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Build reliable customer-facing AI agents with Parlant: an interaction control harness optimized for controlled, consistent, and predictable LLM interactions.

What it solves

Parlant는 고객 대면 AI 에이전트를 위해 설계된 인터랙션 제어 하네스입니다. 시스템 프롬프트가 복잡해지면서 효과가 떨어지는 "프롬프트 과부하" 문제와 자연스럽고 비선형적인 대화에서 라우팅 그래프가 깨지기 쉬운 문제를 해결합니다. 금융·헬스케어와 같은 고위험·규제 산업에서 에이전트가 일관되고 규정 준수하며 브랜드에 맞는 행동을 유지하도록 합니다.

How it works

단일 거대한 프롬프트 대신 Parlant는 "컨텍스트 매칭 엔진"을 사용해 대화의 각 턴마다 LLM에 전달할 집중된 컨텍스트 윈도우를 동적으로 조립합니다. 현재 인터랙션에 즉시 관련된 가이드라인, 도구, 지식을 필터링합니다.

핵심 구성 요소는 다음과 같습니다:

Guidelines: 조건‑행동 쌍으로 행동 규칙 역할을 합니다.
Relationships: 의존성 및 배제 관계로 어떤 가이드라인이 활성화될지 우선순위와 제한을 지정합니다.
Journeys: 다중 턴 표준 운영 절차(SOP)로, 사용자 입력에 따라 유연하게 조정하면서 에이전트를 프로세스로 안내합니다.
Canned Responses: 엄격 모드에서 사용하는 사전 승인 템플릿으로, 중요한 순간에 환각을 방지합니다.
Tools: 특정 관찰이 일치할 때만 외부 API를 호출해 잘못된 도구 호출을 방지합니다.
Glossary: 도메인별 용어 매핑으로 에이전트가 산업 전문 용어를 정확히 이해하도록 돕습니다.

Who it’s for

B2C 또는 민감한 B2B AI 에이전트(예: 지원, 영업, 온보딩)를 개발하는 팀을 위한 솔루션입니다. 높은 정밀도, 감사 가능성, 빠른 피드백 루프가 필요하며, 그래프를 다시 작성하거나 모델을 파인튜닝하지 않고도 에이전트 행동을 업데이트할 수 있습니다.

Highlights

Dynamic Context Engineering: 관련 지시와 도구만 프롬프트에 포함시켜 모델 혼란을 방지합니다.
B2B/B2C Governance: 규정 준수와 브랜드 보이스 일관성을 내장 지원합니다.
Hallucination Prevention: 엄격한 출력 모드와 정형 응답을 사용해 고위험 인터랙션에서 환각을 방지합니다.
Explainability: 모든 결정 및 가이드라인 매치에 대해 완전한 OpenTelemetry 추적을 제공합니다.
LLM Agnostic: LiteLLM을 통해 OpenAI, Anthropic 등 다양한 제공자를 지원합니다.
Framework Integration: LangGraph, LlamaIndex 등 다른 도구와 함께 작동하며 행동 제어 레이어 역할을 합니다.