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      LLM orchestration 기술을 활용한 고객센터 에이전트 개발 사례

      DevRel 25.01.01
      145 2 0
      DEVOTEE 요약
      LLM 기반 AI 에이전트 개발은 간단한 지시 응답을 넘어 외부 플러그인 활용 및 다중 에이전트 오케스트레이션으로 발전하고 있으며, 상용화 가능한 고객센터 상담 에이전트를 목표로 고도화되고 있습니다. SK텔레콤은 LLM과 딥러닝 기술을 바탕으로 실제 비즈니스 환경에 적용 가능한 대화형 에이전트를 연구하여 통신사 고객센터 등에 활용하고 있습니다. 이 과정에서 얻은 기술적 경험과 인사이트를 공유하며 발전을 이어가고 있습니다.
      DEVOTEE 추천 블로그

      ChatGPT의 등장 이후, LLM을 활용한 AI 에이전트 개발이 전 세계적으로 주목받으며 다양한 방식으로 발전해왔습니다. 간단한 지시 응답에서부터 외부 플러그인 및 검색 결과 활용까지 그 범위가 확장되고 있지만, 통신사 고객센터 상담에 적용할 상용 수준의 AI 에이전트는 훨씬 더 높은 난이도를 요구합니다. 우리는 LLM Orchestration 기술을 고도화하여 상용화 가능한 고객센터 상담 에이전트를 개발하기 위해 여러 도전을 극복해왔습니다. 최근에는 단일 에이전트를 넘어 다중 에이전트 오케스트레이션으로 발전을 시도하고 있으며, 이 과정에서 얻은 경험과 인사이트를 공유해 드리겠습니다.


      설용수SK텔레콤

      챗봇과 콜봇을 포함한 상용 인공지능 대화 에이전트의 연구 및 개발을 해왔습니다. 최근에는 LLM과 딥러닝 등 최신 AI 기술에 대한 이해를 바탕으로, 고객센터와 같은 실제 비즈니스 환경에 적용 가능한 대화형 에이전트를 연구하고 개발하고 있습니다.


      #LLM Orchestration #LLM agent #Agent Orchestration

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