AI (Artificial Intelligence)

Salesforce Agentforce 란?

sfdc-exp 2025. 5. 7. 20:36

현재 모든 분야에서 회자되는 최대의 관심사는 누가 뭐래도 단연 ‘AI (Artificial INtelligence : 인공지능)’ 일 것이다. IT 분야는 당연하지만, 심지어 TV 예능에서도 ChatGPT 를 이용하여 출연자들이 지은 삼행시를 평가하기도 하고 대화도 나누는 모습을 볼 수 있다. 통신사 광고도 앞다투어 AI 기능을 탑재했다고 자랑하고, 모든 사람들의 일상이 큰 부분을 차지하는 핸드폰도 이제는 AI 를 기본적으로 장착하고 있다고 한다.

 

블로그를 시작하면서 아직 각각의 개인들에게 AI 는 큰 의미가 없다는 글을 쓴지가 불과 3개월도 지나지 않았는데, 이제는 그 표현을 수정해야겠다는 생각이 든다. 그렇다면 비지니스 영역은 어떠한가? 기업들이 어떻게 AI 를 활용할 것인가에 대한 고민이 이제는 현실화된 솔루션으로 등장하고 있는 것을 자주 보면서, 우리의 일상은 물론 모든 분야에 걸쳐 앞으로 닥쳐올 여러가지 변화에 대한 생각을 해본다.

 

Salesforce 는 AI 에 대해서 일찌기 고민을 하고 자사의 솔루션에 그 기능을 Einstein 으로 탑재한 후 발전을 거듭해왔다. Einstein 을 이용하여 데이터를 분석하고 사용자에게 상황별로 적합한 다음 업무를 추천하는 ‘NBA (Next Best Action)’ 와 같은 기능이나, 데이터를 분석한 결과를 사용자에게 제공하는 등의 기능으로 초창기 AI 기능을 꾸준히 선보여 왔다. 드디어 Salesforce 는 2024년에 열린 Dreamforce 행사에서 발표된 Agentforce 를 통해 본격적으로 차세대 AI 플랫폼의 탑재 및 새로운 세대의 AI 기능이 제공된다는 것을 공표하였다.

 

비지니스 AI 의 발전단계를 일반적으로 아래 그림과 같이 구분하는데, Salesforce 의 Agentforce 는 3단계에 해당하는 ‘Agent’ 에 해당한다.

 

 

그렇다면 Salesforce 의 Agentforce 는 어떤 기능을 가지고 있으면 어떻게 작동하는지에 대하여 간단히 알아보기로 하자.

 

◈ AI Agent 란?

‘AI Agent’ 를 설명하기 위해서는 이전 세대인 ‘생성형(Generative) AI’ 와의 차별적 우위를 설명하면 쉽게 이해할 수 있다. ‘생성형 AI’ 는 챗봇이라는 형태로 잘 설명이 된다. 최근 광고나 TV 프로그램에서 자주 볼 수 있는 AI 형태로 사용자가 ‘프롬프트(Prompt)’ 라는 형태로 입력을 하면 그 결과를 ‘거대 언어 모델 (LLM : Large Language Model)’ 을 이용하여 추론하고 그 결과를 사용자에게 되돌려 준다. 단순히 키보드로 입력된 텍스트 뿐만 아니라, 사용자가 업로드한 이미지를 분석하기도 하고, 제시한 프롬프트에 반응하여 음악을 만들어 주기도 한다.

 

‘생성형 AI’ 가 주어진 명령인 ‘프롬프트’ 를 기반으로 기동되어 결과를 준다는 것에 비교하여 ‘AI Agent’ 는 ‘자율적’으로 기동되어 ‘능동적’ 으로 사용자와 소통 및 결과를 만들어 낸다는 점에서 좀 더 진화한 AI 라고 할 수 있다. ‘AI Agent’ 는 사람이 하는 일을 일부 대체할 수 있을 정도의 기능을 가지고 있다. 

 

저녁을 먹고나면 로봇이 그릇을 모아 설겆이를 해주면 나는 그동안 TV 를 보면서 쉴 수 있는 시대가 올 것이다라는 상상은 대부분의 사람들이 어린 시절에 한번쯤은 해봤을 것이다. 이제 그런 상상이 ‘AI Agent’ 라는 기술을 통해 현실이 되고 있다. 실제로 고객들이 콜센터에 전화를 하거나 문자를 보내면 ‘AI Agent’ 가 관련된 데이터를 분석하면서 고객의 요청을 처리하는 시대가 된 것이다.

 

◈ Agentforce 란?

Salesforce 의 자료에 따르면, ‘Agentforce 는 자율 에이전트로 구성된 능동적인 대화형 AI 솔루션으로, Salesforce Platform에서 운영 된다’ 라고 정의할 수 있다. ‘자율 에이전트’ 라는 표현에서 알 수 있듯이 사람이 일일이 명령하지 않아도 발생한 상황에 대하여 정확히 이해하고 응답 및 조치를 하는 발전된 형태의 AI 라는 것이다. 목적에 맞게 생성된 Agent 는 주어진 목표를 수행하기 위해 스스로 과업을 생성하는 한편 다음 단계에 대한 예측을 하고, 사용자와의 인터랙션이 있으면 설정한 사례 및 가드레일을 기준으로 처리를 해나가게 된다.

 

◈ Agentforce 가 작동하는 방식

Agentforce 가 작동하는 기술적인 측면은 Agentforce 의 ‘Atlas Reasoning Engine’ 에 대한 설명을 할 때 세부적으로 알아보기로 하자. 일반적인 관점에서 Agentforce 를 쉽게 설명하면, Agentforce 는 ‘머신 러닝(ML : Machine Learning)’ 및 ‘자연어 처리 (NLP : Natural Language Processing)’ 을 사용하여 대화, 질문 및 요청을 이해라고 설정된 사례를 이용함으로서 데이터에 기반한 응답을 되돌려 주게 된다. 

 

Agentforce 는 데이터(Data), 추론(Reasoning), 작업(Actions), 주제(Topics) 및 채널(Channels) 의 5가지 요소로 구성된다.

 

▶ Agentforce 구성 요소 : 데이터 (Data)

우리 회사의 업무를 처리하는 직원이 회사의 데이터를 사용하지 않는다는 가정을 할 수 없듯이 Salesforce Platform 의 한 부분으로서 작동하는 Agentforce 도 시스템의 데이터를 기반으로 작동된다. 영업 데이터, 서비스 애플리케이션의 고객 등록 사례 및 저장된 응답인 Knowledge Article, 또한 외부 소스로 연결될 정형 데이터와 비정형 데이터를 기반으로 처리를 수행한다.

 

▶ Agentforce 구성 요소 : 추론(Reasoning)

‘추론’ 이란 부분은 AI 기능의 핵심적인 요소를 담당한다. 위에서 언급한 바와 같이 Agentforce 는 ‘Atlas 추론 엔진 (Atlas Reasoning Engine)’ 을 이용하여 인간의 의도를 이해하고 대화의 맥락을 유지하며 각 단계별로 필요한 주제 및 작업을 호출한다.

 

▶ Agentforce 구성 요소 : 작업(Actions)

‘작업’ 은 에이젼트가 주어진 업무를 처리하기 위해 수행하는 개별 과업을 의미한다. 개별 과업은 표준 작업을 재정의 하여 사용할 수 있고, 자동 실행 플로를 호출하거나 고객에게 필요한 정보를 제공하는 이메일이나 메시지를 생성하는 프롬프트 템플릿, 또는 외부 앱이나 서비스를 호출하는 APEX 를 사용할 수 있다. 작업의 예를 들면, 주문 정보를 요청한 고객과 소통하면서 고객에게 배송하는 제품의 설치 일정을 제안하고 적절한 일정을 제시하는 일련의 작업들을 처리하는 것을 생각해 볼 수 있다.

 

▶ Agentforce 구성 요소 : 주제 (Topics)

‘주제’ 는 에이전트가 수행할 수 있는 전반적인 업무를 정의하는 작업의 범주 또는 분류를 말한다. 예를 들어 ‘주문 관리’ 라는 주제는 ‘주문 찾기’, ‘주문 추적’, ‘반품’ 또는 ‘교환 처리’와 같이 할당된 주문 관련 작업이 있다. ‘주제’ 를 정의할 때 자연어로 입력된 지침은 Agent 에게 특정 작업을 시작해야 하는 시기를 판단하는데 사용될 뿐만 아니라 Agent 를 위한 ‘가드레일(Guardrail)’ 역할을 한다.

 

▶ Agentforce 구성 요소 : 채널 (Channels)

Agentforce 를 배포하는 대상을 말하는 것으로, Salesforce Org, Slack, 텍스트 메시지 및 이메일 등과 같은 사용자나 고객이 사용하는 시스템을 의미한다. Agentforce 를 사용하여 채널간의 워크플로나 핸드오프를 통합하는 것도 가능하다.

 

◈ Agentforce 를 사용할 수 있는 업무 유형

Salesforce 가 제공하는 ‘표준 Agent’ 또는 사용자가 만든 ‘사용자 정의 에이전트’ 를 이용하여 최신 장비에 대한 정보와 설치 지침을 제공하는 Agent 만드는 것도 가능하다.

 

▶ 표준 Agent (Standard Agent)

Salesforce 일련의 주제와 작업을 제공하는 ‘표준 Agent (Standard Agent)’ 를 제공하고 있다. ‘표준 Agent’ 는 특정 앱 클라우드 또는 라이선스에 되며, 즉시 사용 가능한 에이전트 유형의 라이브러리가 함께 제공된다. 제공되는 ‘표준 Agent’ 는 아래와 같다;

 

 

  • Agentforce Agent(Agentforce 에이전트)(기본값): 사용자가 정보에 액세스하고, 관계를 요약하고, 매출을 예측하는 등 업무 플로에 도움이 되도록 사용자 정의할 수 있는 에이전트.
  • Agentforce Sales Development Rep(Agentforce 영업 개발 담당자)(SDR): 비즈니스 수익을 증가시키고자 하는 경우 이 에이전트가 리드를 24시간 내내 계속 참여시켜 질문과 반대 의견을 처리하고, 최상의 성과를 내는 데 필요한 작업을 간소화할 수 있다. 영업사원이나 대리점 판매자가 거래 성사에 집중할 수 있도록 CRM 및 외부 데이터를 사용하여 미팅 일정을 잡는 용도로 사용할 수 있다. 부가적으로 관리 업무도 처리 가능하다.
  • Agentforce for Setup(설정용 Agentforce): 로우코드 방식으로 프롬프트를 활용할 수 있는 파트너와 함께 문서를 찾고 조직을 설정을 변경하는데 사용할 수 있다.
  • Agentforce Service Agent(Agentforce 서비스 에이전트): 고객의 문의에 해당 고객에게 적절한  내용으로 응답할 뿐만 아니라, 일반적인 질문에 대한 답변, 일선 담당자가 처리하기 어려운 고객의 요청을 상급자에게 에스컬레이션 하는 업무에 사용할 수 있다.

 

▶ 사용자 정의 에이전트 (Custom Agents)

‘표준 Agent’ 외의 업무를 처리하는 Agent 가 필요한 경우, Agentforce Builder 를 사용하여 자사의 업무에 특화된 Agent 를 만들수 있다. Agentforce는 자연어를 사용해 완전히 새로운 맞춤형 에이전트를 어렵지 않게 구성할 수 있도록 해주는데, 수행해야 하는 작업을 자연어로 잘 설명하면 Agentforce가 기존에 존재하는 주제 및 작업 라이브러리에서 관련 주제와 지침을 가져와서 자동으로 생성해준다.

 

◈ Agent 를 위한 앱 마켓플레이스, AgentExchange

Salesforce 의 파트너 또는 전문 개발자들에 의해 개발된 Agent 들이 Salesforce 가 제공하는 AppExchange 내에 AgentExhcnage 를 통해 유료 또는 무료로 제공된다. AgentExchange 를 통해 고객사들은 자사에 필요한 Agent 를 간단한 구매 절차를 통해 도입하는 것이 가능하며, Salesforce 의 파트너사들과 전문 개발자들은 기업들이 필요로 하는 Agent 를 개발하여 제공하는 것이 가능하다.

https://agentexchange.salesforce.com/


참고 자료 : Salesforce Trailhead 의 ‘Agentforce 소개 > Agentforce 기능 알아보기’