에이전트가 사용할 AI 모델을 선택합니다. 관리자가 등록한 모델 목록에서 선택할 수 있습니다.
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프롬프트 작성
에이전트의 역할, 성격, 응답 규칙을 정의합니다.
필드
설명
작업 프롬프트 (Task Prompt)
에이전트의 역할, 성격, 제한사항 및 구체적인 작업 지시를 정의합니다. 일반적인 시스템 프롬프트 역할을 합니다.
답변 포맷 프롬프트 (Response Format Prompt)
응답 형식과 구조를 지정합니다 (마크다운, 테이블 등). 기본 답변 형식이며, 아래 답변 양식을 등록한 경우 맞는 양식이 없는 질문에 이 형식이 적용됩니다.
답변 양식 (Response Formats)
선택 사항. ”+ 답변 양식 추가”로 질문 유형별 답변 스타일을 여러 개 등록하면, 에이전트가 질문에 맞는 것을 자동으로 고릅니다. 비워두면 항상 답변 포맷 프롬프트가 적용됩니다.
각 프롬프트 입력란 옆의 AI로 생성 버튼(보라색 AI 아이콘)을 클릭하면, 에이전트의 이름, 설명, 연결된 리소스 정보를 분석하여 프롬프트를 자동으로 작성합니다.
AI 자동 생성 시, 도구 사용법이나 SQL 작성 규칙 같은 기술적 지침은 자동으로 제외됩니다. 플랫폼이 이를 자동 처리하므로, 프롬프트에는 역할·성격·제한사항만 포함됩니다.
작업 프롬프트(역할 정의)와 답변 포맷 프롬프트(출력 형식)를 분리하여 작성합니다
좋은 작업 프롬프트 예시
당신은 Cloocus의 마케팅 어시스턴트입니다.## 역할- 마케팅 콘텐츠 작성 지원- SNS 게시물 초안 작성- 마케팅 데이터 분석## 응답 규칙- 항상 한국어로 응답- 전문적이지만 친근한 톤 유지- 데이터 기반 인사이트 제공- 브랜드 가이드라인 준수## 제한사항- 경쟁사 비방 금지- 검증되지 않은 통계 사용 금지
작업 프롬프트와 답변 포맷 프롬프트는 왜 분리되어 있나요?
두 프롬프트는 에이전트 실행의 서로 다른 단계에서 사용됩니다.
작업 프롬프트
답변 포맷 프롬프트
적용 시점
에이전트가 도구를 사용하는 동안
최종 답변을 작성할 때
역할
”무엇을 해야 하는가” (역할, 제한사항)
“어떻게 답해야 하는가” (마크다운, 표, 길이)
포함할 내용
역할 정의, 행동 규칙, 제한사항
출력 형식, 어조, 구조
포함하면 안 되는 것
출력 형식 지정
역할 정의, 행동 규칙
분리하면 역할은 유지하면서 출력 형식만 바꾸거나, 반대로 출력 형식은 유지하면서 역할만 변경할 수 있습니다.
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프롬프트 제안 설정 (선택)
채팅 화면에서 에이전트를 선택했을 때 표시되는 대화 시작 제안 문구를 설정합니다.
옵션
설명
기본값
시스템 기본 제안 문구 사용
사용자 정의
에이전트 용도에 맞는 제안 문구 직접 설정
에이전트 용도에 맞는 질문 예시를 제공하면 사용자가 빠르게 대화를 시작할 수 있습니다.
예: “이번 달 매출 현황 요약해줘”, “SNS 게시물 초안 작성해줘”
외부 시스템과 연동할 도구를 연결합니다. “도구 연결” 섹션에서 MCP 서버 또는 OpenAPI 서버를 선택합니다.
도구 유형
설명
OpenAPI 서버
REST API를 통해 외부 서비스와 상호작용
MCP 서버
Model Context Protocol 기반 도구 연동
연결한 도구의 설명(description)이 비어있으면 편집기 상단에 경고 배너가 표시됩니다. 도구 설명은 LLM이 “언제 이 도구를 호출할지” 판단하는 핵심 근거이므로, 미작성 도구가 있으면 잘못된 호출 또는 미사용으로 이어질 수 있습니다. 배너가 보이면 해당 도구의 도구 정의에서 설명을 보강하세요.
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기능 설정 (선택)
에이전트가 사용할 수 있는 고급 기능을 설정합니다. 각 기능은 3가지 상태로 제어합니다.
상태
설명
제한됨
채팅에서 기능을 완전히 숨김 (기본값)
기본 활성화
채팅 시작 시 기능이 자동 활성화, 사용자가 끌 수 있음
기본 비활성화
채팅에서 기능이 표시되지만 사용자가 직접 켜야 동작
기능
설명
웹 검색
실시간 웹 검색으로 최신 정보 조회. 결과 수와 도메인 필터 설정 가능
이미지 생성
AI 이미지 생성 엔진 연동. 사용할 연결을 선택 가능
코드 인터프리터
Python 코드 실행으로 계산 및 데이터 분석 수행
각 기능을 제한됨 / 기본 활성화 / 기본 비활성화 3가지 상태로 설정합니다
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응답 형식 설정 (선택)
에이전트의 응답을 구조화된 JSON 형식으로 제한할 수 있습니다.
모드
설명
채팅
기본 자유형 텍스트 응답
구조화된 응답
JSON Schema에 따른 구조화 응답 (Structured Output)
구조화된 응답 모드에서는 비주얼 필드 빌더 또는 Raw JSON 에디터로 응답 스키마를 정의할 수 있습니다.
구조화된 응답 모드에서 JSON Schema로 응답 구조를 정의합니다
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가드레일 설정 (선택)
에이전트에 보안 가드레일을 연결하여 입출력을 검증합니다.
개인정보(PII) 자동 탐지 및 마스킹
커스텀 패턴 필터링
금지 단어 차단
LLM 기반 콘텐츠 검증
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자동 평가 설정 (선택)
에이전트 응답 품질을 자동으로 모니터링합니다.
설정
설명
심사 모델
평가에 사용할 LLM 선택
샘플링 비율
평가할 응답 비율 (1%~100%)
평가 유형
검색 품질, 충실도, 응답 품질 중 선택
평가 유형 상세
유형
설명
검색 품질 (Retrieval Quality)
지식기반에서 검색된 문서의 관련성 평가
충실도 (Faithfulness)
응답이 검색된 내용에 충실한지, 환각이 없는지 평가
응답 품질 (Response Quality)
응답의 전반적인 품질, 유용성, 정확성 평가
샘플링 비율 권장:
상황
권장 비율
이유
신규 에이전트 (검증 단계)
50~100%
초기 품질 파악 필요
안정화된 에이전트
5~10%
비용 절감하면서 모니터링
핵심 업무 에이전트
20~30%
지속적 품질 보증 필요
검색 품질과 충실도 평가는 지식기반(KB) 검색 결과가 있을 때만 실행됩니다. KB가 연결되지 않은 에이전트에서는 응답 품질만 선택하세요.
