# 워크플로우 액션 - AI 에이전트

AI 에이전트(AI Agent) 워크플로우 액션을 사용하면 일반 언어 지시사항과 선택된 도구를 통해 하이레벨 워크플로우에서 다단계 작업을 자동화할 수 있어요. 모든 액션을 수동으로 구축하는 대신, 하나의 AI 에이전트 액션을 설정해서 실행 중에 무엇을 할지, 어떤 도구를 사용할지, 어떤 입력을 제공할지를 결정하도록 할 수 있습니다. 이 글에서는 액션의 작동 방식과 설정 방법, 결과를 검토하는 방법을 설명드려요.

**참고:** 이는 **유료 액션**입니다. 이 액션을 사용하면 실행당 **추가 요금**이 발생합니다

## 목차

* [워크플로우에서 AI 에이전트 액션이란?](#워크플로우에서-ai-에이전트-액션이란)
* [AI 에이전트 워크플로우 액션의 주요 장점](#ai-에이전트-워크플로우-액션의-주요-장점)
* [AI 에이전트 액션 세부 사항](#ai-에이전트-액션-세부-사항)
* [템플릿](#템플릿)
* [지시사항 작성](#지시사항-작성)
* [도구 설정](#도구-설정)
* [AI 에이전트 워크플로우 액션 설정하는 방법](#ai-에이전트-워크플로우-액션-설정하는-방법)
* [실행 로그](#실행-로그)
* [요금 체계](#요금-체계)
* [자주 묻는 질문](#자주-묻는-질문)

## 워크플로우에서 AI 에이전트 액션이란?

AI 에이전트는 당신의 지시사항과 제공된 도구를 기반으로 자율적으로 작업을 계획하고 실행하는 워크플로우 AI 액션입니다. 워크플로우에서 유연한 의사결정, 동적 도구 사용, 또는 각 단계를 수동으로 구축하지 않고 여러 액션을 순차적으로 완료해야 할 때 유용해요.

예를 들어, 연락처를 찾고, 예약 링크를 생성하고, 날짜를 포맷하고, 후속 메시지를 보내는 별도의 워크플로우 액션들을 만드는 대신, 하나의 AI 에이전트 액션이 전체 과정을 처리하도록 설정할 수 있습니다.

## AI 에이전트 워크플로우 액션의 주요 장점

* **자율 실행**: 에이전트가 당신의 지시사항을 바탕으로 어떤 도구를 언제, 어떤 입력으로 사용할지 결정합니다.
* 더 빠른 워크플로우 구축: 지원되는 사용 사례에서 하나의 AI 에이전트 액션이 수동으로 설정한 여러 워크플로우 단계를 대체할 수 있어요.
* 유연한 설정: 처음부터 구축하거나 템플릿으로 시작해서 맞춤 설정할 수 있습니다.
* 하위 워크플로우 지원: 에이전트가 이후 워크플로우 단계에서 사용할 텍스트나 JSON 출력을 반환할 수 있어요.
* 내장된 가시성: 실행 로그를 통해 에이전트의 추론 단계, 도구 사용, 토큰 소비량을 검토할 수 있습니다.

## AI 에이전트 액션 세부 사항

이러한 설정들은 AI 에이전트의 동작을 제어하고 액션을 올바르게 설정하는 데 필요한 핵심 입력을 제공합니다.

* **액션 이름(Action Name)**: 액션에 맞춤 이름을 추가하세요. 기본 이름은 **AI Agent**이지만, 사용 사례에 따라 이름을 변경하면 워크플로우 관리가 더 쉬워져요.
* 템플릿(Template): 지시사항과 도구 필드를 미리 채우는 미리 구축된 템플릿을 선택하거나, **Build Your Own**을 선택해서 처음부터 시작하세요. 일부 템플릿은 특정 워크플로우 트리거가 필요합니다.
* 지시사항(Instructions): 에이전트가 해야 할 일, 의사결정 방법, 따라야 할 규칙을 정의하세요. 이것이 설정에서 가장 중요한 부분이에요.
* 프롬프트 향상(Enhance Prompt): 대략적으로 작성된 지시사항을 더 자세하고 체계적인 프롬프트로 재구성해요. 필요하면 향상을 취소할 수 있습니다.
* 모델(Model): 에이전트를 구동하는 AI 모델을 선택하세요.
* 도구(Tools): 에이전트가 실행할 수 있는 액션들을 선택하세요.
* **대화 기억(Conversation Memory)**: 같은 연락처에 대한 이 단계의 과거 실행에 대한 순환 요약을 사용해서 에이전트가 맥락을 가질 수 있게 해요.
* **출력 형식(Output format)**: 에이전트가 응답을 포맷하는 방식을 선택하세요.

![](https://jumpshare.com/share/szPJPYdoXAC0h1H9JM2L+/GIF+Recording+2026-04-06+at+19.25.41.gif)

## 템플릿

템플릿은 특정 워크플로우 시나리오에 대한 일반적인 지시사항과 도구를 미리 채워서 더 빠르게 시작할 수 있게 도와줘요. 알려진 사용 사례와 일치하는 출발점을 원하고 이를 비즈니스에 맞게 맞춤 설정하려 할 때 유용합니다.

템플릿은 \*\*지시사항(Instructions)\*\*과 **도구(Tools)** 필드를 채우는 미리 구축된 에이전트 설정이에요. 템플릿이 특정 트리거를 요구하는데 해당 트리거가 아직 없다면, 필요한 트리거를 추가할 때까지 템플릿이 사용 불가능으로 표시됩니다.

**사용 가능한 템플릿:**

* Build Your Own
* Form Lead Follow Up
* No Show Appointment Recovery
* Facebook Lead Nurturing
* Stale Deal Nudge Agent
* Lead Research & Enrichment
* New Appointment: Enrich & Confirm
* Quiz Lead Scoring & Routing
* Call Transcript Summary & Action Items
* Task Creation from Won Deals
* Instagram Comment-to-DM
* Facebook Comment-to-DM
* Lead Pipeline Tracker

![](https://jumpshare.com/share/LHazacjOLKM6HDeJLKVi+/Screenshot+2026-04-06+at+20.07.16.png)

## 지시사항 작성

강력한 지시사항은 에이전트가 더 나은 결정을 내리고, 도구를 올바르게 사용하며, 더 신뢰할 수 있는 결과를 만들어내는 데 도움이 돼요. 당신의 가이드가 명확할수록 에이전트가 의도한 대로 작업을 수행하기 쉬워집니다.

**지시사항(Instructions)** 필드는 에이전트가 무엇을 하고, 어떻게 추론하며, 제공된 도구를 어떻게 사용하는지를 정의해요. 작업의 복잡성에 따라 지시사항을 간단하게 유지하거나 더 자세히 만들 수 있습니다.

**좋은 지시사항에는 보통 다음이 포함돼요:**

* 역할 설정
* 사용 가능한 트리거 데이터에 대한 맥락
* 단계별 워크플로우
* if/then 규칙을 사용한 의사결정 로직
* 메시징 가이드라인
* 에이전트가 피해야 할 것에 대한 규칙이나 제약사항

프롬프트 구조화 방법이 확실하지 않다면, 일반 언어로 지시사항을 입력하고 \*\*프롬프트 향상(Enhance Prompt)\*\*을 사용해서 재구성하세요.

편집기는 제목, 굵은 글씨, 불릿 리스트, 번호 리스트, 코드 블록, 인용구를 포함한 서식 있는 텍스트 포맷을 지원합니다.

![](https://jumpshare.com/share/4UnOEIvYfUvZh3nxJgH4+/GIF+Recording+2026-04-07+at+18.39.45.gif)

## 도구 설정

도구들은 실행 중에 에이전트가 할 수 있는 것을 결정해요. 에이전트에게 적절한 도구를 제공하고 어떤 필드를 제어할 수 있는지 결정하는 것은 유연성과 예측가능성의 균형을 맞추는 데 도움이 됩니다.

\*\*+ 도구 추가(+ Add Tool)\*\*를 클릭해서 도구 선택기를 열어요. 도구들은 카테고리별로 구성되어 있고, 이름으로 검색할 수도 있습니다. 선택된 각 도구는 설정 패널에 나타나고 개별적으로 설정할 수 있어요.

도구를 설정할 때 필드 값이 어떻게 채워지는지 선택할 수 있습니다:

* AI가 모든 필드 값 결정하게 하기: 켜기: 에이전트가 지시사항과 워크플로우 데이터를 바탕으로 런타임에 모든 필드의 값을 생성합니다.
* AI가 모든 필드 값 결정하게 하기: 끄기: 일부 값을 직접 수동으로 설정할 수 있고 에이전트가 남은 빈 필드를 채우도록 할 수 있어요.

각 필드에는 자체 토글이 있어서 개별 필드를 AI 생성과 수동 설정 값 사이에서 전환할 수 있습니다.

![](https://jumpshare.com/share/Vuj5V1dr8ZpGjWxqqyfg+/GIF+Recording+2026-04-06+at+20.17.36.gif)

## AI 에이전트 워크플로우 액션 설정하는 방법

체계적인 설정을 통해 적절한 템플릿을 선택하고, 명확한 지시사항을 작성하며, 에이전트가 작업을 성공적으로 완료하는 데 필요한 도구를 제공하기가 더 쉬워져요.

* `Automations(자동화) → Workflows(워크플로우)`로 이동하세요.

![](https://jumpshare.com/share/0JWEsWQU9NawnWRXArkh+/Screen+Shot+2026-04-06+at+21.20.01.png)

* **새 워크플로우**를 만들거나 **기존 워크플로우를 편집**하세요.

![](https://jumpshare.com/share/BXEsCvFYK7i5WsZpbUNj+/Screen+Shot+2026-04-06+at+21.21.45.png)

* 폼 제출(Form Submitted), 연락처 생성(Contact Created) 등의 관련 **트리거**를 추가하거나, 액션 설정 중에 미리 구축된 템플릿을 선택할 수도 있어요.

![](https://jumpshare.com/share/7cvd7EvdDe5EzEzze4Zm+/GIF+Recording+2026-04-06+at+21.28.31.gif)

* \*\*+ 추가(+ Add)\*\*를 클릭하거나 워크플로우 캔버스에서 **액션을 선택하세요** 자리표시자를 선택하세요.
* Workflow AI 섹션에서 AI Agent 액션을 선택하세요.
* \*\*액션 이름(Action Name)\*\*을 입력하세요.

![](https://jumpshare.com/share/GBYCnKxPwxf36RdroWew+/GIF+Recording+2026-04-06+at+21.30.12.gif)

* Build Your Own을 선택해서 액션을 처음부터 설정할 수 있어요.
* \*\*지시사항(Instructions)\*\*을 추가하세요.
* 프롬프트 구조를 개선하고 싶다면 \*\*프롬프트 향상(Enhance Prompt)\*\*을 클릭하세요.
* 사용하려는 \*\*모델(Model)\*\*을 선택하세요.
* \*\*+ 도구 추가(+ Add Tool)\*\*를 클릭하고 에이전트가 사용할 수 있는 도구들을 선택하세요.
* AI가 필드 값을 결정할지 특정 값을 수동으로 설정할지를 포함해서 각 도구를 설정하세요.

![](https://jumpshare.com/share/rL6dUAKMPEV4IVjmBCOG+/GIF+Recording+2026-04-07+at+19.45.24.gif)

* 또는 템플릿(Template)을 선택할 수도 있어요: 템플릿은 \*\*지시사항(Instructions)\*\*과 **도구(Tools)** 필드를 채우는 미리 구축된 에이전트 설정입니다. 템플릿이 특정 트리거를 요구하는데 해당 트리거가 아직 없다면, 필요한 트리거를 추가할 때까지 템플릿이 사용 불가능으로 표시돼요.

![](https://jumpshare.com/share/K0Y1edlbfPxhdnRFeVYS+/GIF+Recording+2026-04-07+at+19.51.17.gif)

* 대화 기억(Conversation Memory)을 활성화하거나 출력 형식(Output Format)을 설정하고 싶다면 \*\*고급 옵션(Advanced Options)\*\*을 열어요. 고급 설정을 통해 에이전트가 이전 활동을 기억하는 방식과 출력을 이후 워크플로우 단계로 전달하는 방식을 더 세밀하게 제어할 수 있습니다.

대화 기억(Conversation Memory): 대화 기억은 같은 연락처에 대한 반복 실행에서 에이전트가 연속성을 유지하도록 도와줘요. 같은 연락처가 단계에 다시 진입할 수 있고 에이전트가 이전 상호작용을 바탕으로 적응해야 하는 워크플로우에 도움이 됩니다.

이 설정은 기본적으로 꺼져 있어요. 활성화하면 에이전트가 해당 단계에서 같은 연락처에 대한 과거 실행의 순환 요약을 사용합니다.

정기적인 리드 후속조치 같은 반복적이거나 다중 접촉 워크플로우에는 대화 기억을 사용하세요. 단일 폼 후속조치 같은 일회성 워크플로우에서는 보통 꺼두어도 괜찮아요.

* 출력 형식(Output Format): 출력 형식은 이후 워크플로우 단계가 사용할 수 있는 데이터를 에이전트가 반환할지 제어해요. 워크플로우가 에이전트 실행 완료 후 결과를 참조해야 할 때 적절한 출력 타입을 선택하는 것이 도움이 됩니다.

**사용 가능한 옵션:**

**없음(None):** 에이전트가 액션을 수행하지만 하위 단계를 위한 구조화된 출력을 반환하지 않아요.

**텍스트(Text):** 에이전트가 자유 텍스트 응답을 반환해요. 선택하면 응답에 포함되어야 할 내용을 설명할 수 있는 출력 설명(Output Description) 필드가 나타납니다.

**JSON:** 에이전트가 정의된 스키마를 바탕으로 구조화된 데이터를 반환해요. 나중에 워크플로우에서 더 쉽게 참조할 수 있도록 이름, 타입, 선택적 설명이 있는 속성을 추가할 수 있습니다.

* 액션을 \*\*저장(Save)\*\*하세요.

![](https://jumpshare.com/share/GzSHLAMZcSAIh5XoNLp7+/Screen+Shot+2026-04-07+at+19.53.43.png)

## 실행 로그

실행 로그(Execution Logs)를 통해 워크플로우 실행 중에 에이전트가 무엇을 했는지 더 쉽게 이해할 수 있어요. 동작을 검증하고, 도구 사용을 확인하며, 예상치 못한 결과를 문제 해결하는 데 유용합니다.

워크플로우가 실행된 후 워크플로우 빌더에서 **실행 로그(Execution Logs)** 탭을 열고 AI 에이전트 실행을 선택해서 추적을 확인하세요.

추적에는 다음이 포함될 수 있어요:

* 에이전트 입력(Agent Input): 에이전트가 받은 전체 입력
* LLM: 다음 단계에 대해 추론하는 데 사용된 각 모델 호출
* 도구 실행(Tool executions): 에이전트가 호출한 각 도구, 실행 시간 및 성공/실패 상태 포함

각 단계를 확장해서 입력과 출력 데이터를 검토할 수 있어요. 로그 보기는 테이블 형식과 원시 JSON 보기를 모두 지원합니다.

![](https://jumpshare.com/share/9QUweuvvPUpZZ9c21JUC+/_Umdeshfp6Wt-nH6PHIhYGP_Ws4HJVrE7w.png)

## 요금 체계

요금 체계가 어떻게 작동하는지 이해하면 프로덕션 워크플로우에서 AI 에이전트를 사용하는 비용을 예상하는 데 도움이 돼요. 특히 다양한 모델이나 유료 액션이 포함된 경우 더욱 그렇습니다.

각 AI 에이전트 실행 비용은 두 가지 구성 요소를 바탕으로 계산돼요:

**참고:** 실행 로그에서 토큰 사용량을 검토하고 계정 청구 섹션에서 청구 세부사항을 확인할 수 있습니다.

* LLM 토큰 사용량: 에이전트가 실행 중에 하나 이상의 모델 호출을 할 수 있어요. 총 토큰 사용량은 지시사항 길이, 작업 복잡성, 필요한 도구 호출 수에 따라 달라집니다.
* 유료 액션 실행: 에이전트가 도구로 유료 액션을 사용하면, 해당 실행들은 독립형 워크플로우 액션으로 사용될 때와 같은 실행당 요금으로 청구돼요.

실행당 총 비용 = (모든 LLM 호출에서 소비된 총 토큰 × 선택된 모델의 토큰당 요금) + (유료 도구 실행 수 × 실행당 요금)

**SMS 보내기(Send SMS)**, **연락처 필드 업데이트(Update Contact Field)**, **태그 추가(Add Tag)** 같은 표준 내장 도구는 일반적인 플랫폼 사용량을 넘어서는 추가 유료 액션 실행 요금이 부과되지 않아요.

## 자주 묻는 질문

**Q: 추가할 수 있는 도구 수에 제한이 있나요?** 네. 에이전트당 최대 10개의 도구를 추가할 수 있어요. 날짜 계산기(Date Calculator)와 수학 연산(Math Operations) 같은 내부 도구는 이 제한에 포함되지 않습니다.

**Q: 어떤 모델을 사용해야 하나요?** 대부분의 사용 사례에는 GPT-5.2 (Low thinking)이 권장돼요. 품질과 속도의 강력한 균형을 제공하기 때문입니다. 더 복잡한 로직에는 더 높은 thinking 레벨을 사용하고, 속도와 비용이 가장 중요한 간단한 작업에는 GPT-5 Nano를 사용하세요.

**Q: AI 에이전트를 모든 트리거와 함께 사용할 수 있나요?** 네. AI 에이전트는 모든 워크플로우 트리거와 작동해요. 템플릿은 해당 맥락에 맞게 지시사항이 작성되어 있기 때문에 특정 트리거를 권장할 수 있습니다.

**Q: 프롬프트 향상(Enhance Prompt)은 무엇을 하나요?** 프롬프트 향상은 지시사항을 더 체계적이고 자세한 프롬프트로 재구성하며, 더 명확한 단계와 예외 상황 처리를 포함해요. 필요하면 향상을 취소할 수 있습니다.

**Q: JSON 출력 형식은 언제 사용해야 하나요?** 이후 워크플로우 단계에서 자격 결과나 기타 구조화된 출력 같은 에이전트 응답의 특정 값을 참조해야 할 때 JSON을 사용하세요.

**Q: 워크플로우 실행 중에 에이전트가 무엇을 했는지 어떻게 볼 수 있나요?** 워크플로우 빌더에서 **실행 로그(Execution Logs)** 탭을 열고 AI 에이전트 실행을 선택해서 모델 호출, 도구 실행, 입력, 출력, 토큰 사용량을 포함한 추적을 검토하세요.

**Q: 템플릿이 특정 설정에 고정되나요?** 아니에요. 템플릿은 지시사항과 도구 필드를 미리 채우지만, 템플릿 적용 후에도 지시사항을 편집하고, 모델을 변경하고, 도구를 추가하거나 제거하고, 고급 옵션을 업데이트할 수 있어요.

**Q: 대화 기억(Conversation Memory)은 언제 활성화해야 하나요?** 같은 연락처가 에이전트 단계를 여러 번 거칠 수 있고 에이전트가 이전 실행을 바탕으로 적응해야 할 때 활성화하세요. 일회성 워크플로우에서는 보통 필요하지 않아요.

***

*원문 최종 수정: Tue, 7 Apr, 2026 at 9:27 AM* *Hyperclass 사용 가이드 — hyperclass.ai*


---

# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://hyperclass.gitbook.io/hyperclass-docs/workflows/workflow-action-ai-agent.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.