ChatGPT의 워크스페이스 에이전트: 개요 및 구축 방법

TL;DR

OpenAI는 트리거, 정의된 프로세스 및 도구 통합에 의존하는 반복 가능하고 구조화된 워크플로를 지원하기 위해 ChatGPT에 워크스페이스 에이전트를 발표했으며, 이를 통해 팀은 매번 수동으로 처리하는 대신 일상적인 작업을 자동화할 수 있습니다.

에이전트란?

에이전트는 세 가지 구성 요소를 사용하여 작업을 수행하는 시스템입니다: 에이전트를 시작하는 트리거, 특수 기술을 포함할 수 있는 프로세스, 그리고 에이전트가 연결할 수 있는 도구 또는 시스템입니다. 에이전트는 반복 가능하고 구조화된, 시간 기반 또는 이벤트 기반, 도구 기반 작업에 가장 유용합니다. 전통적인 결정론적 워크플로와 달리, 에이전트는 지시사항, 도구 및 가드레일 내에서 확률적으로 작동하며, 모델을 사용해 컨텍스트를 해석하고 제한된 결정을 내립니다.

에이전트의 구성 요소

워크스페이스 에이전트를 설계할 때는 책임, 시작 조건, 일시 중지 또는 중지 기준, 접근 가능한 도구와 정보, 따라야 할 프로세스, 그리고 관리 규칙을 명확히 해야 합니다. 예시로는 마케팅 캠페인 요약 에이전트(매주 월요일 오전 10시에 트리거되어 분석 도구와 공유 문서에서 KPI를 가져오고, 예산 변경 전 승인이 필요한 권고안을 초안 작성), 제품 피드백 트라이애지 에이전트(Slack 양식 제출에 의해 트리거되어 피드백을 검토하고 항목을 그룹화하며 주제를 요약하고, 고우선순위 이슈에 대한 에스컬레이션을 포함한 초안 티켓 생성), 그리고 영업 파이프라인 요약 에이전트(평일 매일 오전 8시에 트리거되어 파이프라인 데이터를 검토하고 위험을 표시하며 다음 단계 제안 및 소유자에게 알림) 등이 있습니다. 각 예시는 목표, 트리거, 프로세스 단계, 사용 도구, 그리고 관리 통제를 나열합니다.

에이전트 워크플로 예시

Common repeatable patterns that agents can implement include:

• Briefing: 여러 출처에서 입력을 수집하고, 핵심 신호를 추출하며, 청중을 위해 요약하고, 문서 또는 메모로 공유합니다. 사용 사례: 영업 계정 브리핑, 마케팅 캠페인 또는 경쟁사 요약, 경영진 산업 브리핑.
• Triage and routing: 들어오는 항목을 검토하고, 분류 및 우선순위를 지정하며, 다음 단계 산출물을 라우팅하거나 생성하고, 소유자에게 알립니다. 사용 사례: 지원 피드백을 버그 또는 기능 요청으로 전환, 내부 IT/운영 요청을 긴급도에 따라 처리, 채용 후보자 스크리닝.
• Analysis and recommendation: 원본 데이터를 가져와 패턴, 격차 및 트레이드오프를 분석하고, 권고안을 형성한 뒤 메모, 프레젠테이션, 스프레드시트 또는 이메일 초안을 작성합니다. 사용 사례: 재무 예산 대비 실제 정산, 제품/사용자 피드백 분석, 조달 공급업체 견적 비교.
• Content creation: 노트 또는 원본 자료에서 초안을 생성하고, 어조와 정확성을 편집하며, 청중 및 채널에 맞게 맞춤화한 뒤 게시하거나 전송합니다. 사용 사례: 브리프에서 마케팅 자산 생성, 관리자 온보딩 계획, 영업 후속 이메일.
• Planning and coordination: 제약 조건에서 계획을 수립하고, 의존성을 확인하며, 행동을 취하거나 준비하고, 시스템을 업데이트하며, 사람들에게 알립니다. 사용 사례: 프로젝트 매니저가 작업을 차단하고 회의를 일정 잡기, 이벤트 조정, 관리자가 양식, 알림, 주문, 예약을 관리.

ChatGPT에서 에이전트 사용하기

먼저 조직 내에 이미 구축된 에이전트를 사용해 보세요. 에이전트의 설계 목적, 의존하는 도구, 기대되는 출력물을 이해합니다. 위험이 낮은 요청과 간단한 입력으로 시작한 뒤 결과를 검토하여 에이전트가 작업에 어떻게 접근하는지 확인합니다. 잘 구축된 에이전트라도 더 넓은 컨텍스트, 작업의 중요성, 그리고 좋은 답변을 정의하기 위해 인간의 판단이 필요함을 기억하세요.

ChatGPT에서 나만의 에이전트 구축하기

After identifying a strong use case, you can build a workspace agent using the agent builder:

1. Start in plain language: 에이전트가 수행해야 할 작업, 성공이 어떤 모습인지, 그리고 제약 사항을 설명합니다; 빌더가 이를 명확한 워크플로로 변환해 주며, 채팅에서 다듬거나 직접 편집할 수 있습니다.
2. Choose tools and connectors: 에이전트가 사용할 승인된 앱을 선택합니다; 필요한 시스템을 설명하고 빌더가 추가 및 인증 과정을 안내하도록 합니다.
3. Choose a trigger: 에이전트가 언제 실행될지 결정합니다—인간이 트리거(누군가 요청)하거나 일정에 따라 트리거(설정된 시간) 중 하나를 선택합니다; 빌더 채팅에서 평문으로 트리거를 설정합니다.
4. Add guardrails: 민감한 작업에 대한 경계, 필수 승인, 인간이 개입하는 체크포인트를 빌더 채팅에서 직접 설정합니다; 빌더가 이에 따라 지시사항을 수정합니다.

프리뷰를 사용한 에이전트 테스트

에이전트 구축은 반복적인 과정입니다. 현실적인 예시로 테스트합니다—명확한 요청과 컨텍스트가 누락되었거나 모호한 복잡한 요청을 포함하여—에이전트가 어떻게 동작하는지, 명확한 지시사항이나 가드레일이 필요한 부분을 확인합니다. 대화를 활용해 무슨 일이 일어났는지 이해하고, 문제를 찾아내며, 지시사항을 단계별로 다듬습니다.

에이전트 편집하기

첫 번째 버전이 어색하게 느껴진다면, 지시사항을 직접 업데이트하여 개선할 수 있습니다(단계 명확화, 출력 형식 조정, 제약 추가 등 작은 구체적인 변경). 또는 빌더 대화에서 자연어로 코칭할 수도 있습니다(누락된 요소 지적, 개방형 질문, 에이전트가 자신의 추론을 설명하도록 하여 격차를 드러냄). 변경 후 다시 테스트하여 업데이트가 정상 작동하는지 확인합니다.

팀에 에이전트 확장하기

워크스페이스 에이전트는 공유되고 반복 가능한 작업을 위해 설계되었습니다. 에이전트를 공유하면 팀이 매번 프로세스를 새로 만들지 않고도 일관된 방식으로 작업을 수행할 수 있습니다. 공유 시 작업 내용, 사용 시점, 제공할 입력, 기대되는 출력 등을 명확히 하고, 팀이 이미 이해하고 있는 특정 반복 워크플로에 에이전트를 연결하며, 채택을 원활하게 하기 위해 한두 개의 예시 프롬프트를 포함합니다. 워크스페이스 관리자는 역할 기반 접근 제어를 통해 커넥터와 기능 접근을 관리하므로, 팀원들은 Slack, Gmail 등 시스템과 연동하기 위해 적절한 권한이 필요할 수 있습니다.