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DataRobot Blog

DataRobot 플랫폼으로 나만의 디지털 트윈 에이전트 구축하기

DataRobot 플랫폼을 활용하여 Slack 메시지를 분류하고 개인 지식을 학습한 디지털 트윈 에이전트를 구축하는 실무 가이드.

섹션별 상세

01
디지털 트윈 에이전트는 Slack 채널의 직접 언급을 감지하여 메시지 중요도를 분류하고, 개인의 과거 문서와 대화 기록을 바탕으로 응답을 생성한다.
Slack에서 CaaS 에이전트가 메시지를 처리하고 의사결정을 지원하는 모습.
Screenshot에이전트가 Slack 채널 내에서 어떻게 메시지를 수신하고 분류하는지 보여준다. 실제 업무 환경에서의 에이전트 인터페이스를 시각화한다.
02
DataRobot Agentic Starter 템플릿을 사용하여 FastAPI 서버와 LLM 에이전트 구조를 빠르게 구성하고, Slack 앱 템플릿으로 메시지 리스너를 연동한다.
DataRobot 플랫폼의 Scheduled Jobs 설정 화면.
Screenshot에이전트가 주기적으로 연구 작업을 수행하도록 설정하는 UI를 보여준다. 자동화된 워크플로 관리 방식을 설명한다.
Agentic Starter 템플릿의 초기 설정 화면.
ScreenshotDataRobot UI에서 에이전트 템플릿을 시작하고 도구 통합을 설정하는 과정을 보여준다. 개발 시작 단계를 시각화한다.
03
지식 베이스는 Confluence, 블로그, Slack 메시지 등 실제 작성한 데이터를 벡터 데이터베이스에 저장하여 에이전트의 답변 품질을 결정한다.
04
Presidio PII 탐지 모델을 에이전트 파이프라인에 가드레일로 추가하여 민감 정보를 자동으로 익명화하거나 차단한다.
05
에이전트 배포 시 추적 기능을 활용하여 디버깅을 수행하되, 민감 정보가 포함된 페이로드는 암호화하여 보안을 유지한다.
DataRobot의 추적(Tracing) 모니터링 대시보드.
Screenshot에이전트의 실행 과정과 보안 가드레일 작동 여부를 모니터링하는 화면이다. 디버깅과 보안 검증의 중요성을 강조한다.

기술

  • DataRobot
  • Slack
  • FastAPI
  • Presidio
  • Confluence

활용 사례

  • Slack 메시지 자동 분류 및 응답
  • 개인 지식 기반 질의응답
  • 업무 자동화 에이전트

언급된 리소스

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출처 · 인용 안내

원문 발행 2026. 06. 02.수집 2026. 06. 03.출처 타입 RSS

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