정에서는 측정 가능한 목표(KPI)를 반드시 세워야 합니다. 예를 들어 “자주 묻는 질문 자동 응답 정확도 85% 이상”, “평균 응답 시간 1.5초 이하”, “상담사로 전환되는 문의 20% 감소”처럼 수치로 표현해야 합니다. 이렇게 해야 나중에 에이전트가 실제로 효과를 내고 있는지를 객관적으로 확인할 수 있습니다.
또한 기능 외적인 조건인 비기능 요구사항(운영상의 기준)도 함께 정의해야 합니다. 개인정보 보호, 보안 규칙, 감사 로그(누가 언제 무엇을 했는지를 남기는 기록)와 같은 부분이 여기에 해당합니다. 예를 들어 “모든 대화 기록은 90일 후 자동 삭제한다”, “중요한 요청은 반드시 로그로 기록한다”와 같은 규칙을 미리 세워 두면 운영 중 불필요한 위험을 줄일 수 있습니다.
다국어 고객 지원 AI 에이전트 예시
다국어 고객응대 AI에이전트의 경우 문제 정의는 “고객이 한국어·영어·스페인어 중 어떤 언어로 문의하더라도 자동으로 언어를 인식하고, 같은 언어로 정확하게 답변하며 필요할 경우 상담사에게 연결한다”입니다. 성공 기준은 언어 감지 정확도 95% 이상, 다국어 응답 속도 평균 2초 이하, 언어별 자동 해결률 60% 이상, 고객 만족도 4.5점 이상(5점 만점)으로 설정할 수 있습니다.
또한 개인정보 보호는 언어와 상관없이 동일하게 적용해야 하므로, 모든 언어의 대화 기록은 90일 후 자동 삭제되도록 운영합니다. 이렇게 하면 여러 언어를 다루더라도 일관성 있는 품질과 정책을 유지할 수 있습니다.
[2] 도메인 데이터 수집과 품질 관리
AI Agent의 성능은 데이터를 얼마나 정확하고 일관되게 준비했는지에 크게 좌우됩니다. 실제 상담 로그, FAQ, 정책·규정 문서, 제품 안내서, 내부 매뉴얼처럼 현장에서 쓰는 1차 자료를 폭넓게 모으는 것이 출발점입니다. 수집 단계에서는 출처, 작성 시점, 적용 범위를 함께 기록해 이후 검증과 유지보수가 쉽도록 하는 것이 좋습니다.
수집한 자료는 곧바로 쓰기보다 정규화와 정제가 필요합니다. 오래되었거나 상충되는 내용은 최신 기준으로 통일하고, 동일 의미의 표현은 하나의 표준 용어로 묶어 용어사전을 만듭니다. 문서가 길다면 의미 단위로 청크 분할을 적용해 검색과 추론의 정확도를 높입니다. 고객 정보가 섞여 있다면 비식별화 절차를 거쳐 개인정보 노출 위험을 줄입니다.
마지막으로 최신성 관리 정책을 정의합니다. 가격·프로모션처럼 자주 바뀌는 정보는 주기적 갱신 일정을 정하고, 규정·정책은 개정 즉시 반영하도록 우선순위를 부여합니다. 문서마다 버전과 유효기간을 표시하면, 에이전트가 오래된 근거로 답변하는 문제를 예방할 수 있습니다.
다국어 고객 지원 AI 에이전트 예시
한국어·영어·스페인어 상담 로그와 규정 문서를 수집하고, “반품/환불/교환”처럼 언어마다 다른 표현을 하나의 개념으로 묶어 용어사전에 정리합니다. 긴 반품 규정은 언어별로 청크를 만들고, 동일 의미 문단을 서로 매핑해 어느 언어로 질문해도 같은 규정이 검색되도록 구성합니다. 가격표는 매주, 규정은 개정 즉시 갱신하는 최신성 태그를 붙여 오래된 정보로 인한 오답을 줄입니다.
[3] 모델 선택과 도메인 최적화
모델은 사용자의 질문을 이해하고 올바른 답을 생성하는 두뇌입니다. 클라우드 API, 오픈소스, 사내 전용 모델 중에서 보안 요건, 비용 구조, 지연 시간 목표를 기준으로 선택합니다. 다국어 환경, 폐쇄망 운영, 민감 데이터 처리 여부 같은 조건을 표로 정리하면 의사결정이 명확해집니다.
선택한 모델은 도메인 최적화 과정을 거쳐야 실제 업무에서 안정적으로 작동시킬 수 있습니다. 소량의 고품질 예제로 파인튜닝을 수행하거나, 외부 지식을 필요 시 검색해 활용하는 RAG(검색+생성)를 적용합니다. 비용과 속도 목표가 있다면 경량화와 요약·캐시 전략으로 토큰 사용량을 줄이고, 함수 호출을 통한 구조화된 출력을 활용해 후속 처리의 안정성을 높입니다.
평가를 위해 업무 대표 시나리오를 모은 기준 테스트 세트를 준비합니다. 반품·환불·배송 지연처럼 핵심 주제를 언어별로 포함하고, 정확도·지연·형식 준수율·도구 실행 성공률을 일관된 방식으로 측정합니다. 이렇게 하면 모델·프롬프트 변경 시 성능 변화를 객관적으로 비교할 수 있습니다.
다국어 고객 지원 AI 에이전트 예시
다국어 성능이 검증된 모델을 선택하고, 한국어·영어·스페인어 상담 로그로 소량 파인튜닝해 반품·환불·배송 문의 같은 핵심 케이스에 익숙하게 만듭니다. 규정은 RAG로 검색해 근거를 함께 제시하도록 구성하고, 답변은 반드시 고객 언어로 생성되도록 프롬프트에 명시합니다. 기준 테스트 세트는 언어별로 동일 시나리오를 포함해, 언어 간 성능 격차를 지속적으로 모니터링합니다.
[4] 지식베이스와 도구 통합
AI Agent가 가치를 가지려면 단순히 답변을 생성하는 것에서 그치지 않고 실제 작업을 실행할 수 있어야 합니다. 이를 위해 규정, 정책, 매뉴얼 같은 문서를 저장·검색하는 지식베이스를 구축하고, 문장을 수치로 변환하는 임베딩과 벡터 DB를 활용해 의미상 가까운 문서를 빠르게 찾습니다.
또한 고객의 요청을 처리하기 위해서는 주문 관리, 반품 처리, 티켓 발행 같은 업무 도구와 연결해야 합니다. 이때 사용되는 방식이 API(Application Programming Interface)와 MCP(Model Context Protocol)입니다. 이를 통해 에이전트는 다양한 업무 도구에 접근해 주문 상태를 확인하거나 반품 요청을 등록하는 등 실제 동작을 수행할 수 있습니다.
검색 파이프라인은 인덱싱 주기, 가중치, 재순위화 기준을 정의하고, 검색 결과 신뢰도가 낮으면 재검색·추가 질문·상담사 전환으로 이어지도록 설계합니다. API와 MCP 호출은 입력·출력 스키마를 명확히 하고, 재시도·폴백·롤백 정책을 마련해 장애 상황에서도 안정성을 확보합니다. 또한 모든 호출은 감사 로그로 기록하고, 도구별 권한을 제한하며 민감한 작업에는 추가 인증을 붙이면 불필요한 위험을 줄일 수 있습니다.
다국어 고객 지원 AI 에이전트 예시
고객이 스페인어로 주문 번호를 입력하면, 에이전트는 주문 관리 시스템에 연결된 API를 호출해 배송 상태를 확인합니다. 결과는 다시 스페인어로 번역해 고객에게 안내합니다. 반품 요청이 가능한 경우에는 반품 처리 시스템의 API를 통해 접수를 진행하고, 결과를 해당 언어로 알려줍니다. 만약 API가 응답하지 않아 타임아웃이 발생하면, 에이전트는 1차 재시도를 하고 실패 시 상담 티켓 발행 시스템의 API를 호출해 자동으로 티켓을 생성합니다. 생성된 티켓 번호 역시 고객의 언어로 안내되어 고객이 불편함 없이 상황을 이해할 수 있습니다.
[5] 에이전트 아키텍처와 메모리 설계
복잡한 업무를 다루는 에이전트는 대화 이해, 계획 수립, 도구 실행, 결과 검증이 유기적으로 연결된 아키텍처를 필요로 합니다. 단일 구조로 시작할 수 있지만, 기능이 늘어나면 역할별로 분리한 멀티 에이전트 협업이 유지보수와 확장성에 유리합니다. 각 모듈은 입력·출력 계약을 명확히 하고, 오류 상태를 표준화해 결합도를 낮추는 것이 좋습니다.
메모리 설계는 사용자 경험에 직접적인 영향을 줍니다. 대화 흐름을 유지하는 단기 메모리는 현재 세션의 의도·슬롯 정보·결정 내역을 보관하고, 장기 메모리는 고객의 선호 언어, 주소 형식, 과거 처리 결과 등 지속 정보를 저장합니다. 개인정보는 보존 기간과 삭제 기준을 정의하고, 민감 항목은 암호화·접근 통제를 적용합니다. 장기 메모리는 요약 저장을 병행해 누적 비용과 노이즈를 줄이는 것이 좋습니다.
운영 측면에서는 메모리 읽기·쓰기 이벤트를 감사 가능하게 기록하고, 오용을 방지하기 위한 동의 절차와 철회 기능을 제공합니다. 또한 다중 채널·다중 기기 환경에서도 동일한 메모리 정책이 적용되도록 일관성을 확보합니다.
다국어 고객 지원 AI 에이전트 예시
고객이 한국어로 반품을 요청한 뒤 이어서 스페인어로 교환으로 변경해 달라고 말해도, 단기 메모리가 현재 진행 중인 요청과 주문 정보를 유지하기 때문에 맥락이 끊기지 않습니다. 장기 메모리에는 “이 고객은 스페인어 선호”가 저장되어 이후 접속 시 기본 언어가 자동으로 스페인어로 설정됩니다. 장기 메모리는 6개월 보존 후 자동 삭제되며, 고객 요청 시 즉시 삭제가 가능합니다.
[6] 대화 관리와 프롬프트 엔지니어링
대화 관리는 사용자의 의도 파악, 필요한 정보 수집, 모호성 해소, 오류 복구를 체계적으로 수행하는 과정입니다. 단계별 확인 질문과 요약 확인을 통해 오해를 줄이고, 권한 밖 요청이나 민감 정보 요청에는 가드레일 규칙에 따라 정중히 거절과 대안을 제시합니다.
프롬프트는 모델의 행동을 결정하는 지시문입니다. 시스템 지시문(역할·톤·안전 규칙), 사용자 메시지(실제 질문), 도구 호출 지시(함수 호출 스키마), 출력 형식 지시(예: JSON)는 역할을 분리해 관리합니다. 핵심은 구조화된 출력을 강제해 후속 처리의 안정성을 확보하는 것입니다. 다국어 응대에서는 “사용자 언어를 감지하고 같은 언어로 답한다”는 규칙을 일관되게 포함해야 합니다.
품질을 높이기 위해 대표 예시를 소량 포함한 지시 튜닝형 프롬프트를 사용하고, 금지 표현·민감 주제 대응·재확인 문구 같은 표준 문장을 라이브러리화하여 재사용합니다. 변경 사항은 버전으로 관리해 회귀를 방지합니다.
다국어 고객 지원 AI 에이전트 예시
영어로 “내일 오전 10시에 반품 픽업 예약해 달라”라는 요청이 오면, 에이전트는 누락된 정보(상품, 수거지, 사유)를 영어로 차례로 확인합니다. 같은 요청이 스페인어로 오면 동일한 절차를 스페인어로 수행합니다. 프롬프트에는 “언어 감지 → 같은 언어로 응답 → JSON 형식으로 결과 반환 → 필요 시 도구 호출” 순서가 명확히 적혀 있어, 언어가 달라도 일관된 경험을 제공합니다.
[7] 테스트와 성능 평가
완성된 에이전트를 바로 운영에 투입하는 것은 위험합니다. 먼저 오프라인 평가로 정확도, 근거 일치율, 형식 준수율, 도구 실행 성공률, 지연 시간, 토큰 비용을 기준 테스트 세트로 측정합니다. 이렇게 하면 기능 추가나 설정 변경 후에도 기준 성능이 유지되는지 확인할 수 있습니다.
다음으로 온라인 평가를 진행합니다. A/B 테스트로 기존·신규 버전을 나누어 사용자 반응과 전환 지표를 비교하고, 카나리 배포로 극히 일부 사용자에게만 새 구성을 적용해 위험을 줄입니다. 실사용 로그에서 발생한 실패 사례는 라벨링을 통해 번역 오류, 규정 불일치, 도구 타임아웃, 포맷 오류 등으로 분류하여 개선의 우선순위를 정합니다.
평가 과정은 회귀 테스트 자동화와 연결되어야 합니다. 모델·프롬프트·검색 파라미터가 바뀔 때마다 자동으로 동일한 테스트를 돌려 품질 저하를 조기에 탐지합니다. 성수기 대비 부하 테스트로 처리 한계를 파악해 확장 계획을 세우면 운영 안정성이 높아집니다.
다국어 고객 지원 AI 에이전트 예시
한국어·영어·스페인어 각각에 대해 반품·환불·배송 지연 시나리오를 준비해 오프라인에서 정량 평가를 수행합니다. 운영 단계에서는 언어별 자동 처리율과 고객 만족도를 측정해, 예를 들어 스페인어 성능이 상대적으로 낮다면 스페인어 데이터 정제와 용어사전 보강을 우선 진행합니다. 오류 케이스는 “번역 품질 문제인지, 최신 규정 미반영인지, API 실패인지”를 구분해 다음 배포 사이클에 반영합니다.
[8] 배포와 운영 관리
배포는 보통 컨테이너 기반으로 진행하며, 트래픽에 따라 자동으로 확장·축소하는 오토스케일링을 설정합니다. 프롬프트, 룰셋, 검색 인덱스, 모델은 각각 독립적으로 버전 관리하여 문제가 발생하면 신속히 롤백할 수 있도록 합니다. 배포 전략은 블루/그린 또는 점진적 롤아웃을 사용해 안정성을 확보합니다.
운영 중에는 관측(Observability) 체계를 통해 지표를 상시 모니터링합니다. 응답 지연, 오류율, 토큰 비용, 도구 호출 성공률, 사용자 만족도, 상담사 전환율을 대시보드로 확인하고, 임계치를 넘으면 알림을 받아 신속히 대응합니다. 장애에 대비한 런북을 준비해 원인 파악, 임시 조치, 복구 절차를 표준화합니다.
보안과 규정 준수는 운영의 기본입니다. 접근 권한을 역할 기반으로 제한하고, 대화와 실행 기록은 감사 로그로 보존합니다. 개인정보는 보존 기간과 삭제 정책에 따라 자동 처리하며, 정기적인 LLMOps 파이프라인으로 데이터 갱신, 임베딩 재생성, 프롬프트 최적화, 필요 시 재학습을 자동화해 환경 변화에도 일관된 품질을 유지합니다.
다국어 고객 지원 AI 에이전트 예시
한국·미국·스페인 리전에 각각 컨테이너를 배포해 지역별 지연 시간을 최소화합니다. 대시보드에는 언어·지역별 응답 지연과 오류율이 분리되어 표시되며, 스페인 지역의 지연이 상승하면 해당 리전의 인스턴스를 증설하거나 번역 모듈 병목을 우선 점검합니다. 모든 언어의 대화 기록은 동일 정책으로 90일 후 자동 삭제되며, 고객 요청 시 즉시 삭제가 가능한 절차를 제공합니다.
AI Agent는 이제 단순히 질문에 답하는 도구를 넘어, 실제로 업무를 수행하고 비즈니스 가치를 만들어 내는 핵심 요소로 자리 잡고 있습니다. 문제 정의에서 시작해 데이터 준비, 모델 최적화, 지식베이스와 도구 통합, 아키텍처 설계, 대화 관리, 테스트, 그리고 운영 관리에 이르는 전 과정을 단계별로 살펴보면, AI Agent 개발이 단순한 기술 적용이 아니라 체계적인 기획과 운영의 결과물임을 알 수 있습니다.
최근에는 이러한 과정을 보다 효율적으로 진행하기 위해 AI Agent Studio와 같은 통합 개발 환경의 활용도 주목받고 있습니다. AI Agent Studio는 설계·개발·테스트·배포 과정을 한 곳에서 관리할 수 있도록 지원하며, 표준화된 워크플로와 자동화 도구를 제공해 제작 속도와 품질을 동시에 높여 줍니다. 여기에 전문가와의 협업을 결합하면 복잡한 도메인 요구사항을 반영하면서도 안정적이고 확장 가능한 에이전트를 구축할 수 있습니다.
내 비즈니스 환경에 맞는 AI Agent 개발 및 운영을 통해 일상적인 업무를 효율화하는 것은 물론, 새로운 성장 동력을 만들어 가시기 바랍니다.
