최고의 AI 에이전트 빌더: 지능형 에이전트 구축을 위한 최고의 플랫폼

고객 성공부터 프로젝트 관리까지, AI 에이전트는 비즈니스 수행 방식을 혁신하고 있습니다. 경쟁 우위를 유지하려면 최고의 AI 에이전트 빌더를 찾아서 자신만의 AI 에이전트를 만들고 사용자 지정해야 합니다.

지루한 작업을 자동화하고 의사 결정을 개선하는 데 매우 중요합니다. 이 글에서는 현재 시중에 나와 있는 최고의 AI 에이전트 빌더를 분석해 보겠습니다.

하지만 먼저 기본적인 것부터 시작하겠습니다. AI 에이전트란 무엇인가요?

AI 에이전트란 무엇인가요?

AI 에이전트는 목표, 환경, 사용자 입력에 따라 자율적으로 작업을 수행하는 지능형 소프트웨어 시스템입니다. 장기적인 목표를 달성하기 위해 독립적으로 행동할 수 있는 고도로 전문화된 ChatGPT라고 생각하면 됩니다.

비즈니스 세계에서 이러한 AI 에이전트는 자동화 기능의 필수 요소로 자리 잡고 있습니다. 예를 들어, 회의에 AI 에이전트를 사용하여 통화 후 워크플로우를 자동화할 수 있습니다. 모든 영업 통화 후 담당자가 CRM을 수동으로 작성하여 모든 것이 제대로 되었는지 확인해야 하는 경우가 있나요? 이제 더 이상 그럴 필요가 없습니다. AI 상담원이 통화 후 녹음, 녹취, 요약, 메모를 가져와서 선택한 CRM과 자동으로 동기화합니다.

고객 서비스 커뮤니케이션과 점점 더 많은 다른 업무도 마찬가지입니다. 요컨대, AI 에이전트를 통해 팀은 지루하고 반복적인 수작업 대신 자신의 강점에 집중할 수 있습니다.

AI 에이전트 유형

Anthropic 프레임워크는 AI 에이전트와 에이전트 워크플로를 매우 명확하게 구분합니다. AI 에이전트는 독립적으로 작동할 수 있는 자율 시스템인 반면, 에이전트 워크플로는 이벤트에 의해 트리거될 수 있는 사전 정의된 자동화입니다.

예를 들어, 고객 불만을 고려하여 상담원 워크플로우를 설명할 수 있습니다. 사용자가 AI 챗봇에게 환불을 요청하면 AI 워크플로우가 미리 정의된 응답을 확인하고 회사의 정책을 검색합니다. 쿼리가 너무 복잡하면 인간 상담원에게 에스컬레이션합니다.

그러나 AI 에이전트는 쿼리를 다르게 처리합니다. 대신 고객의 불만과 감정을 분석하고, 과거 기록 사례, 정책, FAQ를 자율적으로 검색하며, 필요한 경우 내부 데이터베이스를 탐색하거나 다른 AI 툴에서 데이터를 가져와 실시간 정보를 얻습니다. 이 모든 데이터를 수집한 후에는 고객의 이력과 행동을 기반으로 개인화된 응답을 구성합니다.

차이점이 보이시나요? 에이전트 워크플로는 도미노 효과처럼 미리 설정된 경로를 따릅니다. AI 에이전트는 다양한 소스에서 데이터를 가져와 특정 상황에 따라 고유한 결정을 내립니다.

이러한 의미에서 AI 에이전트에는 여러 가지 유형이 있습니다:

규칙 기반 AI 에이전트(사전 정의된 워크플로 에이전트)

이러한 에이전트는 사전에 정의된 엄격한 규칙과 의사 결정 트리를 따릅니다. 동적으로 적응하는 것이 아니라 고정된 구조 내에서 효율적으로 작업을 실행합니다.

위에서 설명한 것처럼 고객 지원 챗봇은 의사 결정 트리를 따르는 규칙 기반 상담원 워크플로우의 완벽한 예입니다.

툴 사용 AI 에이전트(워크플로 통합 에이전트)

이러한 에이전트는 외부 도구 또는 API와 상호 작용하여 특정 작업을 완료하지만 여전히 고정된 워크플로우 내에서 작동합니다. 동적으로 데이터를 검색할 수는 있지만 문제 해결 방법을 자율적으로 결정하지는 않습니다.

예를 들어, AI 데이터 추출 도구는 콘텐츠를 가져와 요약하지만, 여전히 사전 설정된 검색 프로세스를 따릅니다.

LLM-오케스트레이션된 AI 에이전트(코디네이터 에이전트)

이러한 에이전트는 사용할 도구, API 또는 하위 프로세스를 동적으로 결정합니다. 작업을 실행하는 방법을 선택함으로써 부분적인 자율성을 유지하지만 몇 가지 제약 조건을 준수합니다.

우선순위에 따라 여러 도구에 걸쳐 작업을 자율적으로 위임하는 AI 기반 프로젝트 관리자를 상상해 보세요. 완전히 자율적이지는 않지만 그렇다고 엄격한 경로를 따르는 것도 아닙니다.

자율 AI 에이전트(전체 에이전트 시스템)

이러한 에이전트는 정해진 지침이 아닌 목표에 따라 스스로 행동을 결정하고 독립적으로 의사 결정을 내립니다. 구조화되지 않은 작업을 처리하고, 오류를 스스로 수정하며, 시간이 지남에 따라 전략을 개선할 수 있습니다.

예를 들어, AI 연구 비서는 사람의 개입 없이 가설을 생성하고, 관련 정보를 검색하고, 연구 결과를 구체화할 수 있습니다.

멀티 에이전트 시스템(협업 AI 에이전트)

다중 에이전트 시스템은 함께 작동하는 AI 에이전트 네트워크로, 각 에이전트가 서로 다른 하위 작업을 전문으로 합니다. 이를 흔히 AI 에이전트 스웜이라고 합니다. 일부 에이전트는 리서치를 처리하고, 다른 에이전트는 작업을 실행하며, 다른 에이전트는 결과물을 검증하거나 개선할 수 있습니다. 이를 통해 각 에이전트는 고도로 전문화된 역할을 수행하여 전체 디지털 인력을 효과적으로 구성할 수 있습니다.

한 상담원이 코드를 작성하고 다른 상담원이 테스트하며 다른 상담원이 문제를 검토하고 디버깅하는 AI 기반 코딩 도우미를 활용하는 것도 좋은 방법입니다.

비즈니스에서의 AI 에이전트 사용 사례

AI 에이전트는 이미 비즈니스 세계를 강타하고 있으며, 이러한 추세는 가까운 미래에도 계속될 것으로 예상됩니다. 2027년까지 제너레이티브 AI는 비즈니스 업무의 15~50%를 자동화할 것으로 예상됩니다. 그 이유도 어렵지 않게 알 수 있습니다: 이미 AI 에이전트를 도입한 기업의 90%가 워크플로우를 개선했으며, 특히 프로그래머의 작업 완료 속도가 126% 빨라졌습니다!

다양한 비즈니스 영역에서 AI 상담원이 어떤 도움을 주고 있는지 살펴보세요.

회의용 AI 에이전트

회의용 AI 에이전트는 노트 필기를 자동화하고, 토론 내용을 요약하며, 후속 조치와 같은 작업을 예약할 수 있습니다. 온라인 미팅을 녹음, 전사, 요약하여 인사이트를 쉽게 훑어볼 수 있는 요약으로 압축하여 미팅을 따라잡는 시간을 절약할 수 있습니다.

하지만 최고의 회의용 AI 에이전트는 이러한 자동화를 한 단계 더 발전시킵니다. 이를 직장에서 시각화하기 위해 팀의 모든 회의 내용을 검색하여 경쟁사에 대한 모든 언급을 찾을 수 있다고 상상해 보세요. 영업 통화에서 반복되는 이의를 강조하는 데 사용할 수 있습니다. 고객 성공 통화에서는 일반적인 불만 사항을 파악하여 선제적으로 해결하는 데 사용할 수 있습니다.

또한, 통화 후 워크플로우를 간소화할 수 있습니다. 영업 통화 후 CRM을 업데이트해야 하나요? 자동으로 처리됩니다. 요약과 회의 노트를 공유하여 모두가 같은 정보를 공유하고 싶으신가요? 자동으로 수행됩니다.

이제 AI 어시스턴트가 여러 회의에서 신속하게 인사이트를 추출하여 필요할 때마다 원하는 도구에 직접 통합할 수 있습니다.

알고 계셨나요?

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영업용 AI 상담원

영업에 AI 상담원을 도입하면 팀의 효율성이 크게 향상될 것입니다. 잠재 고객 검증, 아웃리치 자동화 및 후속 조치를 자동화하고 개선할 수 있습니다.

영업 담당자가 회의 노트를 수동으로 동기화할 필요 없이 CRM에 자동으로 동기화할 수 있다면 얼마나 많은 추가 시간을 확보할 수 있을지 상상해 보세요. 그 추가 시간을 영업 담당자의 강점인 판매에 투자할 수 있습니다!

또한 tl;dv의 스피커 분석 대시보드를 통해 관리자는 영업팀의 성과를 추적하고 담당자가 영업 스크립트를 따르고 있는지 확인할 수 있습니다. 또한 사용자 지정 가능한 노트 템플릿을 통해 BANT, SPIN, MEDDIC과 같은 인기 있는 playbooks 모니터링할 수 있습니다.

마지막으로, 반복 보고서 기능을 통해 영업 관리자는 모든 담당자의 영업 통화에 대한 정기 보고서를 받을 수 있습니다. 매주 월요일 아침에 받은 편지함에 보고서가 도착하도록 예약할 수 있습니다. 보고서에는 타임스탬프가 함께 제공되므로 관심이 있는 경우 중요한 부분을 빠르게 살펴볼 수 있습니다. 더 중요한 것은 이러한 보고서를 특정 요구 사항에 맞게 조정할 수 있다는 것입니다. 담당자가 가격과 관련된 이의 제기를 어떻게 처리하고 있는지 알고 싶으신가요? 이에 대한 보고서를 받아보세요.

고객 성공을 위한 AI 에이전트

AI 에이전트의 가장 확실한 사용 사례 중 하나인 고객 성공은 최초의 대대적인 AI 개편을 앞두고 있습니다. 특히 회사 지식에 대해 학습된 LLM 챗봇을 사용하면 고객 문의를 훨씬 더 쉽게 해결할 수 있습니다. 스웨덴의 결제 회사인 Klarna는 AI 챗봇이 평균 문제 해결 시간을 11분에서 2분으로 단축하여 700명의 직원 업무를 효과적으로 대체했다고 보고했습니다.

고객 성공을 위한 AI 상담원은 연중무휴 24시간 효율적인 지원을 제공할 뿐만 아니라 과거 경험, 사용자 선호도, 심지어 사용자 정서에 따라 개인에게 맞춤화된 고도로 개인화된 인터랙션을 제공할 수 있습니다. 따라서 고객 행복을 향상시키는 매우 강력한 도구가 될 수 있습니다.

수십억 건의 실제 고객 서비스 상호작용을 통해 학습된 AI를 갖춘 Zendesk AI는 고객 성공 플랫폼의 훌륭한 예입니다. 별도의 추가 작업 없이 첫날부터 개인화된 지원의 강력한 기능을 활용할 수 있도록 도와줍니다. AI 상담원을 통해 높은 수요를 관리하고 상호작용을 쉽게 해결할 수 있도록 도와줍니다.

프로젝트 관리를 위한 AI 에이전트

프로젝트 관리에 AI 에이전트를 사용하면 작업 할당을 자동화하고, 진행 상황을 빠르게 추적하며, 복잡한 워크플로를 간소화할 수 있습니다. 또한 이러한 AI 에이전트는 사전에 위험을 평가하여 가장 효율적인 방식으로 작업의 우선순위를 재조정할 수 있습니다.

ClickUp의 AI를 사용하면 업무용 앱의 모든 지식을 하나의 중앙 집중식 AI 에이전트로 통합할 수 있습니다. ClickUp Brain은 연결된 모든 업무 소스에서 정보를 가져와 업무에 관한 모든 질문에 즉각적이고 정확한 답변을 제공합니다. 또한 프로젝트 요약과 업데이트를 자동화하고 웹 페이지, 이메일 또는 작업 템플릿의 텍스트를 작성할 수도 있습니다.

나만의 에이전트는 어떻게 만들 수 있나요?

개발자와 비전문가 사용자 모두 맞춤형 솔루션을 구축할 수 있는 AI 에이전트 빌더 덕분에 그 어느 때보다 쉽게 나만의 AI 에이전트를 만들 수 있습니다. 이 과정은 사용자의 요구와 기술 수준에 따라 간단한 것부터 복잡한 것까지 다양합니다. 일반적으로 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다:

목적을 정의하세요. AI 에이전트가 수행할 작업을 결정하는 것부터 시작하세요. 고객 지원 자동화부터 프로젝트 워크플로 관리까지 모든 것이 가능합니다. 작업을 명확하게 정의하면 개발 프로세스를 안내할 수 있습니다.
플랫폼 또는 프레임워크를 선택하세요. 여러 플랫폼을 통해 AI 에이전트를 쉽게 만들 수 있습니다. 일부 AI 에이전트 빌더는 코드가 필요 없는 솔루션을 제공하는 반면, 프로그래밍 지식이 필요한 보다 강력한 플랫폼을 제공하는 플랫폼도 있습니다. 인기 있는 플랫폼은 다음과 같습니다: Google의 AI 스튜디오, Outsystems AI 에이전트 빌더, Vertex AI 에이전트 빌더 등이 있습니다.
AI 에이전트 훈련하기. 플랫폼을 선택한 후에는 에이전트에게 해당 작업과 관련된 데이터를 제공해야 합니다. 예를 들어 고객 서비스 봇의 경우 이전 고객 문의와 응답을 입력합니다. 일부 플랫폼에서는 이 단계를 더 쉽게 수행할 수 있도록 사전 학습된 모델을 제공합니다.
도구 통합하기. 대부분의 AI 상담원은 여러 도구나 API에 액세스할 수 있을 때 가장 잘 작동합니다. 예를 들어 결제 게이트웨이, 데이터베이스 또는 커뮤니케이션 툴을 통합하면 상담원이 더 고급 작업을 수행할 수 있습니다.
테스트 및 개선하기. 에이전트를 구축한 후에는 테스트가 중요합니다. 성능을 모니터링하고, 기능의 부족한 부분을 파악하고, 학습 모델을 지속적으로 개선하여 더 나은 결과를 얻을 수 있도록 하세요.

이러한 단계를 통해 반복적인 작업을 자동화하거나 더 복잡한 기능을 처리하는 등 비즈니스 요구 사항에 맞는 AI 에이전트를 만들 수 있습니다.

AI 에이전트 빌더란 무엇인가요?

AI 에이전트 빌더는 AI 에이전트 생성 프로세스를 간소화하도록 설계된 플랫폼 또는 도구입니다. 챗봇, 가상 비서 또는 고급 자율 시스템 중 어떤 것을 만들지는 모두 여러분의 선택에 달려 있습니다! 이것이 바로 재미의 일부입니다.

AI 에이전트 빌더를 사용하면 기업이 광범위한 코딩 기술 없이도 지능형 에이전트를 쉽게 개발할 수 있습니다. AI 시스템의 구성 요소를 드래그 앤 드롭하여 연결할 수 있는 구성 키트라고 생각하면 됩니다.

대부분의 AI 에이전트 빌더에는 다음과 같은 도구가 탑재되어 있습니다:

드래그 앤 드롭 인터페이스. 따라서 코드 초보자도 매우 쉽게 AI 에이전트를 설계할 수 있습니다.
사전 학습된 모델. 이를 통해 상담원이 처음부터 시작할 필요 없이 더 빠르게 학습할 수 있습니다. 이미 방대한 양의 데이터로 프로그래밍되어 있다는 뜻입니다. 중요한 내용을 강조하고 지정하기만 하면 됩니다.
API 및 연동 서비스. 상담원을 외부 시스템에 연결하려면 API가 필요합니다. 이렇게 하면 다른 곳에서 데이터를 가져와 에이전트의 동작에 포함시킬 수 있습니다.

사용하기 쉬운 AI 에이전트 빌더는 깊은 기술 전문 지식 없이도 AI를 활용하고자 하는 비즈니스에 적합합니다.

노코드 대 로우코드 대 풀코드 AI 에이전트 빌더

AI 에이전트를 구축할 때는 프로그래밍 지식을 바탕으로 결정을 내려야 합니다. 처음부터 코딩할 것인지, 아니면 일종의 템플릿이나 가이드라인으로 AI 에이전트 빌더를 사용할 것인지 결정해야 합니다.

다음은 다양한 방법과 그 효과에 대한 간략한 분석입니다:

1. 노코드 AI 에이전트 빌더

이러한 플랫폼은 기술적 배경 지식이 없는 사용자를 위해 설계되었습니다. 모든 것이 시각적 인터페이스를 통해 이루어지므로 코드를 작성하지 않고도 드래그 앤 드롭 툴로 상담원을 만들 수 있습니다. 노코드 빌더는 일반적으로 사전 구축된 템플릿과 워크플로를 제공하므로 빠르게 설정하려는 사람들에게 이상적입니다.

귀에 듣기에는 음악처럼 들릴지 모르지만 단점이 있습니다. 좀 더 복잡한 디자인이나 높은 수준의 전문성을 원한다면 처음부터 AI 에이전트를 직접 개발해야 할 수도 있습니다.

노코드 AI 에이전트 빌더는 소규모 비즈니스와 비전문가인 개인에게 가장 적합합니다. 코드를 한 줄도 작성하지 않고도 AI 에이전트를 빠르게 배포할 수 있습니다. 아웃시스템즈의 AI 에이전트 빌더는 노코드 플랫폼의 좋은 예입니다.

2. 로우코드 AI 에이전트 빌더

로우코드 빌더는 더 많은 유연성을 제공합니다. 여전히 드래그 앤 드롭 도구를 제공하지만 약간의 사용자 지정 코드를 추가하여 AI 에이전트의 동작을 미세 조정할 수도 있습니다. 기본적인 프로그래밍 지식이 있거나 코드 없음 옵션에서 사용할 수 없는 특정 기능을 원하는 경우 완벽한 중간 지점입니다.

어느 정도 기술력이 있는 사용자라면 이 방법이 가장 적합할 것입니다. 사용자 정의 가능한 템플릿이라고 생각하면 됩니다. 사용자 정의가 필요한 비즈니스에도 적합합니다.

Google AI와 Vertex AI 에이전트 빌더 모두 템플릿과 사용자 고유의 추가 코드를 혼합할 수 있습니다.

3. 풀코드 AI 에이전트 빌더

이러한 플랫폼은 진지한 개발자를 위한 것입니다. 이러한 AI 에이전트 빌더는 에이전트 구축 프로세스를 완벽하게 제어할 수 있습니다. 프로그래밍 언어와 프레임워크를 사용하여 처음부터 에이전트를 구축하게 됩니다. 이 방법은 더 많은 노력과 전문 지식이 필요하지만 더 많은 사용자 지정이 가능하고 더 복잡하고 정교한 에이전트를 만들 수 있습니다.

숙련된 개발자와 고유한 요구 사항이 있는 고급 비즈니스는 전체 코드 방식이 유일한 실행 가능한 옵션일 수 있습니다. 소규모 비즈니스나 프로그래밍 지식이 부족한 사용자에게는 권장되지 않습니다. 맞춤형 솔루션은 Python이나 JavaScript와 같은 코딩 언어를 사용하는 경향이 있습니다.

2025년 최고의 AI 에이전트 빌더

이제 AI 에이전트 빌더가 무엇이고 어떤 유형을 찾고 있는지 알았으니, 2025년 시장에 출시된 최고의 AI 에이전트 빌더에 대해 자세히 알아보세요. 다음 플랫폼 중 하나를 시작하면 곧바로 AI 에이전트를 실행할 수 있습니다.

아웃시스템즈 AI 에이전트 빌더

아웃시스템즈는 신속한 애플리케이션 개발을 위해 설계된 로우코드 플랫폼입니다. 드래그 앤 드롭 기능과 직관적인 포인트 앤 클릭 사용자 인터페이스를 제공하는 AI 에이전트 빌더를 제공하여 사용자가 지능형 에이전트를 빠르게 만들 수 있습니다. 사전 구축된 템플릿을 사용하여 워크플로를 사용자 지정하고 외부 시스템과 손쉽게 통합할 수 있습니다.

이를 통해 검색 증강 생성 (RAG) 기반의 AI 에이전트를 구축하여 자체 데이터를 기반으로 애플리케이션의 최종 사용자에게 더욱 맞춤화된 결과물을 제공할 수 있습니다. 또한 Outsystems에는 빠른 시작이 가능한 생성 AI 앱 라이브러리와 성능 향상을 위한 가드레일이 내장되어 있습니다.

고도의 기술 없이 AI 솔루션을 빠르게 배포하고자 하는 기업에게 Outsystems AI 에이전트 빌더는 생명을 구하는 도구입니다. 빠르게 가동하고 실행해야 하는 고객 서비스 봇, HR 어시스턴트 또는 작업 관리 에이전트를 만드는 데 이상적입니다. 또한 이 플랫폼은 다양한 타사 도구 및 서비스와의 통합을 지원하므로 기존 인프라를 보유한 비즈니스에 적합한 선택입니다.

Google AI 스튜디오

Google AI 스튜디오는 AI 모델을 쉽게 구축할 수 있는 온라인 플랫폼입니다. 사용 편의성과 접근성에 중점을 두고 있으며, 비전문가를 포함한 광범위한 사용자를 대상으로 합니다. 하지만 Google AI 스튜디오는 로우코드 옵션도 제공합니다.

사전 구축된 모델, 사용자 친화적인 인터페이스, Google 서비스와의 원활한 통합, 수많은 교육 리소스에 대한 액세스가 포함되어 있습니다.

Google 도구를 서로 원활하게 통합하고 연결할 수 있으므로 이미 Google의 에코시스템을 활용하고 있는 비즈니스에 적합합니다. 특히 높은 수준의 자연어 처리 기능과 딥 러닝이 필요한 챗봇 및 음성 어시스턴트와 같은 멀티채널 에이전트를 만드는 데 유용합니다.

버텍스 AI 에이전트 빌더

또 다른 Google 서비스인 버텍스 AI 에이전트 빌더는 맞춤형 AI 에이전트를 만들 수 있도록 설계된 고급 AI 플랫폼입니다. 특정 사용 사례에 따라 AI 모델을 학습하고 미세 조정할 수 있는 강력한 도구를 제공합니다. Google AI 스튜디오보다 학습 곡선이 가파르므로 숙련된 개발자에게 더 적합합니다.

Vertex AI는 신경망과 같은 딥 러닝 기술을 지원하며 사용자가 실제 애플리케이션에 배포하기 전에 빅데이터로 모델을 훈련할 수 있도록 합니다. 주로 맞춤형 모델을 구축하고 머신 러닝 워크플로를 관리하기 위해 강력한 도구가 필요한 데이터 과학자 및 머신 러닝 엔지니어를 대상으로 합니다.

고도의 커스터마이징과 제어가 필요한 개발자를 위해 맞춤화된 Vertex는 금융, 의료 또는 전자상거래와 같은 산업을 위한 복잡한 고성능 에이전트를 구축하는 데 적합합니다. 정밀한 데이터 처리와 맞춤형 AI 솔루션이 중요한 경우 Vertex는 훌륭한 솔루션입니다. Vertex를 사용하면 모든 측면을 미세 조정할 수 있으므로 풀코드와 노코드 두 가지 장점을 결합할 수 있습니다.

버텍스 AI 에이전트 빌더와 구글 AI 스튜디오: 차이점은 무엇인가요?

보시다시피 Vertex AI 에이전트 빌더와 Google AI Studio는 공통점이 많습니다. 둘 다 Google에서 만들고, 맞춤형 AI 에이전트를 빌드하고 훈련할 수 있으며, 코드가 필요 없는 옵션이 있다는 점입니다.

궁극적으로 기술 전문가가 아닌 사람에게는 두 가지 중 Google AI 스튜디오가 더 사용하기 쉽습니다. 초보자에게 더 친숙하죠. 그러나 Vertex AI 에이전트 빌더는 창작물을 한 단계 더 발전시키는 데 사용할 수 있는 더 강력한 도구입니다. 코딩을 할 줄 알고 맞춤 제작이 필요하다면 Vertex가 더 나은 선택입니다.

노코드 AI 에이전트 빌더

위에서 언급했듯이 Vertex AI 에이전트 빌더에는 코딩이 필요 없는 요소가 몇 가지 있지만, 숙련된 개발자에게 더 적합합니다. Google AI Suite도 사용자 친화적인 노코드 옵션으로 작동할 수 있습니다. 아웃시스템즈도 템플릿, 드래그 앤 드롭 기능, 포인트 앤 클릭 사용자 인터페이스를 주로 사용하는 AI 에이전트 빌더를 제공하여 가능한 한 쉽게 AI 에이전트를 구축할 수 있도록 지원합니다.

하지만 코드가 필요 없는 몇 가지 다른 옵션도 살펴볼 수 있습니다:

버블 AI

시각적인 환경에서 가장 잘 작업하는 분이라면 Bubble AI가 최고의 AI 에이전트 빌더가 될 수 있습니다. 코딩이 필요하지 않으므로 매우 쉽게 시작할 수 있습니다. 블로그에 시작하는 방법에 대한 단계별 가이드가 있습니다. 완전히 사용자 정의 가능한 워크플로를 구축할 수 있는 좋은 방법입니다.

Zapier AI 빌더

Zapier를 사용하면 몇 분 안에 나만의 초인적인 팀원을 만들 수 있습니다! AI 에이전트에게 회사 지식을 부여하고 여러분이 잠자는 동안 7,000개 이상의 앱에서 업무를 수행하도록 할 수 있습니다.

Zapier는 직장에서 일상적인 업무를 처리할 지능형 에이전트를 구축하고자 할 때 유용합니다. 팀이 사람이 가장 잘하는 일에 집중할 수 있도록 설계되었습니다.

기타 주목할 만한 AI 에이전트 빌더

이미 6개의 AI 에이전트 빌더가 소개되었지만, 그 외에도 더 많은 에이전트 빌더가 있습니다. 일부는 OpenAI의 API를 리패키징한 버전이고, 다른 일부는 다양한 LLM을 기반으로 하는 포괄적인 시스템입니다.

가상 프로토콜이나 엘리자 OS와 같이 매우 틈새 시장에 특화된 AI 에이전트 빌더도 있는데, 이를 사용하면 트위터에 존재하고 암호화폐 거래를 위한 투자 포트폴리오를 갖춘 AI 에이전트를 만들 수 있습니다.

다음은 주목할 만한 다른 AI 에이전트 빌더입니다:

Microsoft Azure AI. 인텔리전트 에이전트를 빠르게 구축하고 배포할 수 있는 강력한 플랫폼입니다. 광범위한 메모리, 지식 추출을 위해 바로 사용할 수 있는 다양한 통합 기능, 유연한 모델 선택이 가능합니다.
OpenAI API. OpenAI를 사용하면 GPT, o1, o3와 같은 최첨단 모델을 사용하여 AI 에이전트를 사용자 지정할 수 있습니다.
IBM 왓슨 어시스턴트: 자연어 이해 능력을 갖춘 대화형 AI 에이전트를 만들기 위한 강력한 플랫폼입니다. 빠르고 친절한 고객 관리를 위한 대화형 AI로 청구됩니다.

FAQ: 자주 묻는 AI 상담원 질문

아래에서 AI 에이전트 및 AI 에이전트 빌더에 대해 가장 자주 묻는 질문을 모아 한 곳에서 답을 찾을 수 있도록 정리했습니다. 이 과정을 모두 마치면 AI 에이전트 마법사가 되어 첫 번째 에이전트를 구축할 준비가 된 것입니다.

초보자를 위한 최고의 AI 에이전트 빌더는 무엇인가요?

아웃시스템즈, 버블 AI, 재피어 AI 빌더와 같은 노코드 플랫폼은 초보자에게 이상적입니다. 이러한 플랫폼은 사용자 친화적인 인터페이스, 시각적 템플릿, 사전 구축된 자동화를 갖춘 업계 표준 에이전트 빌드를 제공합니다.

AI 에이전트를 완전히 처음 사용하거나 CSS와 자바스크립트의 차이점을 모르는 경우, 코드가 필요 없는 AI 에이전트 빌더가 새로운 베스트 프렌드가 될 것입니다.

AI 에이전트를 구축하려면 코딩 기술이 필요한가요?

꼭 그렇지만은 않습니다! 노코드 및 로우코드 툴을 사용하면 누구나 AI 에이전트를 만들 수 있습니다.

그러나 복잡한 목표를 가진 맞춤형 AI 에이전트를 구축하려는 경우에는 코딩이 필요합니다.

AI 챗봇과 AI 에이전트의 차이점은 무엇인가요?

AI 챗봇은 주로 대화를 처리합니다. 챗봇과 대화하면 사용자가 말하는 내용에 따라 미리 설정된 답변을 제공합니다. 고급 챗봇은 ChatGPT와 같은 NLP(자연어 처리)를 사용하여 대화형 답변을 제공할 수 있지만 자율적으로 행동할 수는 없습니다.

반면 AI 에이전트는 복잡한 작업을 자율적으로 수행하고, 데이터를 통해 학습하며, 의사 결정을 자동화할 수 있습니다. 다양한 외부 소스에서 마음대로 데이터를 추출하여 직면한 문제를 사전에 학습함으로써 보다 효율적인 해결책을 제시할 수 있습니다.

챗봇인 AI 고객 지원 상담원을 둘 수 있으므로 어느 정도 교차점이 있습니다. 그렇다면 이 AI 상담원 챗봇은 고객에 대한 데이터를 가져와 실시간으로 대화를 개인화할 수 있습니다. 응답 방법을 미리 프로그래밍하지 않고도 회사 정책을 스캔하고 이해하여 최신 정보를 제공할 수 있습니다.

AI 에이전트를 만드는 데 드는 비용은 얼마인가요?

비용은 매우 다양합니다. OpenAI의 무료 티어 API와 같은 무료 도구부터 월 수천 달러에 달하는 엔터프라이즈급 솔루션도 있습니다.

AI 에이전트의 혜택을 가장 많이 받는 산업은 무엇인가요?

AI 에이전트는 고객 서비스, 영업, 의료, 금융, 전자상거래, 프로젝트 관리 등의 산업을 혁신하고 있습니다. 효율성과 자동화를 개선하여 워크플로를 간소화하고 팀의 시간을 절약하는 데 도움을 줍니다.

AI 에이전트를 구축하는 데 얼마나 걸리나요?

AI 에이전트를 구축하는 데 걸리는 시간은 구축 방법과 복잡도에 따라 달라집니다.

코드가 필요 없는 초보자 친화적인 솔루션 중 하나를 사용하면 몇 시간에서 며칠 내에 AI 에이전트를 가동할 수 있습니다.

처음부터 직접 코딩하는 경우에는 복잡도에 따라 다릅니다. 비교적 간단한 AI 에이전트의 경우 한 달에서 몇 달까지 걸릴 수 있습니다(더 복잡한 경우).

나에게 맞는 AI 에이전트 빌더 찾기

AI 에이전트는 비즈니스에서 업무를 자동화하고, 의사 결정을 개선하며, 효율성을 높이는 방법을 혁신적으로 바꾸고 있습니다. 코드 없는 플랫폼을 막 시작한 초보자부터 고급 AI 모델을 찾고 있는 개발자까지, 여러분을 위한 AI 에이전트 빌더가 있습니다.

지금 바로 꿈의 AI 에이전트 구축을 시작하세요!