에이전트 시대에 오신 것을 환영합니다. 인간이 아닌, 더 똑똑하고 확장 가능하며 상시 접속 가능한 디지털 에이전트입니다. 모두가 AI가 무엇을 할 수 있을지 이야기하는 동안, Switas는 이미 AI를 활용하여 개발하고 있습니다.
으로 Deepin AI Agent Marketplace에서 검증된 공급자, 우리는 적극적으로 지원하는 실용적이고 실제적인 AI 에이전트를 만들어 왔습니다. 성장, CRO(전환율 최적화), 제품 팀이 글에서는 오늘날 우리가 구현하고 있는 사용 사례를 살펴보고, AI 에이전트가 유행어에서 비즈니스 도구로 어떻게 진화하고 있는지 알아봅니다.
AI 에이전트란 무엇이고, 왜 관심을 가져야 할까요?
간단하게 설명하자면:
An AI 에이전트 사용자가 설정한 목표에 따라 도구, 논리, 심지어 다단계 추론을 활용해 사용자를 대신해 작업을 수행하는 자율 시스템입니다.
이들은 단순히 더 똑똑한 챗봇이 아닙니다. 단순히 응답하는 데 그치지 않고, 계획을 세우고, 실행하고, 결과를 관찰하고, 반복합니다. 이들은 잠을 자지 않고, 세부 사항을 놓치지 않고, 현장에서 배우는 인턴이라고 생각하면 됩니다.
사용 사례 #1: 자율 성장 해커
문제 : 실적이 저조한 캠페인으로 예산이 고갈되고 있습니다. 팀들이 이를 신속하게 해결하지 못하고 있습니다.
활동 중인 에이전트:
- Google, Meta, TikTok에서 광고 캠페인을 모니터링합니다.
- CPC 급등이나 CTR 저하와 같은 이상 징후를 감지합니다.
- 예산 변경, 일시 중지 또는 창의적인 교체를 권장(또는 실행)합니다.
- 성과 데이터를 대시보드로 가져와서 아침 보고서를 제공합니다.
결과: 주간 보고 회의를 기다리지 않고도 캠페인을 간결하고 최적화하며 높은 성과를 유지할 수 있습니다.
사용 사례 #2: UX 전환 센티넬
문제 : 작은 변화를 줬습니다. 전환율이 떨어졌죠. 월말까지 아무도 눈치채지 못했습니다.
활동 중인 에이전트:
- Clarity, Hotjar 또는 GA4에 연결하여 매일 사용자 흐름을 모니터링합니다.
- 플래그 마찰 패턴: 분노 클릭, 양식 포기, 바운스 스파이크.
- "새로운 CTA 색상으로 인해 모바일 전환율이 12% 감소했습니다."와 같은 간단한 가설을 제시합니다.
- Slack 알림을 보내거나 프로젝트 관리 도구에서 작업을 생성합니다.
결과: 실시간 전환 감시. 수익 감소 전에 선제적 UX 개선.
사용 사례 #3: 제품 피드백 합성기
문제 : 수많은 피드백과 기능 요청이 쏟아지고 있습니다. 다음에는 무엇을 만들어야 할까요?
활동 중인 에이전트:
- 스캔은 채팅, 앱 리뷰, Canny 보드, NPS 댓글을 지원합니다.
- 의미 검색(LLM + 임베딩)을 사용하여 클러스터 피드백을 제공합니다.
- 긴급성, 빈도, 잠재적 영향에 따라 순위를 매겼습니다.
- 우선순위가 지정된 제품 로드맵 업데이트를 출력합니다.
결과: PM은 더 이상 추측하지 않습니다. 기능은 의견이 아닌 실제 고객의 목소리에 기반하여 만들어집니다.
이것이 효과가 있는 이유(그리고 아직 효과가 없는 이유)
AI 에이전트의 가장 뛰어난 기능은 다음과 같습니다.
- 반복 분석(무엇이 바뀌었나요?)
- 패턴 인식(무엇이 효과적인가?)
- 저수준 실행(작업 수행 또는 알림 전송)
하지만 그렇지 않습니다.
- 완전 자율적인 의사결정권자(아직은)
- 환각 위험 없음
- 인간의 직관을 대체하다
그 이유는 스위타스, 우리는 에이전트를 체계적인 가드레일과 인간 참여 검증 시스템과 연결하여 속도와 정확성을 모두 확보합니다.
다음은 무엇인가: 에이전트 기반 스택
우리는 모듈식 AI 에이전트 프레임워크를 구축하고 있습니다. 즉, 스타트업이나 스케일업 기업의 모든 팀이 KPI와 도구에 맞게 에이전트를 스택에 추가할 수 있는 프레임워크입니다.
As 검증된 Deepin 제공업체, 우리는 이 생태계를 더욱 발전시키게 되어 기쁩니다. 기업이 다음과 같은 이점을 얻을 수 있도록 돕는 에이전트를 공동 개발하고 있습니다.
- 더 많이 테스트하고, 덜 추측하세요(성장)
- 더 많이 모니터링하고, 덜 당황하세요(CRO)
- 더 똑똑하게, 더 시끄럽게 만들지 마세요 (제품)
