설명
ServiceNow AI 에이전트는 워크플로우를 자동화하고 운영을 간소화하여 비즈니스 전반의 생산성을 높이도록 설계되었습니다. 이 에이전트는 지속적인 인간 개입 없이 결정을 내리고, 행동을 취하며, 환경과 상호작용할 수 있습니다. 이들은 새로운 정보에 적응하고, 시간이 지남에 따라 학습하며, 전통적인 자동화를 넘어서는 다양한 작업을 관리할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다.
ServiceNow AI 플랫폼의 지원을 받는 이러한 AI 에이전트는 AI 에이전트 오케스트레이터에 의해 안내받으며 팀으로 협력하여 작업합니다. 이러한 오케스트레이션은 결과를 가속화하고 조직에 무한한 숙련된 디지털 인력을 제공합니다. AI 에이전트의 개발은 에이전트의 역할, 목표 및 성공 지표를 정의하는 것으로 시작되는 여러 주요 단계를 포함합니다. 다음으로, 에이전트의 논리와 워크플로우를 관리하기 위해 대규모 언어 모델(LLM)과 오케스트레이션 프레임워크가 선택됩니다.
에이전트에 필요한 도구를 제공하기 위해서는 행동 및 지식 기반을 위한 API 통합이 필수적입니다. ServiceNow AI 에이전트 패브릭은 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 사용하여 에이전트를 외부 도구 및 리소스에 연결할 수 있게 합니다. 또한, 검색 증강 생성(RAG)을 활용하여 맥락 이해를 향상시킬 수 있습니다. 배포 전에 안전성과 신뢰성을 위한 철저한 테스트가 중요합니다. 배포 후에는 성능 모니터링, 피드백 수집 및 지속적인 반복이 에이전트의 기술과 전반적인 비즈니스 영향을 향상시키는 데 필수적입니다.
이러한 구조화된 접근 방식은 IT, HR 및 CRM을 포함한 다양한 분야에서 운영 효율성과 생산성을 크게 향상시킬 수 있는 효과적인 AI 에이전트의 개발을 보장합니다.
AI 에이전트의 핵심 기능
의사 결정
워크플로우 자동화
협업
적응성
API 통합
지속적인 학습
성능 모니터링
안전성 테스트
AI 에이전트 사용 방법은?
정의: AI 에이전트의 역할, 목표 및 성공 지표를 설정합니다.
선택: 대규모 언어 모델과 오케스트레이션 프레임워크를 선택합니다.
통합: 행동 및 지식 기반을 위한 API를 연결합니다.
테스트: AI 에이전트를 안전성과 신뢰성을 위해 철저히 평가합니다.
배포: AI 에이전트를 운영 환경에 배포합니다.
모니터: 성능을 추적하고 사용자 피드백을 수집합니다.
반복: 에이전트의 기술과 영향을 지속적으로 개선합니다.
AI 에이전트의 사용 사례
- IT 지원 자동화
- HR 프로세스 간소화
- 고객 관계 관리
- 운영 효율성
- 데이터 분석
