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> Agent란 LLM 기반 대화형 AI 에이전트입니다. 사용자 질문에 답하고, 도구(Tool)를 사용하며, 테이블 검색 및 외부 데이터베이스 연결 등 복잡한 작업을 자동으로 수행합니다

# Agent

# 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.

## 에이전트가 묶는 리소스

에이전트 하나는 아래 리소스를 **조합** 해 동작합니다. 각 항목은 비용·보안·성능에 직접 영향을 주므로 생성 단계에서 신중히 선택하세요.

| 리소스                          | 역할                                         | 영향                                       |
| ---------------------------- | ------------------------------------------ | ---------------------------------------- |
| **Inference Endpoint (LLM)** | 답변·도구 호출 추론 모델                             | **요금 결정 1순위** — 모델별 입력/출력 토큰 단가 차이가 수십 배 |
| **Tables**                   | 검색 대상 벡터 Table                             | Table 수 × 검색 빈도 → 검색 호출 비용               |
| **Storage** (Tables 가 자동 포함) | 임베딩된 원본 파일                                 | Storage 용량 한도 / 업로드 시 임베딩 비용             |
| **Tools (MCP)**              | 외부 시스템 호출 (GitHub·Slack·DB 등)              | 자격 증명 노출·의도치 않은 외부 액션 위험                 |
| **System Prompts**           | 응답 스타일·금칙 정의                               | 모든 호출 입력 토큰에 합산 — 길수록 비용 ↑               |
| **Users (Access Control)**   | 누가 사용할 수 있는지                               | 노출 범위 = 사고 영향 범위                         |
| **Slack Listener**           | Slack 채널 자동 응답                             | 멘션 폭주 시 호출량 폭증 가능                        |
| **Subdomain**                | 배포 URL `{slug}.agent.seahorse.dnotitia.ai` | 변경 시 외부 연동 모두 재설정 필요                     |

<Warning>
  **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](/billing)** 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](/billing) 을 정기 점검하세요.
</Warning>

**주요 기능**: Agent 생성·배포 / Inference Endpoint(LLM) 선택 / Tool·Table 연결 / Slack 리스너 / Subdomain 기반 배포 URL / Access Control

## 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.
```

| 단계    | 제목                | 설명                                                |
| ----- | ----------------- | ------------------------------------------------- |
| **1** | **Agent Setup**   | Configure LLM model and system prompt             |
| **2** | **Connect Table** | Connect vector tables for search                  |
| **3** | **Save & Test**   | Save the agent (auto-deployed) and start chatting |

하단 버튼: **Create Agent** → [Agent 생성](/console/agent-ops/agent/agent-create) · **Run Quick Start** → [퀵스타트 투어](/console/home/main)

## 빠른 시작 — 첫 에이전트 만들기

처음이라면 아래 순서로 진행하세요.

<Steps>
  <Step title="사전 준비">
    * **Inference Endpoint** 가 등록돼 있어야 합니다 — `Tool call enabled` 모델만 선택 가능. 운영자가 [Inference Endpoints](/internal/system-admin/settings/inference-endpoints) 에서 관리.
    * 검색이 필요하면 **Storage 가 생성** 돼 있어야 합니다 — Storage 가 자동 생성한 Table 만 에이전트에 연결 가능. ([Storage 생성](/console/storage/storage-create))
    * 도구가 필요하면 **Tool 등록** — GitHub·Slack·PostgreSQL 등은 [템플릿](/console/agent-ops/agent-tool/templates) 으로 1 분 내 등록.
  </Step>

  <Step title="Create Agent">
    [Agent 목록](/console/agent-ops/agent/agent-list) 우측 상단 **Create Agent** → 7 개 탭 입력 → **Save**. 자세한 필드: [Agent 생성](/console/agent-ops/agent/agent-create).

    **최소 입력**: Basic Settings (이름·API 권한·Subdomain) + Endpoints 1 개 이상.
  </Step>

  <Step title="배포 확인">
    별도 **Deploy 액션 없음** — **Save 클릭이 곧 배포 트리거**입니다. 저장 직후 목록에서 Status 가 `Deploying` → `Ready` 로 바뀌는지 확인. 5 분 이상 `Deploying` 이면 [상세](/console/agent-ops/agent/agent-detail) 의 로그 확인.
  </Step>

  <Step title="사용 + 배포 후 확장">
    상세 페이지의 **Agent URL** 로 접속해 동작 확인. 운영하면서 [System Prompts](/console/agent-ops/system-prompts) · [Nudge Questions](/console/agent-ops/agent/agent-settings#nudge-questions-넛지-질문) 로 응답 품질을 높이고, [Slack 연동](/console/agent-ops/agent/agent-settings) 으로 채널 응답 봇으로 확장.
  </Step>
</Steps>

## 시나리오별 가이드

조직에 가장 가까운 시나리오를 골라 그대로 복제하는 것이 가장 빠릅니다.

| 시나리오             | 페이지                                        |
| ---------------- | ------------------------------------------ |
| 사내 위키·기술 문서 Q\&A | [기술 문서 RAG](/console/guides/tech-docs-rag) |
| 법률·규정 인용형 답변     | [법률·규정 RAG](/console/guides/legal-rag)     |
| HR 정책 FAQ        | [인사·규정 FAQ](/console/guides/hr-policy)     |
| 교육 자료 학습 도우미     | [교육 자료 Q\&A](/console/guides/edu-qa)       |
| 영업 제안·고객 사례 답변   | [영업 지원](/console/guides/sales-enablement)  |
| CRM 사내 데이터 활용    | [CRM 내부 구축](/console/guides/crm-internal)  |
| 운영 장애 대응 런북      | [장애 대응 런북](/console/guides/ops-runbook)    |

→ [전체 활용 가이드](/console/guides)

## 운영 체크리스트

<Warning>
  **비용·요금제**

  * 에이전트 운영 비용은 **선택한 LLM 의 모델 단가 × 호출 토큰** + 검색·임베딩 호출비로 결정됩니다. 생성 전 [Billing → 모델 가격·플랜](/billing) 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](/billing) 참고 — 트래픽 증가가 예상되면 사전에 업그레이드 검토.
  * 배포 직후 [Billing 사용량 대시보드](/billing) 에서 일·주 단위 실사용을 점검하세요.
</Warning>

<Warning>
  **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](/console/management/api-keys))
  * **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](/console/agent-ops/agent-tool))
</Warning>

<Info>
  **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](/console/agent-ops/agent/agent-settings#export-conversations-대화-이력-내보내기) 로 대화 이력 다운로드.
  * `Deploying` 5 분 초과·답변 실패율 증가 시 → 상세에서 로그 확인 + Endpoint 상태 점검.
</Info>

## 페이지

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="Agent 생성" href="/console/agent-ops/agent/agent-create">
    Agent 생성 — 6 개 탭 (Basic Settings · Users · Endpoints · Tables · Tools · Slack · Rules) 으로 구성된 AI 에이전트 생성 폼
  </Card>

  <Card title="Agent 삭제" href="/console/agent-ops/agent/agent-delete" />

  <Card title="Agent 상세" href="/console/agent-ops/agent/agent-detail">
    Agent 상세 — Properties 상단 요약 + 6 개 탭(Users / Endpoints / Tables / Tools / Slack / Rules) 로 연결 리소스 확인
  </Card>

  <Card title="Agent 목록" href="/console/agent-ops/agent/agent-list">
    Agent 목록 — 상태·Agent URL·Access·Resources·생성일을 한눈에 보고 관리
  </Card>

  <Card title="Agent 확장 설정" href="/console/agent-ops/agent/agent-settings">
    에이전트의 확장 설정을 관리합니다. 시스템 프롬프트, 넛지 질문, 속성 세팅 등 에이전트의 동작을 세밀하게 제어할 수 있습니다
  </Card>

  <Card title="Agent 수정" href="/console/agent-ops/agent/agent-update">
    Agent 수정 — 생성 화면과 동일한 7 개 탭 구조로 모든 설정 편집. 특히 Users 탭의 접근 제어 변경에 주의
  </Card>
</CardGroup>

## 관련 문서

* [Agent Ops Menu Group](/)
* [Agent Rules 기능](/console/agent-ops/agent-rules)
* [Tool Management](/console/agent-ops/agent-tool)
* [System Prompts 기능](/console/agent-ops/system-prompts)