서비스용 Agentforce 시작하기

학습 목표

이 유닛을 완료하면 다음을 수행할 수 있습니다.

서비스용 Agentforce를 설명할 수 있습니다.
서비스용 Agentforce가 다른 봇과 어떻게 다른지 설명합니다.

서비스용 Agentforce란?

서비스용 Agentforce는 고객 서비스 자동화 분야에서 매우 큰 발전을 이룬 것입니다. 서비스용 Agentforce는 고객 서비스 팀을 원활하게 지원하며 신뢰할 수 있는 대화형 AI 에이전트입니다. 딱딱하고 선언적인 대화 방식의 기존 챗봇과는 달리, 이러한 자율 에이전트는 생성형 AI를 사용해 셀프 서비스 포털 및 메시지 채널에서 연중무휴 24시간 운영되어 작업을 처리하고, 의사결정을 내리고, 회사의 브랜드에 부합하는 자연스러운 응답을 제공합니다.

서비스용 Agentforce는 신뢰할 수 있는 비즈니스 데이터 및 기술 자료를 기반으로 하기 때문에 가장 관련성이 높고 맥락에 잘 부합하는 정보를 제공하여 특정 비즈니스 또는 고객 서비스 목표를 충족합니다. 서비스용 Agentforce는 일반적인 작업을 자동화하고 서비스 팀이 더 전략적이고 가치가 높은 업무와 고객 관계 구축에 집중할 수 있도록 합니다.

서비스용 Agentforce의 주요 이점

서비스용 Agentforce는 고객 서비스 문제에 대한 유연한 솔루션을 제공합니다.

연중무휴 24시간 응답: 하루 중 고객이 편한 시간에 언제든지 채널에서 질문에 답하고, 사례를 처리하고, 서비스 목표를 달성합니다.
자연스러운 답변: 생성형 AI를 사용해 맥락을 파악하고 브랜드의 어조에 맞는 대화 응답을 작성합니다.
명확성 추가: 보다 정확한 정보를 수집하고 공유하기 위해 해당 비즈니스에 맞는 질문을 하도록 AI 에이전트에 지시합니다.
사람에게 연결: AI가 보다 복잡한 문제를 해결할 수 있는 상담원에게 대화를 원활하게 전달하거나 에스컬레이션합니다.
빠른 배포: 대화를 작성하거나, 의도를 정의하거나, 대화 트리를 유지하거나, 대규모 언어 모델(LLM)을 학습시킬 필요 없이, 서비스 전용 템플릿과 기존 워크플로를 사용하여 빠르게 설정할 수 있습니다.
신뢰할 수 있는 데이터 기반: AI 에이전트는 Knowledge 기사, 유사 사례, CRM 데이터와 같이 신뢰할 수 있는 소스를 기반으로 운영됩니다. 서비스용 Agentforce에서 호출한 모든 LLM은 고객 데이터를 안전하게 유지하는 Einstein Trust Layer를 거칩니다.

Einstein과 Service Cloud의 상호 작용을 나타내는 두 개의 연결된 플러그.

서비스용 Agentforce만의 차별점은?

비즈니스 요구 사항을 평가할 때, 서비스용 Agentforce와 Einstein Bots 간에는 몇 가지 중요한 차이점이 있습니다.

차이	서비스용 Agentforce	Einstein Bots
설정	사전 구축된 서브에이전트 및 작업으로 빠르게 설정할 수 있습니다. AI 에이전트는 생성형 AI와 대규모 언어 모델(LLM)로 구동되어 사람과 유사한 유연성과 대화 기능을 제공합니다.	설정하려면 고객 언어를 이해하고 대화를 설계하기 위해 자연어 모델(NLM)을 수동으로 훈련시켜야 합니다.
유지 보수	몇 가지 기본 제공 서브에이전트, 작업, 지침을 업데이트하거나 서비스 요청 증가에 따라 빠르게 맞춤형으로 생성할 수 있습니다. 자연어 지침을 추가 및 반복하여 성능을 쉽게 향상시킬 수 있습니다.	대화와 의도를 최신으로 유지하고 서비스 요청 증가에 따라 새 대화와 의도를 훈련하기 위해 많은 유지 보수가 필요합니다.
컨텍스트 및 예외 처리	사람의 언어를 이해하며 전체 대화의 컨텍스트를 파악하여 후속 질문과 예기치 않은 예외에 응답합니다.	사람의 언어를 이해하지 못하며 전체 대화의 컨텍스트를 파악하지 못하므로 가장 최근 질문에만 응답합니다.

서비스용 Agentforce가 더 발전된 버전이지만, 추가적인 거버넌스와 함께 설명 가능한 프로세스가 필요한 규제를 받는 산업이나, 대화와 의도를 사용해 매우 구체적이고 결정론적인 대화 플로를 유지해야 하는 경우에는 Einstein Bots가 적절할 수 있습니다.

Agentforce 에이전트의 유형

Agentforce 에이전트는 영업, 서비스, 마케팅, 커머스에 걸쳐 작업할 수 있으며, 몇 가지 유형의 자율 에이전트가 있습니다.

Service 에이전트	Help 에이전트	서비스 플래너	SDR	세일즈 코치	직원 에이전트
AI 에이전트를 사용자 정의하여 채널 전반에서 연중무휴 24시간 자연스러운 맞춤형 응답으로 고객 사례를 자율적으로 해결합니다.	도움말 포털, 웹 채팅, 음성 채널 전반에서 신속한 배포와 자동화된 설정으로 연중무휴 24시간 AI 기반 고객 지원을 제공합니다.	서비스 담당자가 사례를 더 빠르게 해결할 수 있도록 간결한 사례 요약과 상세한 단계별 안내가 포함된 해결 가이드를 제공합니다.	인바운드 리드를 평가하고 판매자를 위해 미팅 일정을 잡아 판매자가 연중무휴 24시간 파이프라인을 자동화할 수 있도록 지원합니다.	모든 판매자에게 전담 AI 코치를 제공하여 각 거래에 맞는 생생한 온디맨드 역할극과 개인화된 피드백을 지원합니다.	기업과 직원들의 특정 요구사항에 맞춰 맞춤 설정이 가능하여 생산성 향상을 지원합니다.

Help 에이전트는 AI 기반 고객 서비스를 위한 가장 빠른 길을 제공합니다. 또한 Agentforce 서비스 에이전트를 기반으로 구축되어 있어 Help 에이전트를 몇 분 만에 여러 채널에 배포할 수 있습니다. 자세한 내용은 Trailhead의 Agentforce Help 에이전트 뱃지를 확인하세요.

Agentforce 에이전트는 Agentforce 플랫폼에서 Trust Layer, 프롬프트 빌더와 같은 공통 구성 요소를 공유합니다.

서비스용 Agentforce 설정

서비스용 Agentforce 설정은 몇 단계만 거치면 완료됩니다. Setup(설정)의 Quick Find(빠른 찾기) 상자에서 New Agent(새 에이전트)를 검색한 다음 선택합니다. 그런 다음 생성할 에이전트 유형을 선택합니다.

이제 자율 에이전트에 대해 약간 알아보았으니, 맞춤형 작업을 포함한 서비스용 Agentforce의 사용 사례를 알아보겠습니다.

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