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Agent 기능

Agent 는 LLM 기반 대화형 AI 에이전트이자, Seahorse 의 모든 리소스를 묶는 중앙 허브 입니다. 사용자 질문에 답하고, 도구(Tool)를 사용하며, 벡터 Table 검색·외부 데이터베이스 연결 등 복잡한 작업을 자동으로 수행합니다.

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에이전트가 묶는 리소스

에이전트 하나는 아래 리소스를 조합 해 동작합니다. 각 항목은 비용·보안·성능에 직접 영향을 주므로 생성 단계에서 신중히 선택하세요.
리소스역할영향
Inference Endpoint (LLM)답변·도구 호출 추론 모델요금 결정 1순위 — 모델별 입력/출력 토큰 단가 차이가 수십 배
Tables검색 대상 벡터 TableTable 수 × 검색 빈도 → 검색 호출 비용
Storage (Tables 가 자동 포함)임베딩된 원본 파일Storage 용량 한도 / 업로드 시 임베딩 비용
Tools (MCP)외부 시스템 호출 (GitHub·Slack·DB 등)자격 증명 노출·의도치 않은 외부 액션 위험
System Prompts응답 스타일·금칙 정의모든 호출 입력 토큰에 합산 — 길수록 비용 ↑
Users (Access Control)누가 사용할 수 있는지노출 범위 = 사고 영향 범위
Slack ListenerSlack 채널 자동 응답멘션 폭주 시 호출량 폭증 가능
Subdomain배포 URL {slug}.agent.seahorse.dnotitia.ai변경 시 외부 연동 모두 재설정 필요
요금 주의
  • 에이전트의 비용은 선택한 LLM × 호출량 × (System Prompt + 검색 결과) 토큰 으로 결정됩니다.
  • 고가 모델(예: claude-opus-4.5) 을 모든 사용자에게 공개하면 토큰 소비가 폭증할 수 있습니다.
  • 운영 배포 전 Billing → 모델 가격 을 확인하고, 일반 답변에는 비용 효율적인 모델, 고난도 추론에만 고가 모델을 분리해 사용하세요.
  • Top K 가 큰 검색 + 긴 System Prompt + 자주 호출되는 도구 조합은 비용을 빠르게 키웁니다. 사용 패턴을 모니터링하고 Billing 사용량 을 정기 점검하세요.
주요 기능: Agent 생성·배포 / Inference Endpoint(LLM) 선택 / Tool·Table 연결 / Slack 리스너 / Subdomain 기반 배포 URL / Access Control

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처음 진입 시 (Empty State)

등록된 에이전트가 없으면 목록 대신 온보딩 가이드 가 표시됩니다. 
Welcome! Start with AI Agent
No agents registered. Follow the steps below to get started.
단계제목설명
1Agent SetupConfigure LLM model and system prompt
2Connect TableConnect vector tables for search
3Deploy & TestDeploy the agent and start chatting
하단 버튼: Create Agent → Agent 생성 · Run Quick Start → 퀵스타트 투어

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빠른 시작 — 첫 에이전트 만들기

처음이라면 아래 순서로 진행하세요.
1

사전 준비

  • Inference Endpoint 가 등록돼 있어야 합니다 — Tool call enabled 모델만 선택 가능. 운영자가 Inference Endpoints 에서 관리.
  • 검색이 필요하면 Storage 가 생성 돼 있어야 합니다 — Storage 가 자동 생성한 Table 만 에이전트에 연결 가능. (Storage 생성)
  • 도구가 필요하면 Tool 등록 — GitHub·Slack·PostgreSQL 등은 템플릿 으로 1 분 내 등록.
2

Create Agent

Agent 목록 우측 상단 Create Agent → 7 개 탭 입력 → Save. 자세한 필드: Agent 생성.최소 입력: Basic Settings (이름·API 권한·Subdomain) + Endpoints 1 개 이상.
3

배포 확인

목록에서 Status 가 Deploying → Ready 로 바뀌는지 확인. 5 분 이상 Deploying 이면 상세 의 로그 확인.
4

사용 + 배포 후 확장

상세 페이지의 Agent URL 로 접속해 동작 확인. 운영하면서 System Prompts · Nudge Questions 로 응답 품질을 높이고, Slack 연동 으로 채널 응답 봇으로 확장.

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시나리오별 가이드

조직에 가장 가까운 시나리오를 골라 그대로 복제하는 것이 가장 빠릅니다.
시나리오페이지
사내 위키·기술 문서 Q&A기술 문서 RAG
법률·규정 인용형 답변법률·규정 RAG
HR 정책 FAQ인사·규정 FAQ
교육 자료 학습 도우미교육 자료 Q&A
영업 제안·고객 사례 답변영업 지원
CRM 사내 데이터 활용CRM 내부 구축
운영 장애 대응 런북장애 대응 런북
→ 전체 활용 가이드

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운영 체크리스트

비용·요금제
  • 에이전트 운영 비용은 선택한 LLM 의 모델 단가 × 호출 토큰 + 검색·임베딩 호출비로 결정됩니다. 생성 전 Billing → 모델 가격·플랜 을 확인하세요.
  • 비용 효율 중시: gpt-oss-120b 등 오픈 모델 / 품질 중시: claude-opus-4.5 · gpt-5.2 등 — 에이전트별로 모델을 분리 해 비용/품질을 분리.
  • 플랜별 토큰·세션·Storage 한도 를 초과하면 호출·업로드가 차단됩니다. 한도와 플랜별 차이는 Billing 참고 — 트래픽 증가가 예상되면 사전에 업그레이드 검토.
  • 배포 직후 Billing 사용량 대시보드 에서 일·주 단위 실사용을 점검하세요.
보안·접근 제어
  • 민감 데이터를 다루는 에이전트는 Users 탭에서 특정 사용자 지정 — Require Authentication ON + 명시적 사용자 선택. 선택 0 명 = “모든 인증 사용자 공개” 임을 잊지 마세요.
  • 외부 노출용 에이전트의 API Key 는 READ 권한으로 발급. (API Keys 가이드)
  • Subdomain 은 배포 URL 에 박힙니다. 변경 시 외부 연동 모두 깨지므로 처음에 신중히 정하세요.
  • Tool 자격 증명(GitHub PAT·Slack Bot Token·DB 비밀번호) 은 최소 권한으로 발급 — 위험 동작은 별도 도구·계정으로 분리. (Tool Management)
응답 품질·운영
  • System Prompt 로 역할·답변 스타일·금칙 명시 — Cloud 에서는 Agent Rules 대신 이 방식을 사용하세요. (Agent Rules 는 On-prem 전용)
  • Nudge Questions 3~5 개로 첫 사용자 진입 장벽 낮추기. 한 줄 25 자 이내.
  • 정기 백업이 필요하면 Export Conversations 로 대화 이력 다운로드.
  • Deploying 5 분 초과·답변 실패율 증가 시 → 상세에서 로그 확인 + Endpoint 상태 점검.

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페이지

Agent 생성

Agent 생성 — 6 개 탭 (Basic Settings · Users · Endpoints · Tables · Tools · Slack · Rules) 으로 구성된 AI 에이전트 생성 폼

Agent 삭제

Agent 상세

Agent 상세 — Properties 상단 요약 + 6 개 탭(Users / Endpoints / Tables / Tools / Slack / Rules) 로 연결 리소스 확인

Agent 목록

Agent 목록 — 상태·Agent URL·Access·Resources·생성일을 한눈에 보고 관리

Agent 확장 설정

에이전트의 확장 설정을 관리합니다. 시스템 프롬프트, 넛지 질문, 속성 세팅 등 에이전트의 동작을 세밀하게 제어할 수 있습니다

Agent 수정

Agent 수정 — 생성 화면과 동일한 7 개 탭 구조로 모든 설정 편집. 특히 Users 탭의 접근 제어 변경에 주의

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관련 문서