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에이전트
UI 에이전트 - 웹 브라우저 작업을 위한 AI 에이전트입니다. 동적 및 지능형 웹 자동화에 사용됩니다. 웹 사이트를 탐색하고, 데이터를 추출하고, 구조화된 출력을 생성하도록 지침을 작성하기만 하면 됩니다.
사용자 지정 에이전트 - 복잡한 작업을 위한 AI 에이전트입니다. 자연어로 된 지침을 이해하고 사용 가능한 도구를 사용하여 조치를 취할 수 있는 에이전트를 생성합니다. 추론, 판단 및 동적 계획이 필요한 작업에 사용됩니다.
UI 에이전트
UI 에이전트는 복잡한 브라우저 작업을 수행하기 위한 자연어 지침을 이해하는 네이티브 에이전트입니다. 웹 사이트를 자율적으로 탐색하고, 데이터를 클릭, 입력, 읽고, 다운스트림 자동화 단계에 최적화된 구조화된 출력을 생성할 수 있습니다. 예제 사용 사례에는 웹 페이지의 제품 요약 또는 웹 사이트 탐색을 통한 데이터 가져오기가 포함됩니다.
속성
- 제목
단계/UI 에이전트의 이름
- 지침
-
이 필드에서는 에이전트에 대한 프롬프트를 자연어로 작성합니다. 프롬프트 작성 모범 사례:
원하는 사항에 대해 명확하고 명시적으로 설명합니다.
프롬프트를 구성합니다. 먼저 '작업' 또는 '역할'을 언급한 다음 '지침'을 참조하여 번호가 지정된 단계로 작업을 수행합니다.
제약 조건 추가(예: 제품 섹션만 검토) 및 중지/종료 시기 지정(예: 관련 정보를 찾았을 때 중지)
긍정적 및 부정적(이렇게 하지 않음) 예제 제공
길이 요구 사항(예: 100단어 미만) 또는 출력 형식(예: MM/DD/YY 형식의 날짜)을 명확하게 지정
텍스트를 트리플 따옴표(“"”)로 래핑하여 여러 줄 프롬프트를 작성합니다. 예제:
"""Task: Locate the company's latest annual report. * Visit the provided URL. * Look for the annual report. The report may be titled 'Annual Report', 'Financial Report', 'Year in Review', or similar variations...""" - 구조화된 출력(선택 사항)
에이전트 응답:이 작업의 출력을 할당할 변수의 이름입니다.
구조화된 출력 필드를 구성하는 방법
필드 추가
필드 추가를 클릭하여 새 출력 필드를 생성합니다.
출력 이름 입력 - JSON 속성 이름이 됩니다.
드롭다운에서 유형을 선택합니다.
필드가 항상 있어야 하는 경우 필수 확인
AI 에이전트를 안내하는 설명 추가
필드 유형
문자열 - 텍스트 값(이름, 설명, 요약)
숫자 - 숫자 값(개수, 점수, 백분율)
부울 - True/false 값(상태 플래그, 예/아니요 질문)
객체 - 중첩 구조(복잡한 데이터 그룹화)
배열 - 항목 목록(태그, 범주, 여러 값)
파일 - 파일 참조(문서 첨부 파일, 이미지)
데이터 테이블 - 테이블 형식 데이터(구조화된 데이터 세트, 보고서)
복합 유형 작업
객체 및 어레이에는 중첩된 필드가 포함될 수 있습니다.
객체 또는 배열 필드 옆의 확장 화살표("")를 클릭합니다.
중첩 구조 내에서 필드 추가 사용
최적의 성능을 위해 중첩을 최대 2~3개 수준으로 유지
구성의 예제
다음은 고객 피드백을 요약하기 위한 간단한 구성입니다.
{ "orderId": "12345", "numberOfOrders": 3, "hasShipped": true, "orderDetails": { "quantity": 2, "productName": "ABC", }, "tags": ["electronics", "urgent"] }
이 구조는 다음과 같이 구성됩니다.
orderId(문자열, 필수)
numberOfOrders(숫자, 필수)
hasShipped(부울, 필수)
orderDetails(객체, 필수)
수량(숫자, 필수)
productName(문자열, 필수)
태그(문자열 배열, 선택 사항)
모범 사례
설명 필드 이름 사용 - AI가 추출할 데이터를 이해하는 데 도움이 됩니다.
명확한 설명 추가 - 복잡한 필드에 대한 컨텍스트 제공
필수 필드를 필수로 표시 - 필수 데이터가 항상 존재하는지 확인
중첩 깊이 제한 - 더 나은 성능을 위해 구조를 단순하게 유지
구성 테스트 - 에이전트 단계를 실행하고 응답을 확인하여 출력이 예상과 일치하는지 확인합니다.
중요 정보
JSON 지식: JSON에 익숙하지 않으신가요? json.org 기본 사항을 알아봅니다.
검증 없음: 현재 시스템은 출력 구조를 검증하지 않습니다. 자동화가 누락되거나 잘못된 형식의 데이터를 처리하도록 합니다.
사용자 지정 에이전트
사용자 지정 에이전트는 자연어 입력을 처리하여 통합 도구 호출 기능을 사용하여 복잡한 단계를 자동화하는 지능형 작업입니다. 주로 통합을 도구 인터페이스로 사용하는 동시에 코드를 도구로 사용할 수 있는 확장성과 human-in-the-loop 루프 작업과 같은 기타 기본 작업을 제공합니다. 에이전트는 다운스트림 자동화 단계에 원활하게 통합하도록 최적화된 구조화되고 예측 가능한 출력을 제공합니다.
속성
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제목: 단계/사용자 지정 에이전트의 이름
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모드: 모드는 사용 사례에 따라 에이전트가 작동하는 방식을 정의합니다. 사용 가능한 세 가지 모드는 Fast, Pro, Custom입니다. Fast는 요약, 분류 및 대량 자동화와 같은 간단한 작업에 가장 적합하며, Pro는 여러 도구 또는 작업의 추론 및 오케스트레이션과 관련된 복잡한 작업에 적합합니다. Fast 및 Pro는 사전 설정이 필요 없는 완전 관리형 모드입니다. 사용자 지정 모드에서는 Bedrock 런타임 커넥터가 필요하며 사용할 모델을 선택할 수 있습니다(아래 설명 참조). 이는 특정 Bedrock 모델에 대해 이미 프롬프트가 미세 조정되어 있거나, 특히 에이전트에 대한 특정 Bedrock 모델이 필요하거나, Bedrock에서 호스팅되는 자체 사용자 지정 또는 미세 조정 모델을 포함하려는 경우에 적합합니다. 사용자 지정 모드에서는 통합을 통해 Bedrock에서 자체 모델을 가져오므로 모델 추론은 해당 Bedrock 통합과 연결된 계정에 별도로 청구됩니다.
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지침:이 필드에서는 에이전트에 대한 프롬프트를 자연어로 작성합니다. 프롬프트 작성 모범 사례:
원하는 사항에 대해 명확하고 명시적으로 설명합니다.
프롬프트를 구성합니다. 먼저 '작업' 또는 '역할'을 언급한 다음 '지침'을 참조하여 번호가 지정된 단계로 작업을 수행합니다.
도구 호출 정확도를 높이고 에이전트를 안내하려면 해당하는 경우 프롬프트에서 각 단계에서 사용할 도구를 명확하게 지정합니다.
길이 요구 사항(예: 100단어 미만) 또는 출력 형식(예: MM/DD/YY 형식의 날짜)을 명확하게 지정
텍스트를 트리플 따옴표(“"”)로 래핑하여 여러 줄 프롬프트를 작성합니다. 예제:
"""You are content summarization agent. Summarize the last two paragraphs of the provided text, focusing only on the main conclusion."""
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작업: 작업은 AI 에이전트가 외부 시스템과 상호 작용하거나 특정 작업을 수행할 수 있도록 하는 도구입니다. 이는 선택 사항입니다. 작업 없이 사용자 지정 에이전트를 실행할 수 있습니다. 다음은 사용자 지정 에이전트에서 사용할 수 있는 다양한 작업입니다.
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일반 작업
사용자 작업 생성 -이 도구를 활성화하면 에이전트가 멈춰 실행 중에 도움이 필요할 때마다 HITL(Human-in-the-Loop) 작업을 트리거할 수 있습니다. 에이전트는 인적 입력을 일시 중지하고 기다립니다. HITL 작업은 작업 센터에 표시됩니다. 최상의 결과를 위해 작성자는 프롬프트에서 에이전트가 HITL을 호출해야 하는 정확한 시기를 지정할 수 있습니다. 기본값으로 선택됩니다. 자동화는 작업이 완료될 때까지 실행됩니다.
코드 - 코드 작업은 코드 작업과 동일한 제한된 Python 환경 내에서 Python 코드를 생성하고 실행하여 계산, 데이터 조작 및 파일 처리와 관련된 작업을 해결합니다. 코드 생성기와 달리 Excel, PDF 파일, 다양한 데이터 형식 및 사용 가능한 통합을 사용하여 목표를 달성하기 위해 스크립트를 적극적으로 생성하고 실행합니다.
주요 기능:
파일 작업: 다중 탭 Excel 파일 처리, 콘텐츠 추출, 날짜 계산 수행, 조건부 형식 적용, S3에 결과 업로드
데이터 변환: JSON과 테이블 형식 간 변환, 데이터 트랜스포지션, 열 이름 바꾸기, 테이블 조인
고급 컴퓨팅: 숫자 시퀀스 생성 및 자동 검증 수행
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통합: Salesforce, MS Exchange 또는 Bedrock과 같은 특정 통합 작업을 자동화 그룹에 추가한 경우 해당 작업이 사용자 지정 에이전트에서 사용할 수 있도록 여기에 표시됩니다. 그런 다음 작성자는 에이전트의 도구로 사용할 관련 작업을 선택할 수 있습니다.
사용자 지정 에이전트에서 도구/작업으로 사용할 수 있는 통합 목록
Amazon S3
Amazon Bedrock Data 자동화
Amazon Comprehend
Amazon Textract
사용자 지정 REST API
사용자 지정 MCP 커넥터
Microsoft Outlook
Salesforce
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구조화된 출력(선택 사항)
다운스트림 단계에서 처리할 수 있는 구조화된 JSON 출력을 반환하도록 AI 에이전트를 구성합니다. 이 기능은 텍스트 요약, 보고서 생성, 데이터 변환 및 비정형 콘텐츠에서 통계 추출에 적합합니다. 이 필드는 선택 사항입니다. 구조화된 출력을 정의하지 않으면 에이전트는 기본적으로 자연어로 출력을 반환합니다. 출력에 목록, 데이터 테이블 또는 JSON과 같은 정의된 구조가 있는 경우 구조화된 출력을 사용합니다.
참고
사용자 지정 에이전트의 구조화된 출력 구성은 UI 에이전트와 동일한 형식을 따릅니다. 자세한 구성 지침은 UI 에이전트 구조화 출력 섹션을 참조하세요.
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에이전트 응답: 에이전트의 출력을 할당할 변수의 이름입니다. 응답은 정의된 경우 JSON 스키마의 구조화된 출력 형식을 따르며, 그렇지 않으면 자유 형식 텍스트입니다.
Custom Agent에서 사용자 지정 모델 사용(자체 Bedrock 모델 가져오기)
AWS Bedrock에서 호스팅되는 원하는 모델 또는 사용자 지정 미세 조정 모델을 Quick Suite 자동화 워크플로와 통합합니다.
시작하기 전에 다음 요건을 갖추고 있는지 확인하세요.
AWS Bedrock에 배포되고 액세스할 수 있는 미세 조정된 모델
커넥터 생성을 위한 Quick Suite 관리자 액세스
모델 호출을 위한 Bedrock 권한이 있는 IAM 역할
모델 ID(예:
us.anthropic.claude-3-5-sonnet-20241022-v2:0)
1단계: 의 세부 지침에 따라 Bedrock 런타임 작업 통합 생성 AWS 서비스 작업 커넥터
2단계: 자동화 그룹 설정
자동화 그룹을 생성하고 통합을 연결합니다.
3단계: 사용자 지정 에이전트 구성
미세 조정된 모델을 사용하도록 사용자 지정 에이전트를 추가하고 구성합니다.
자동화 워크플로 내에서 사용자 지정 에이전트를 추가합니다.
다음 에이전트 설정을 구성합니다.
에이전트 제목: 에이전트를 설명하는 이름을 입력합니다.
지침: 사용 사례에 맞는 사용자 지정 프롬프트를 입력합니다.
모드: 사용자 지정 선택
커넥터: Bedrock 런타임 커넥터 선택(사용자 지정 모드를 선택한 경우 필수)
사용자 지정 모델: 모델 ID 입력(예:
us.anthropic.claude-3-5-sonnet-20241022-v2:0) - 사용자 지정 모드를 선택한 경우 필수
다음 단계
구성이 완료되면 사용자 지정 에이전트는 미세 조정된 모델을 사용하여 사용자가 제공한 지침에 따라 요청을 처리합니다. 이제이 에이전트를 Quick Automate 워크플로에 통합할 수 있습니다.
참고
모델 ID의 형식이 올바른지, AWS Bedrock 계정에 배포된 모델과 일치하는지 확인합니다. AWS Bedrock 콘솔의 프로비저닝된 모델에서 모델 ID를 찾을 수 있습니다.
사용자 지정 에이전트 테스트
사용자 지정 에이전트 테스트를 사용하면 전체 자동화 워크플로와 독립적으로 개별 에이전트를 테스트할 수 있습니다. 이 기능을 사용하면 전체 워크플로를 실행하지 않고도 에이전트 동작을 검증하고, 프롬프트를 디버깅하고, 더 효율적으로 반복할 수 있습니다.
사전 조건
하나 이상의 구성된 사용자 지정 에이전트가 있는 자동화 워크플로
워크스페이스에서 자동화를 실행할 수 있는 적절한 권한
테스트 시작
워크플로 캔버스에서 테스트하려는 에이전트 카드 위에 마우스를 올려 놓습니다.
카드 상단에 나타나는 단위 테스트 버튼을 선택합니다.
열리는 변수 수집 창에서 에이전트의 프롬프트에서 자동으로 감지된 변수를 검토합니다.
프롬프트 미리 보기에는 강조 표시와 함께 감지된 모든 변수가 표시됩니다.
각 변수의 값을 입력합니다.
값은 유효한 표현식 구문을 사용해야 합니다.
값에 잘못된 구문이 포함된 경우 오류 메시지가 나타나 테스트 실행을 방지합니다.
테스트 실행 모니터링
테스트 실행 중에 화면 오른쪽에 있는 감사 패널의 진행 상황을 모니터링할 수 있습니다. 테스트는 이전의 모든 워크플로 단계를 건너뛰고 선택한 에이전트만 실행합니다. 전체 워크플로 실행과 동일한 로깅 환경을 제공합니다.
테스트 결과 검토
테스트가 완료되면 테스트 패널에서 다음 정보를 검토합니다.
지표 카드(테스트 패널 상단의 모니터 탭)
총 실행 시간
사용된 도구 수
생성된 작업 수
사이의 로그
Watch Variables 탭(테스트 패널의 하단 아코디언)
입력 - 입력 변수 및 해당 값 보기
출력 - 에이전트 실행의 출력 결과 검사
구조화된 출력의 경우 세부 정보 보기 버튼을 클릭하여 JSON 뷰어를 선택하여 출력 보기 대화 상자를 엽니다.
필드 탭 - 트리 구조 보기를 사용하여 데이터 탐색
필드 - 필드 탭에서 트리 노드를 선택하여 해당 값을 강조 표시합니다.
출력 필드 - JSON 키에 해당하는 값
어시스턴트와 함께 빌드와 함께 사용자 지정 에이전트 사용
사용자 지정 에이전트의 현재 원칙은 지속적으로 호출되도록 특별히 언급해야 한다는 것입니다. 다음은 프롬프트를 표시하는 데 필요한 사항입니다.
- Function names: `use_inline_agent` - Representation names: "Custom Agent", "Inline Agent" → use `use_inline_agent` - Generic terms: "agentic skills" → default to `use_inline_agent`
그렇지 않으면 모델이 워크플로를 결정적으로 작성하는 것이 좋습니다.
실제로 적절한 작업을 사용할 수 없는 경우 플래너는 해결 방법으로 사용자 지정 에이전트를 선택할 수 있습니다. 그러나 워크플로에서 사용자 지정 에이전트를 지속적으로 호출하려면 위의 문구를 프롬프트에 사용하는 것이 좋습니다.
에이전트 사용 사례의 예
사용 사례 1: 이메일 분류 및 할당 에이전트
역할: 이메일 범주화 및 할당 에이전트임
지침: 다음 단계를 따릅니다.
1단계: 제공된 참조 테이블의 범주 열을 기반으로 수신 이메일을 지식으로 분류
2단계: 이메일 시스템을 사용하여 알림을 보냅니다.
보낸 사람: [system_email]
받는 사람: [team_distribution_email]
제목: [분류 결과]
본문: 원래 이메일의 분류 추론 및 주요 요점을 설명하는 간략한 요약 포함
3단계: 모든 유효한 범주('unknown' 제외)에 대해 Salesforce에서 다음을 사용하여 새 사례를 생성합니다.
제목: [원래 이메일 제목]
설명: 이메일 본문의 요약된 문제
우선순위: 콘텐츠 긴급성 기준(High/Medium/Low)
유형: 적절한 유형 선택(Question/Problem/Feature 요청/기타)
상태: '신규'
범주: [1단계의 분류 결과]
4단계: 'unknown'으로 분류된 경우:
수동 검토를 위해 감독자에게 에스컬레이션
분류가 불확실한 이유를 설명하는 메모 추가
감독자로부터 받은 범주에 따라 2단계와 3단계를 수행하고 중지합니다.
감독자로부터 받은 범주를 알 수 없거나 유효하지 않은 경우 중지합니다.