Vercel 팀은 지능형 에이전트 구축에 대한 실제 경험을 공유합니다. 지능형 에이전트는 만병통치약이 아니라 특정 시나리오에 적합한 실용적인 도구이며, 특히 반복 횟수가 많고 인지 부하가 낮은 "쉽게 따먹을 수 있는" 작업에 적합합니다. 배경 및 목적 프런트엔드 개발 및 배포에 중점을 둔 플랫폼인 Vercel은 고객 지원, 코드 검토, 영업 운영의 효율성 향상 등 기업에서 AI 에이전트의 잠재력을 인지하고 있습니다. 핵심 목표는 Vercel이 자사 제품(예: Vercel AI 툴체인)을 사용하여 맞춤형 내부 에이전트를 구축하는 방법을 공유하고, 이를 통해 팀이 지루한 작업에서 벗어나 고부가가치 업무에 집중할 수 있도록 지원하는 것입니다. Vercel 팀은 적절한 문제를 선택하는 것이 중요하다고 생각합니다. 현재 AI 모델은 강력하지만 안정성이 제한적입니다. 기업은 복잡한 애플리케이션을 맹목적으로 추진하기보다는 AI가 작업을 수행할 수 있고 비즈니스 수익이 확실한 문제점을 해결하는 데 우선순위를 두어야 합니다. 지능형 에이전트를 구축하는 것은 결코 쉬운 일이 아닙니다. 팀은 두 가지 주요 과제에 직면했습니다. 첫째, 현재 AI 솔루션에 적합한 문제를 파악하는 것이었습니다. 고정밀 코드 검토와 같은 많은 작업은 여전히 프로덕션에 인적 엔지니어링 자원을 필요로 합니다. 둘째, 동적이거나 인지 부하가 높은 시나리오에서 모델의 불안정성과 같은 한계로 인해 비용 효율성을 정량화하기 어렵습니다. 더욱이, 기업은 대규모 배포를 위한 엔지니어링 역량이 부족한 경우가 많아 많은 AI 실험이 프로토타입 단계에 머물러 있습니다. Vercel의 경험은 단순성부터 시작하고 지능형 에이전트를 "완전히 자동화된 마법 도구"로 간주하지 않는 것이 좋다는 것을 시사합니다. 팀이 얻은 핵심 교훈은 팀 간 실험을 기반으로 여러 가지 실질적인 통찰력을 추출한 것으로, 반복과 인간 감독의 결합을 강조합니다. 인지 능력이 낮고 반복적인 작업의 우선순위를 정하세요. 현재 지능형 에이전트의 가장 신뢰할 수 있는 형태는 데이터 입력, 예비 조사, 자격 심사, 문제 분류와 같이 인간이 지루하다고 생각하는 "기계적 작업"을 처리하는 것입니다. 이러한 작업은 AI가 안정적으로 실행할 수 있을 만큼 예측 가능하지만, 기존 스크립트를 사용하여 자동화하기에는 너무 동적입니다. 바로 이것이 AI의 "안전지대"입니다. • 팀의 문제점을 해결하는 것부터 시작하세요. "직무에서 가장 짜증 나는 부분은 무엇인가요?" 또는 "반복되지 않았으면 하는 작업은 무엇인가요?"와 같은 간단한 인터뷰를 통해 기회를 파악하는 것이 좋습니다. 이러한 접근 방식을 통해 측정 가능한 생산성 향상(예: 50% 이상의 시간 절약)으로 이어질 수 있는 간단한 자동화 프로젝트를 빠르게 파악할 수 있습니다. • 인간 감독 루프 통합: 지능형 에이전트는 "반자율" 모드로 설계되어야 하며, 보안 또는 영업 후속 조치와 같은 중요한 결정에 앞서 인간의 검토를 거쳐야 합니다. 이를 통해 효율성과 정확성의 균형을 이루고 AI의 착시 현상과 관련된 위험을 방지할 수 있습니다. • 오픈 소스 도구는 개발을 가속화합니다. Vercel은 개발자가 워크플로를 빠르게 구축할 수 있도록 돕는 지능형 분류를 위한 generateObject 함수와 같은 재사용 가능한 템플릿을 공유합니다. 이러한 교훈은 전문적인 관점을 강조합니다. 즉, AI 에이전트는 파괴적인 변화가 아닌 점진적인 도구이며 기존 프로세스와 긴밀하게 통합되어야 합니다. 사례 연구 팀은 두 가지 내부 프로젝트를 통해 얻은 교훈을 어떻게 적용했는지 생생하게 보여줍니다. 리드 관리 담당자: 이전에는 웹사이트 리드를 직접 조사하고 분류하고 후속 이메일을 작성하는 데 10명의 팀이 필요했습니다. 새로운 담당자는 회사 배경 조사, 개인 맞춤 이메일 생성을 자동화하고, Slack을 통해 결과를 담당자에게 전달하여 승인을 받습니다. 결과: 팀 인원이 9명으로 줄어들어 복잡한 영업 업무에 집중하고 효율성이 크게 향상되었습니다. • 악용 방지 에이전트: 보안팀에서 피싱 및 스팸 등의 신고를 처리하는 데 사용됩니다. 이 에이전트는 URL의 시각적/텍스트 콘텐츠를 자동으로 분석하고, 처리 옵션을 권장하며, 검토를 위해 엔지니어에게 전달합니다. 결과: 티켓 처리 시간이 59% 단축되어 보안팀이 예외적인 상황에 집중할 수 있게 되었습니다. 블로그 주소
