고객 서비스용 AI 에이전트 교육 과정
AI 기반 챗봇과 가상 어시스턴트는 응답 자동화, 효율적인 질의 처리, 사용자 경험 개선을 통해 고객 서비스를 혁신하고 있습니다.
본 강사 지도 라이브 트레이닝(온라인 또는 온사이트)은 AI 기반 고객 지원 및 서비스 자동화 솔루션 도입을 희망하는 초급~중급 고객 서비스 전문가, 챗봇 개발자, 자동화 팀을 대상으로 합니다.
이 교육 과정을 마치면 참여자는 다음을 수행할 수 있습니다:
- AI 기반 고객 지원의 기본 원리를 이해합니다.
- 고객 질의 처리를 위한 AI 챗봇을 개발하고 통합합니다.
- NLP와 머신러닝을 활용해 챗봇 상호작용을 향상시킵니다.
- 실제 고객 서비스 애플리케이션에 AI 에이전트를 배포합니다.
코斯的 형식
- 대화형 강의와 토론.
- 다양한 연습 문제와 실습.
- 라이브 랩 환경에서의 실무 구현.
코스 커스터마이징 옵션
- 본 코스의 맞춤형 교육을 요청하시려면 조율을 위해 우리에게 연락하십시오.
코스 개요
고객 지원에서의 AI 에이전트 소개
- AI 기반 고객 서비스 에이전트란?/li>
- 고객 지원에서 AI 챗봇의 사용 사례와 이점
- 대화형 AI 및 NLP 개요
고객 서비스를 위한 AI 챗봇 구축
- 적절한 챗봇 플랫폼 선택 (Rasa, Dialogflow, GPT 기반 모델)
- 대화 흐름 및 사용자 상호작용 설계
- 고객 지원 시스템과의 챗봇 통합
고객 지원을 위한 자연어 처리 (NLP)
- 의도 인식 및 엔티티 추출 이해
- NLP 모델을 활용한 AI 챗봇 학습
- 모호하고 복잡한 사용자 질의 처리
고객 서비스 워크플로우 자동화
- AI 기반 티켓팅 및 자동 응답 시스템
- CRM 및 헬프데스크 플랫폼과의 AI 챗봇 통합
- 개인화 및 맥락 이해
AI 에이전트 배포 및 모니터링
- 클라우드 플랫폼에서의 AI 챗봇 호스팅
- 성능 및 분석 모니터링
- AI 기반 고객 지원에서의 보안 및 규정 준수 보장
더 나은 참여도를 위한 AI 챗봇 최적화
- 챗봇 정확도 및 응답 품질 향상
- 사용자 피드백 처리 및 지속적 개선
- 고객 만족도 및 챗봇 성공 지표 측정
AI 기반 고객 지원의 향후 트렌드
- 음성 AI 및 멀티모달 상호작용
- AI 기반 감정 분석 및 정서 지능
- 옴니채널 고객 지원에서의 AI 에이전트
요약 및 다음 단계
요건
- 고객 서비스 워크플로우에 대한 이해
- AI 또는 자동화 개념에 대한 기본 지식
- 비즈니스 프로세스 자동화 경험은 유용하지만 필수적이지 않음
대상 청중
- 고객 서비스 매니저
- 챗봇 개발자
- 비즈니스 자동화 팀
오픈 트레이닝 코스는 5명 이상의 참가자가 필요합니다.
고객 서비스용 AI 에이전트 교육 과정 - 예약
고객 서비스용 AI 에이전트 교육 과정 - 문의
고객 서비스용 AI 에이전트 - 컨설팅 문의
예정된 코스
관련 코스
Gemini 3 및 Google Antigravity를 활용한 에이전틱 개발
21 시간고급 안티그라비티: 피드백 루프, 학습 및 장기 에이전트 메모리
14 시간고급 Mastra 통합: API, 도구, 엔터프라이즈 데이터 및 외부 시스템
21 시간대한민국에 관한 본 강사의 실시간 교육은 API, 도구, 엔터프라이즈 데이터 시스템을 포함한 고급 Mastra 통합을 다루고 있습니다. 중급 엔지니어를 대상으로 하며, 실제 시나리오와 모범 사례를 통해 안전하고 확장 가능한 통합 설계 및 실습 구현법을 학습합니다.
인터랙티브 AI 에이전트: AgentCore 메모리, 코드 인터프리터 및 브라우저 도구 실전 활용
14 시간AgentCore 런타임 및 게이트웨이를 활용한 AI 에이전트 배포 가속화
14 시간개발자를 위한 Antigravity: 에이전트 퍼스트 애플리케이션 구축
21 시간Antigravity 입문: 에이전트 퍼스트 IDE의 이해
14 시간웹 자동화 및 브라우저 기반 작업용 Antigravity
21 시간AgentCore로 완전 관리형 AI 에이전트 구축: 개념부터 프로덕션까지
14 시간Mastra를 활용한 AI 에이전트 개발
14 시간이 강사 진행형 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Mastra를 사용하여 확장 가능하고 관찰 가능한 AI 시스템을 구축하려는 중급 수준의 소프트웨어 개발자와 엔지니어링 팀을 대상으로 합니다.
이 교육을 수료한 후에는 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:
- Mastra의 아키텍처와 LLM 및 외부 API와의 통합 방식을 이해합니다.
- TypeScript를 사용하여 AI 에이전트 및 워크플로우를 설계하고 구현합니다.
- Mastra의 관찰 가능성(observability) 및 메모리 도구를 활용하여 에이전트 성능을 모니터링하고 향상시킵니다.
- Mastra 프레임워크의 기능을 활용하여 생산 환경에 배포 가능한 AI 애플리케이션을 구축합니다.
Mastra를 활용한 AI 에이전트 디버깅, 평가 및 품질 보증
21 시간대한민국에 대한 본 인스트럭터 주도 트레이닝에서는 AI 에이전트의 디버깅, 평가 및 신뢰성 보장을 위한 Mastra 도구를 다룹니다. 참가자는 구조화된 지표를 적용하고, 옵저버빌리티 워크플로를 구현하며, QA 전략을 설계하여 복잡한 환경에서의 일관된 에이전트 성능을 보장합니다.
Mastra 운영 및 프로덕션 엔지니어링: AI 에이전트 배포 및 확장
21 시간이 대한민국 실시간 교육에서는 프로덕션 용도로 Mastra AI 에이전트를 배포하고 확장하는 과정을 기술 전문가에게 안내합니다. 환경 준비, 관측성(observability), 성능 최적화를 다루어 에이전트 운영이 신뢰할 수 있고, 효율적이며, 비용 대비 효과적이도록 보장합니다.
Mastra 워크플로우 자동화 및 멀티 에이전트 오케스트레이션
21 시간이 강사가 주도하는 대한민국 트레이닝은 고급 멀티 에이전트 오케스트레이션을 위한 Mastra 프레임워크의 기초를 다룹니다. 복잡한 워크플로우 설계, 병렬 작업 조정, 그리고 신뢰할 수 있는 분산 시스템 및 기업용 통합을 위한 모니터링 도구 구현 방법을 학습하세요.
