소개

Quickchat AI 플랫폼을 통해 고객 지원, 내부 업무, 자동화된 워크플로를 위한 고급 AI 에이전트를 만들고 배포하고 관리하는 방법을 알아보세요.

선택적으로 사용할 수 있는 설정 도구

• 배포 방법 비교하기. 지정한 채널, 웹사이트 접근 권한, 필요한 기능을 Quickchat AI의 설정 옵션과 비교합니다. 웹사이트나 계정을 검사하지는 않습니다.

• 간단한 출시 자료 초안 만들기. 제공한 목표, 채널, 상담원 연결 지침, 최대 다섯 쌍의 FAQ를 설정 문구와 가상 테스트로 변환합니다. AI 에이전트를 만들거나 평가하지는 않습니다.

• 샘플 페이지의 추출 결과 미리 보기. 지원되는 두 샘플인 Quickchat AI 요금 페이지 또는 Knowledge Base 문서에서 일부 내용을 가져옵니다. 사용자 지정 선택자나 일반 가져오기 재시도 없이 기본 필터를 사용하며, 콘텐츠를 가져와 저장하지는 않습니다.

Quickchat AI란 무엇인가요?

Quickchat AI는 고객 응대와 내부 업무를 개선하는 AI 에이전트를 만들 수 있는 기업용 대화형 AI 플랫폼입니다.

다음 네 가지 모듈로 구성됩니다.

• AI 정체성 / 성격
• AI 지식 베이스
• AI 액션
• 대화에서 얻는 인사이트

기업은 지능적인 피드백 순환과 AI 기반 추천을 통해 지속적으로 개선되는 AI 에이전트를 처음부터 끝까지 구축하고 배포할 수 있습니다.

AI 에이전트란 무엇인가요?

AI 에이전트는 사용자와 소통하고 자율적으로 작업을 실행하는 AI 시스템입니다. 단순한 챗봇과 달리 자연어를 이해하고, 유용한 답변을 제공하며, 연동된 외부 시스템에서 작업을 수행하도록 설계되어 있습니다.

Quickchat AI 플랫폼에서 만든 AI 에이전트는 다음 작업을 수행할 수 있습니다.

• 고객 문의에 답하고 연중무휴로 지원합니다.
• 직원의 정보 검색과 업무 절차 간소화를 돕습니다.
• 주문 추적이나 예약 일정 관리와 같은 반복 작업을 자동화합니다.
• 지속적인 개선을 위한 상세한 인사이트와 추천을 제공합니다.

에이전트는 고급 대화형 AI를 활용하여 복잡한 상호작용을 처리하면서 기업 고유의 목표를 따릅니다.

어떻게 작동하나요?

Quickchat AI는 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 자연어를 이해하고 생성하는 AI 에이전트를 만듭니다. LLM의 기능에 맞춤 설정 및 연동 도구를 결합하여 각 기업의 요구에 대응합니다.

아래에서 작동 방식을 살펴보세요.

대규모 언어 모델(LLM)

Quickchat AI는 OpenAI의 GPT 모델을 사용합니다. 여섯 가지 모델 중에서 AI 에이전트별로 Identity → AI Model에서 하나를 선택할 수 있습니다.

• GPT-5.1: 표준 모델이며 모든 새 에이전트의 기본값입니다.
• GPT-5.4 (Advanced)
• GPT-5.5 (Premium)
• GPT-5.6 Sol (Premium)
• GPT-5.6 Terra (Advanced)
• GPT-5.6 Luna (Fast)

Free 플랜은 표준 모델을 사용합니다. 모든 유료 플랜에서는 여섯 모델을 모두 선택할 수 있습니다. 더 강력한 모델은 특정 플랜으로 제한되는 대신 응답당 AI 크레딧을 더 많이 사용합니다.

개인 모델이나 API 키를 가져올 필요가 없습니다. 본인의 OpenAI, Anthropic, Google Gemini 키를 입력하는 설정이나 셀프서비스 자체 호스팅 옵션은 없습니다. 위 모델은 저희가 관리하며 플랜에 포함됩니다. 특정 모델, 전용 배포 또는 자체 인프라가 필요하다면 Enterprise 상담을 통해 문의해 주세요.

Quickchat AI의 역할

Quickchat AI는 범용 LLM을 기업의 용도에 맞게 조정하는 도구와 인프라를 제공하여 목적에 맞는 AI 에이전트를 만들 수 있도록 합니다. 다음 기능이 포함됩니다.

• 지식 베이스 연동: 제품 정보, FAQ, 내부 문서와 같은 구조화된 기업 지식으로 LLM을 확장하여 정확하고 맥락에 맞는 답변을 제공합니다.
• 대화 제어: 에이전트의 어조, 동작, 대화 흐름을 브랜드 지침과 업무 요구에 맞게 설정합니다.
• 시스템 연동: AI 에이전트를 API, 데이터베이스, 내부 도구에 연결하여 작업 자동화나 실시간 정보 조회 같은 고급 기능을 제공합니다.
• 대화 분석: 상호작용 데이터를 수집하고 분석하여 성과를 측정하고 문제를 감지하며 에이전트를 지속적으로 개선합니다. 사용자 질문, 응답 정확도, 상호작용 추세에 관한 인사이트를 통해 기능과 지식을 다듬을 수 있습니다.

결과

배포된 AI 에이전트는 사용자의 입력을 처리하고 다음과 같은 응답을 생성합니다.

• 자연스러운 응답: LLM의 언어 능력을 바탕으로 일관되고 대화에 적합한 답변을 제공합니다.
• 정보에 근거한 응답: 기업의 지식을 바탕으로 답변합니다.
• 실행 가능한 응답: 외부 시스템에 연결된 AI 에이전트는 데이터 조회, 기록 업데이트, 워크플로 완료 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

이 워크플로는 정확하고 맥락에 맞으며 실제 행동으로 이어지는 결과를 제공하고, 분석과 피드백을 통해 지속적으로 개선됩니다.

참고

도움이 필요하면 문의해 주세요.