워크스페이스 에이전트
ChatGPT에서 반복 작업을 위한 에이전트를 이해하고 구축하며 활용하기.
대부분의 ChatGPT 사용자는 이미 초안 작성, 요약, 브레인스토밍, 질문 응답과 같은 일회성 작업에 AI를 활용하는 방법을 알고 있습니다. AI 활용의 다음 단계는 더 넓은 범위로 확장되며 일상적인 업무에 더욱 깊이 통합됩니다. AI는 단편적인 작업을 돕는 수준을 넘어, 공유 시스템, 표준화된 인계, 일관된 결과물, 그리고 시간, 정확성, 프로세스와 같은 실제 제약 조건에 기반한 반복 가능한 워크플로를 지원하는 데 점점 더 많이 활용되고 있습니다.
바로 이 지점에서 ChatGPT의 워크스페이스 에이전트가 활용됩니다. 워크스페이스 에이전트는 반복 가능한 워크플로를 위해 설계되었으며, 매번 단계를 다시 설명하거나 툴 간에 정보를 복사하며 수동으로 처리하던 작업을 자동화합니다. 블로그 게시물을 통해 워크스페이스 에이전트에 대해 자세히 알아보세요.
에이전트 구축이 처음이라면, 먼저 핵심 개념에 집중해 실제로 구축을 시작할 때 일관된 결과를 얻을 수 있도록 워크스페이스 에이전트를 설정하는 방법을 알아보도록 하세요.
일반적으로 에이전트는 트리거, 전문화된 역량을 포함할 수 있는 프로세스, 그리고 연결 가능한 툴 또는 시스템이라는 세 가지 구성 요소로 작업을 수행하는 시스템입니다.
구성 요소 | 설명 | 예시 |
트리거 | 에이전트를 시작하는 요소 | 일정('매주 평일 오전 9시') 또는 수동 실행('지금 실행'). |
프로세스 및 역량 | 에이전트가 작업을 기대하는 방식으로 완료하기 위해 따르는 단계 | 입력을 검토하고, 누락된 정보를 확인하며, 결과를 작성한 뒤 이를 전달하거나 다음 작업을 수행하는 과정. |
툴 및 시스템 | 에이전트가 정보를 수집하고, 허용된 경우 작업을 수행할 수 있도록 승인된 툴과 통합. | Slack, CRM, 내부 문서, 티켓 시스템 또는 공유 문서 |
다음과 같은 경우 에이전트가 가장 효과적으로 활용됩니다.
- 반복 가능: 동일한 작업이 정기적으로 발생함
- 구조화됨: 결과물의 형식이 명확해 에이전트가 잘 수행하고 있는지 판단할 수 있음
- 시간 기반 또는 이벤트 기반: 일정 주기로 실행되거나 특정 이벤트에 의해 트리거됨
- 툴 기반: 팀에서 사용하는 시스템에서 데이터를 읽거나 쓰는 작업이 필요함
열린 사고, 브레인스토밍, 탐색적 글쓰기와 같은 작업에는 일반 채팅이 더 적합한 경우가 많으며, 특히 일회성 작업에서는 그렇습니다.
에이전트는 과거에 구축했던 기존 API 워크플로와도 다릅니다. 다른 툴에서 사용하는 기존 워크플로는 대부분 결정론적이라, 각 단계가 명확히 정해져 있고 로직을 변경하지 않는 이상 매번 같은 흐름으로 실행됩니다. 에이전트는 보다 확률적으로 동작합니다. 에이전트는 여전히 지침, 툴, 가드레일 내에서 동작하지만, 모델을 활용해 컨텍스트를 해석하고, 제한된 범위 내에서 의사결정을 내리며, 작업을 진행하는 방식을 유연하게 조정합니다.
워크스페이스 에이전트를 설계할 때는 이를 여러 구성 요소로 나누어 생각하는 것이 도움이 됩니다. 업무를 사람에게 맡기기 전에 어떤 내용을 명확히 해야 하는지 떠올려 보세요. 담당 범위는 무엇인지, 언제 시작해야 하는지, 어떤 조건에서 멈추거나 중단해야 하는지, 어떤 툴과 정보를 사용할 수 있는지, 어떤 프로세스를 따라야 하는지, 그리고 어떤 규칙을 준수해야 하는지를 정의하는 것이 중요합니다.
에이전트는 앱에 대한 액세스가 필요할 수 있습니다. ChatGPT에서 앱(새 창에서 열기)에 대해 더 알아보세요.
아래에서 에이전트 구성 예시를 확인해 보세요.
마케팅 캠페인 요약 에이전트 | 제품 피드백 분류 에이전트 | 영업 파이프라인 요약 에이전트 | |
목표: 에이전트의 전체 목표는 무엇인가요? | 캠페인 성과를 분석하고 최적화 방안 제안 | 신규 제품 피드백을 요약하고 적절한 담당자에게 전달 | 파이프라인 변화를 모니터링하고 위험 요소와 기회 식별 |
트리거: 작업을 시작하게 하는 요소는 무엇인가요? | 매주 월요일 오전 10시 | Slack에서 양식 제출 시 | 매주 평일 오전 8시 |
프로세스: 어떤 단계를 따라야 하나요? | KPI 수집, 트렌드 분석, 요약 작성, 다음 단계 제안, 담당자 지정 | 피드백 검토, 관련 항목 그룹화, 핵심 주제 요약, 후속 조치 담당자 제안 | 파이프라인 검토, 위험 요소 표시, 다음 단계 제안 |
툴: 어떤 시스템 또는 애플리케이션에 액세스해야 하나요? | 분석 툴 및 공유 요약 문서 | Slack, 티켓 시스템 및 요약 문서 | CRM, 이메일 또는 Slack, 그리고 파이프라인 추적 도구 |
거버넌스: 어떤 제어가 필요한가요? 언제 중단하고 상위로 전달해야 하나요? | 권고안 초안, 예산 변경 전 승인 필요 | 티켓 초안 생성, 높은 우선순위 이슈는 상위 전달, 제출 전 승인 필요 | 인사이트 및 권고안 초안 작성, 담당자에게 알림, 승인 없이 직접 커뮤니케이션 금지 |
아래 예시는 팀과 기능 전반에서 공통적으로 나타나는 반복 가능한 작업 패턴으로, 에이전트 워크플로 패턴으로 이해할 수 있습니다. 각 예시는 에이전트가 수행할 수 있는 핵심 워크플로 유형을 보여줍니다. 사용되는 툴, 데이터, 결과물은 달라질 수 있지만, 기본적인 패턴은 일관되게 유지됩니다.
워크플로 | 작동 방식 | 활용 예시 |
브리핑 여러 소스에서 정보를 수집해 핵심만 정리하고, 의사결정에 바로 활용할 수 있는 형태로 구성합니다. | 1) 입력 수집 2) 비교 및 핵심 신호 도출 3) 대상에 맞게 요약 4) 문서, 메모 또는 브리핑 형태로 공유 | 영업: CRM, 통화, Slack, 뉴스 데이터를 바탕으로 계정 브리핑 작성 마케팅: 분석 툴, 소셜, 문서를 활용해 캠페인 또는 경쟁사 요약 정리 경영진: 권고안을 포함한 일일 산업 브리핑 작성 |
분류 및 라우팅 수신 항목을 처리하고 올바른 다음 단계로 전달되도록 합니다. | 1) 수신 항목 검토 2) 분류 및 우선순위 지정 3) 다음 단계 결과물을 전달하거나 생성 4) 담당자 및 요청자에게 알림 | 지원: 피드백을 버그, 기능 요청 또는 후속 작업으로 전환 IT/운영: Slack에서 내부 요청을 처리하고 긴급도에 따라 전달 채용: 지원자를 선별하고 적절한 프로세스로 이동 |
분석 및 권고 데이터나 근거를 해석해 관점을 도출하고 이를 초기 산출물로 정리합니다. | 1) 원본 데이터 수집 2) 패턴, 격차, 트레이드오프 분석 3) 권고안 도출 4) 메모, 발표 자료, 스프레드시트 또는 이메일 초안 작성 | 재무: 예산과 실적을 비교 정리하고 관리자용 메모 작성 제품/리서치: 사용자 피드백을 분석하고 우선순위 제안 조달: 공급업체 견적 비교, 의사결정 매트릭스 작성, 구매 주문 이메일 초안 작성 |
콘텐츠 생성 콘텐츠를 만들거나 업데이트한 뒤 특정 대상이나 채널에 맞게 조정합니다. | 1) 메모 또는 원본 자료를 바탕으로 초안 작성 2) 어조와 정확성에 맞게 편집 3) 대상 고객과 채널에 맞게 조정 4) 게시 또는 발송 | 마케팅: 브리프를 캠페인 자산으로 전환하고 피드백을 위해 공유 관리자 메모를 온보딩 계획 또는 교육 자료로 전환 영업: 후속 이메일, QBR 요약, 이해관계자 보고 작성 |
계획 및 조정 목표를 일정 기반 작업과 시스템 업데이트로 전환 | 1) 제약 조건을 반영해 계획 수립 2) 의존 관계 및 가용성 확인 3) 작업 수행 또는 실행 준비 4) 시스템 업데이트 및 관련자 알림 | PM/비서실: 작업 일정 확보, 회의 일정 조율, 트래커 업데이트 이벤트: 오프사이트, 등록, 출장 계획 조율 관리자: 양식, 알림, 주문, 예약 및 후속 작업 관리 |
먼저 조직에서 이미 구축한 에이전트를 사용하는 것부터 시작할 수 있습니다. 에이전트가 어떤 작업을 잘 수행하도록 설계되었는지, 어떤 툴을 활용하는지, 어떤 결과물을 생성하는지부터 이해하는 것이 중요합니다.
위험 부담이 적은 요청부터 시작해 에이전트의 동작 방식을 확인해 보세요. 간단한 입력부터 시도한 뒤 결과를 검토해 작업을 어떻게 처리하는지 파악해 보세요.
아무리 잘 구축된 에이전트라도 사람의 판단이 여전히 중요하다는 점을 기억하세요. 더 넓은 컨텍스트, 작업의 중요도, 그리고 좋은 결과가 무엇인지에 대해서는 사용자가 가장 잘 알고 있는 경우가 많습니다.
기본 개념을 이해하고 적합한 활용 사례를 찾았다면, 나만의 워크스페이스 에이전트를 구축할 수 있습니다. 이미 ChatGPT에 구축된 스킬을 가지고 있을 수도 있습니다. 워크스페이스 에이전트는 지침 내에서 스킬을 활용할 수 있습니다.
참고: ChatGPT Enterprise에서는 에이전트 구축 권한이 워크스페이스 관리자에 의해 관리됩니다.
- 쉬운 말로 시작하기: 에이전트 빌더 채팅에서 에이전트가 수행해야 할 작업, 성공적인 결과의 기준, 그리고 따라야 할 제약 조건을 설명하세요. 에이전트 빌더는 이를 명확한 단계로 구성된 워크플로로 변환하며, 이후 채팅에서 계속 개선하거나 워크플로와 지침을 직접 수정할 수 있습니다.
- 툴 및 커넥터 선택: 에이전트가 워크플로를 수행하는 데 사용할 수 있는 승인된 앱을 선택하세요. 에이전트가 액세스해야 하는 시스템을 설명하면, 에이전트 빌더가 해당 시스템을 추가하고 인증하는 과정을 안내합니다.
- 트리거 선택: 에이전트를 언제 실행할지 결정하세요. 에이전트 트리거는 에이전트를 실행시키는 이벤트입니다. 워크스페이스 에이전트의 경우, 사람에 의해 실행되거나(누군가 작업을 요청하는 경우), 일정에 따라 실행될 수 있습니다(정해진 시간에 실행). 에이전트 빌더 채팅에서 일반적인 언어를 사용해 트리거를 설정할 수 있습니다.
- 가드레일 추가. 민감한 작업에 대해 경계, 필요한 승인, 그리고 사람 검토 단계(human-in-the-loop)를 설정하세요. 이러한 설정은 에이전트 빌더 채팅에 직접 추가할 수 있으며, 에이전트 빌더가 지침을 자동으로 수정합니다.
에이전트 구축은 반복적인 과정으로 진행할 때 가장 효과적입니다. ChatGPT에서는 에이전트 빌더가 이 반복 과정의 일부로 작동합니다. 에이전트를 테스트하면서 대화를 활용해 어떤 일이 발생했는지 파악하고, 문제를 발견하며, 지침을 단계적으로 개선해 보세요.
명확한 요청뿐만 아니라 컨텍스트가 부족하거나 모호한 상황을 포함한 실제에 가까운 예시로 테스트를 시작해 보세요. 이를 통해 에이전트의 동작 방식을 이해하고, 더 명확한 지침이나 가드레일이 필요한 부분을 파악할 수 있습니다.
에이전트를 테스트하다 보면 초기 버전이 완벽하지 않은 것은 자연스러운 일입니다. 문제가 있다고 느껴질 때는 두 가지 방법으로 개선할 수 있습니다.
- 지침 직접 수정하기: 단계 명확화, 출력 형식 조정, 제약 조건 추가 등과 같이 에디터에서 작고 구체적인 수정을 진행하세요.
- 일반적인 언어로 조정하기: 문제가 명확하지 않을 때는 에이전트 빌더 대화를 활용해 해결해 보세요. 놓친 부분을 지적하거나, 열린 질문을 하거나, 추론 과정을 설명하도록 요청해 지침의 부족한 부분을 찾을 수 있습니다.
수정한 후에는 업데이트가 제대로 반영되었는지 다시 테스트해 보세요.
워크스페이스 에이전트는 공유되고 반복 가능한 작업을 위해 설계되었습니다. 에이전트를 공유하면 매번 새로운 방식으로 작업을 처리하는 대신, 팀이 일관된 방식으로 작업을 수행할 수 있습니다.
에이전트를 공유할 때는 어떤 용도인지 명확하게 설명하세요. 설명에는 처리하는 작업, 언제 사용하는지, 어떤 입력이 필요한지, 어떤 결과를 기대할 수 있는지를 포함하세요. 공유 에이전트는 팀이 이미 이해하고 있는 특정 반복 업무에 연결되어 있을 때 가장 효과적으로 작동합니다. 예시 프롬프트를 한두 개 포함하면 다른 사용자들이 쉽게 시작할 수 있어 도입이 훨씬 수월해집니다.
워크스페이스 관리자는 역할 기반 액세스 제어(RBAC)를 통해 커넥터와 기능 접근 권한을 관리하므로, 에이전트가 Slack, Gmail 또는 기타 툴과 연동되려면 팀원에게 적절한 권한이 필요할 수 있다는 점을 기억하세요.
