AI 에이전트란?

AI 에이전트는 미리 결정된 목표를 달성하기 위해 작동하는 코드 또는 메커니즘입니다. AI 에이전트의 예는 챗봇, 스마트 홈 및 금융에 사용되는 프로그래매틱 거래 소프트웨어와 같은 것에 대한 코드에서 찾을 수 있습니다. Azure Bot Service 및 Bot Framework는 이러한 AI 에이전트를 빌드하고 더 큰 소프트웨어 애플리케이션에 통합하는 데 사용할 수 있는 플랫폼의 예입니다.

사용자는 대화형 인터페이스에 점점 더 많이 참여하고 있으며, 이는 인간이 자연어를 통해 자신의 요구를 표현하고 작업을 신속하게 완료하는 보다 자연스러운 환경을 제공할 수 있습니다. 많은 기업에서 대화형 AI 애플리케이션은 경쟁력 있는 차별화 요소가 되고 있습니다. 많은 조직에서 고객이 시간을 보내는 동일한 메시지 플랫폼 내에서 봇을 사용할 수 있도록 전략적으로 만들고 있습니다.

전 세계의 조직은 고객과 직원 모두와의 보다 효율적이고 자연스러운 상호 작용을 촉진할 수 있는 대화형 AI로 비즈니스를 혁신하고 있습니다. 다음은 몇 가지 일반적인 사용 사례입니다.

• 고객 지원
• 엔터프라이즈 도우미
• 콜센터 최적화
• 차내 음성 도우미

봇 빌드

Azure Bot Service 및 Bot Framework는 필요한 AI 에이전트를 만드는 데 도움이 되는 통합 도구 및 서비스 집합을 제공합니다. 봇을 만들 때 선호하는 개발 환경 또는 명령줄 도구를 선택합니다. SDK는 C#, JavaScript, TypeScript 및 Python용으로 존재합니다. Java용 SDK는 개발 중입니다. 봇을 디자인하고 빌드하는 데 도움이 되는 다양한 봇 개발 단계를 위한 도구를 제공합니다.

계획

목표, 프로세스 및 사용자 요구 사항을 철저히 이해하는 것은 성공적인 봇을 만드는 프로세스에 중요합니다. 코드를 작성하기 전에 모범 사례에 대한 봇 설계 가이드라인을 검토하고 봇의 요구 사항을 파악합니다. 간단한 AI 에이전트를 만들거나 음성, 자연어 이해, 질문 답변과 같은 보다 정교한 기능을 포함할 수 있습니다.

계획 단계에서 AI 에이전트를 설계하는 동안 다음 측면을 고려합니다.

• 봇 페르소나 정의:
  • 봇은 어떤 모습이어야 하나요?
    • 이름은 무엇으로 지정해야 할까요?
    • 봇의 성격은 어떠한가요? 성별이 있나요?
    • 봇은 어려운 상황과 질문을 어떻게 처리해야 하나요?
• 대화 흐름 디자인:
  • 사용 사례에 대해 어떤 유형의 대화를 기대할 수 있나요?
• 평가 계획 정의:
  • 성공을 어떻게 측정하려고 하나요?
  • 서비스를 개선하기 위해 어떤 측정값을 사용하려고 하나요?

봇을 디자인하는 방법에 대한 자세한 내용은 봇 디자인 원칙을 참조하세요.

빌드

봇은 대화형 인터페이스를 구현하고 Bot Framework 서비스와 통신하여 메시지와 이벤트를 보내고 받는 웹 서비스입니다. Bot Framework Service는 Azure Bot Service 및 Bot Framework의 구성 요소 중 하나입니다. 다양한 환경 및 언어로 봇을 만들 수 있습니다. Azure Portal에서 봇 개발을 시작하거나 로컬 개발을 위해 C#, JavaScript 또는 Python 템플릿을 사용할 수 있습니다. 또한 SDK를 통해 사용할 수 있는 많은 기능을 보여주는 다양한 샘플 에 액세스할 수 있습니다. 이 샘플은 더 풍부한 기능을 가진 시작점을 원하는 개발자에게 적합합니다.

Azure Bot Service 및 Bot Framework의 일부로 봇의 기능을 확장하는 데 사용할 수 있는 추가 구성 요소를 제공합니다. Azure Bot Service 및 Bot Framework를 사용하면 자신 있고 빠르게 봇을 빌드할 수 있습니다.

기능	설명	링크
자연어 처리 추가	봇이 자연어를 이해하고, 맞춤법 오류를 이해하고, 음성 기능을 사용하고, 사용자의 의도를 인식할 수 있게 해줍니다.	LUIS 사용 방법
질문에 답변	더 자연스럽고 대화하는 방식으로 사용자 질문에 답변하기 위해 기술 자료 추가	QnA Maker 사용 방법
여러 모델 관리	LUIS 및 QnA Maker와 같이 둘 이상의 모델을 사용하는 경우 봇이 대화하는 동안 어느 모델을 사용할지 지능적으로 결정합니다.	디스패치 도구
카드 및 단추 추가	그래픽, 메뉴 및 카드와 같은 텍스트 이외의 다른 미디어를 사용하여 사용자 환경 향상	카드 추가 방법

참고 항목

이 표는 포괄적인 목록이 아닙니다. 자세한 내용은 Azure Bot Service 설명서를 참조하세요.

테스트

봇은 서로 다른 여러 부분이 함께 작동하는 복잡한 애플리케이션입니다. 여느 복잡한 애플리케이션과 마찬가지로 이러한 복잡성으로 인해 흥미로운 버그가 발생하거나 봇이 예상과 다르게 작동할 수 있습니다. 따라서 봇을 게시하기 전에 테스트해야 합니다. 당사는 사용을 위해 릴리스되기 전에 봇을 테스트할 수 있는 여러 가지 방법을 제공합니다.

• 에뮬레이터를 사용하여 로컬로 봇을 테스트합니다. Bot Framework Emulator는 채팅 인터페이스를 제공할 뿐만 아니라 봇이 수행하는 작업을 수행하는 방법과 이유를 이해할 수 있도록 하는 디버깅 및 질문 도구를 제공하는 독립 실행형 애플리케이션입니다. 에뮬레이터는 개발 중인 봇 애플리케이션과 함께 로컬로 실행할 수 있습니다.
• 웹에서 봇을 테스트합니다. Azure Portal을 통해 봇을 구성한 후 웹 채팅 인터페이스를 통해 연결할 수도 있습니다. 웹 채팅 인터페이스는 실행 중인 코드에 직접 액세스할 수 없는 테스터 및 기타 사람들에게 봇에 대한 액세스 권한을 부여하는 좋은 방법입니다.
• Bot Framework SDK의 7월 업데이트로 봇을 단위 테스트합니다.

게시

웹에서 봇을 사용할 준비가 되면 Azure에 게시하거나 자체 웹 서비스나 데이터 센터에 게시합니다. 공용 인터넷에 주소를 두는 것은 사용자의 사이트나 채팅 채널 내부에서 봇에 생명을 불어넣는 첫 번째 단계입니다.

서비스에

Facebook, Messenger, Kik, Skype, Slack, Microsoft Teams, Telegram, 텍스트/SMS, Twilio, Cortana 및 Skype와 같은 채널에 봇을 연결합니다. Bot Framework는 이러한 다양한 플랫폼에서 메시지를 보내고 받는 데 필요한 대부분의 작업을 수행합니다. 봇 애플리케이션은 연결된 채널의 수와 유형에 관계없이 통일되고 정규화된 메시지 스트림을 수신합니다. 채널을 추가하는 방법에 대한 자세한 내용은 채널을 참조하세요.

Evaluate

Azure Portal에서 수집된 데이터를 사용하여 봇의 기능과 성능을 개선할 기회를 식별합니다. 트래픽, 대기 시간 및 통합과 같은 서비스 수준 및 계측 데이터를 가져올 수 있습니다. 분석은 또한 사용자, 메시지 및 채널 데이터에 대한 대화 수준의 보고 기능을 제공합니다. 자세한 내용은 분석을 수집하는 방법을 참조하세요.

일반적인 사용 사례의 패턴

대화형 AI 애플리케이션 구현에 사용되는 일반적인 패턴은 다음과 같습니다.

• 지식 봇: 지식 봇은 거의 모든 주제에 대한 정보를 제공하도록 설계할 수 있습니다. 예를 들어, 한 지식 봇은 "이 회의에 어떤 봇 이벤트가 있나요?" 또는 "다음 레게 쇼는 언제인가요?"와 같은 이벤트에 대한 질문에 답할 수 있으며 다른 봇은 "내 운영 체제를 어떻게 업데이트하나요?"와 같은 IT 관련 질문에 답할 수 있습니다. 또 다른 종류의 봇은 "John Doe는 누구인가요?" 또는 "Jane Doe의 이메일 주소는 무엇인가요?"와 같은 연락처에 대한 질문에 답할 수 있습니다.

  지식 봇의 디자인 요소에 대한 자세한 내용은 지식 봇 디자인을 참조하세요.

• 인간에게 전달: 봇이 아무리 장대한 AI를 보유하고 있다 하더라도 대화를 인간에게 전달해야 하는 경우가 있을 수 있습니다. 이 경우 봇은 언제 전달이 필요한지 인식하고 사용자에게 원활한 전환을 지원해야 합니다.

  전달까지의 패턴에 대한 자세한 내용은 봇에서 사람으로 대화 전환을 참조하세요.

• 애플리케이션에 봇 포함: 일반적으로 봇은 애플리케이션 외부에 존재하지만 애플리케이션과 통합될 수도 있습니다. 예를 들어 사용자가 정보를 찾는 데 도움이 되도록 애플리케이션 내에 지식 봇을 포함할 수 있습니다. 또한 지원 센터 애플리케이션 내에 봇을 포함시켜 수신되는 사용자 요청에 대한 첫 번째 응답자 역할을 하도록 할 수 있습니다. 봇은 간단한 문제를 독립적으로 해결하고 더 복잡한 문제를 인간 에이전트에게 전달할 수 있습니다.

  애플리케이션 내에서 봇을 통합하는 방법에 대한 자세한 내용은 애플리케이션에 봇 포함을 참조하세요.

• 웹 사이트에 봇 포함: 애플리케이션에 봇을 포함하는 것과 마찬가지로 봇을 웹 사이트에 포함하여 채널 간에 여러 방식으로 통신할 수 있습니다.

  웹 사이트에 봇을 통합하는 방법에 대한 자세한 내용은 웹 사이트에 봇 포함을 참조하세요.

다음 단계

• Azure Bot Service에 대한 기계 학습 백서 및 전자책을 검토합니다.
• AI + 기계 학습 아키텍처를 검토합니다.
• 인지 API로 지능형 애플리케이션 빌드(전자책).