SharkNinja의 Agentforce 기반 언박싱 에이전트 구축 사례

섹션별 상세

01

QR 코드 기반의 즉각적인 고객 지원: 제품 패키지에 인쇄된 QR 코드를 스캔하면 즉시 모바일 에이전트 인터페이스로 연결되어 제품별 맞춤형 설정 가이드와 대화형 지원을 제공한다.

02

데이터 통합 및 RAG 구현: 기존의 복잡한 PDF 매뉴얼과 지식 문서를 Agentforce Data Library에 통합하고, Apex retriever를 사용하여 고객 질문에 실시간으로 답변하는 RAG 파이프라인을 구축했다.

03

모듈형 서브에이전트 아키텍처: 에이전트는 제품 인사, 설정 지원, 보증 등록 등 개별 기능을 수행하는 서브에이전트로 구성되어, 특정 기능 수정 시 전체 시스템에 영향을 주지 않고 유연하게 업데이트가 가능하다.

04

Attack the bot을 통한 품질 검증: 콜센터 상담원이 매일 에이전트의 취약점을 공격하며 테스트하는 프로그램을 운영하여, QA 스크립트가 포착하지 못하는 엣지 케이스를 발굴하고 브랜드 정확도를 높였다.

검색 증강 생성(RAG): — 외부 지식 베이스(PDF 등)를 검색하여 LLM의 답변 정확도를 높이는 기술. 이 아티클에서는 Apex retriever를 통해 제품 매뉴얼을 검색하고 답변을 생성하는 데 사용됨.
에이전트포스(Agentforce): — Salesforce의 AI 에이전트 구축 플랫폼. 비즈니스 로직과 LLM을 결합하여 자율적인 고객 지원 에이전트를 생성하고 관리하는 도구.
서브에이전트(Subagent): — 복잡한 작업을 수행하기 위해 특정 기능(인사, 보증 등록 등)을 전담하는 하위 에이전트. 모듈형 아키텍처를 통해 유지보수와 확장이 용이함.