#AI 직원 · 관리자 설정 가이드

이 문서는 AI 직원을 설정하고 관리하는 방법을 빠르게 이해할 수 있도록 도와드립니다. 모델 서비스부터 작업 배정까지, 전체 과정을 단계별로 안내해 드립니다.

#I. 시작하기 전에

#1. 시스템 요구 사항

설정을 시작하기 전에 다음 환경 조건을 충족하는지 확인해 주세요.

• NocoBase 2.0 이상 버전이 설치되어 있어야 합니다.
• AI 직원 플러그인이 활성화되어 있어야 합니다.
• 사용 가능한 대규모 언어 모델 서비스 (예: OpenAI, Claude, DeepSeek, GLM 등)가 최소 한 개 이상 있어야 합니다.

#2. AI 직원의 2단계 설계 이해하기

AI 직원은 **"역할 정의"**와 **"작업 맞춤 설정"**의 두 가지 계층으로 나뉩니다.

계층	설명	특징	역할
역할 정의	직원의 기본 인격과 핵심 능력	"이력서"처럼 안정적이고 변하지 않음	역할 일관성 보장
작업 맞춤 설정	다양한 비즈니스 시나리오에 대한 설정	유연하게 조정 가능	특정 작업에 적응

간단히 말해:

"역할 정의"는 이 직원이 누구인지를 결정하고, "작업 맞춤 설정"은 현재 그 직원이 무엇을 해야 하는지를 결정합니다.

이러한 설계의 장점은 다음과 같습니다.

• 역할은 변하지 않지만, 다양한 시나리오를 수행할 수 있습니다.
• 작업을 업그레이드하거나 교체해도 직원 자체에는 영향을 미치지 않습니다.
• 배경과 작업이 서로 독립적이어서 유지 관리가 더 쉽습니다.

#II. 설정 절차 (5단계로 완료)

#1단계: 모델 서비스 설정

모델 서비스는 AI 직원의 두뇌와 같으므로, 먼저 설정해야 합니다.

💡 자세한 설정 방법은 다음 문서를 참고해 주세요: LLM 서비스 설정

경로: 시스템 설정 → AI 직원 → 모델 서비스

추가를 클릭하고 다음 정보를 입력합니다.

항목	설명	주의 사항
인터페이스 유형	예: OpenAI, Claude 등	동일한 사양의 서비스와 호환
API 키	서비스 제공업체에서 제공하는 키	기밀 유지 및 정기적 변경
서비스 주소	API 엔드포인트	프록시 사용 시 수정 필요
모델 이름	특정 모델 이름 (예: gpt-4, claude-opus)	기능 및 비용에 영향

설정 후에는 연결 테스트를 진행해 주세요. 만약 실패하면 네트워크, API 키 또는 모델 이름을 확인해 주십시오.

#2단계: AI 직원 생성

💡 자세한 내용은 다음 문서를 참고해 주세요: AI 직원 생성

경로: AI 직원 관리 → 직원 생성

기본 정보를 입력합니다.

필드	필수	예시
이름	✓	viz, dex, cole
닉네임	✓	Viz, Dex, Cole
활성화 상태	✓	켜짐
소개	-	"데이터 분석 전문가"
주요 프롬프트	✓	프롬프트 엔지니어링 가이드 참고
환영 메시지	-	"안녕하세요, Viz입니다…"

그다음, 방금 설정한 모델 서비스를 연결합니다.

프롬프트 작성 제안:

• 직원의 역할, 어조, 책임을 명확하게 설명해 주세요.
• "반드시", "절대 ~하지 마세요"와 같은 단어로 규칙을 강조해 주세요.
• 추상적인 설명은 피하고, 가능한 한 예시를 포함해 주세요.
• 500~1000자 이내로 유지해 주세요.

프롬프트가 명확할수록 AI의 성능이 더욱 안정적입니다. 프롬프트 엔지니어링 가이드를 참고하실 수 있습니다.

#3단계: 스킬 설정

스킬은 직원이 "무엇을 할 수 있는지"를 결정합니다.

💡 자세한 내용은 다음 문서를 참고해 주세요: 스킬

유형	능력 범위	예시	위험 수준
프런트엔드	페이지 상호작용	블록 데이터 읽기, 양식 작성	낮음
데이터 모델	데이터 쿼리 및 분석	집계 통계	중간
워크플로우	비즈니스 프로세스 실행	사용자 정의 도구	워크플로우에 따라 다름
기타	외부 확장	웹 검색, 파일 작업	상황에 따라 다름

설정 제안:

• 직원당 3~5개의 스킬이 가장 적절합니다.
• 모든 스킬을 선택하는 것은 혼란을 야기할 수 있으므로 권장하지 않습니다.
• 중요한 작업을 수행하기 전에는 자동 사용(Auto usage)을 비활성화해 주세요.

#4단계: 지식 기반 설정 (선택 사항)

AI 직원이 제품 설명서, FAQ 등과 같은 많은 자료를 기억하거나 참조해야 하는 경우, 지식 기반을 설정할 수 있습니다.

💡 자세한 내용은 다음 문서를 참고해 주세요:

• AI 지식 기반 개요
• 벡터 데이터베이스
• 지식 기반 설정
• RAG 검색 증강 생성

이를 위해서는 벡터 데이터베이스 플러그인을 추가로 설치해야 합니다.

적용 시나리오:

• AI가 기업 지식을 이해하도록 돕습니다.
• 문서 질의응답 및 검색을 지원합니다.
• 특정 분야 전문 비서를 훈련시킵니다.

#5단계: 결과 확인

완료되면 페이지 오른쪽 하단에 새 직원의 아바타가 표시됩니다.

다음 항목들을 하나씩 확인해 주세요.

• ✅ 아이콘이 정상적으로 표시되는지 확인합니다.
• ✅ 기본적인 대화가 가능한지 확인합니다.
• ✅ 스킬이 올바르게 호출되는지 확인합니다.

모든 항목이 통과되면 설정이 성공적으로 완료된 것입니다! 🎉

#III. 작업 설정: AI 직원을 실제로 업무에 투입하기

지금까지는 "직원 생성"을 완료했습니다. 이제는 이들을 "업무에 투입"할 차례입니다.

AI 작업은 특정 페이지나 블록에서 직원의 행동을 정의합니다.

💡 자세한 내용은 다음 문서를 참고해 주세요: 작업

#1. 페이지 수준 작업

"이 페이지 데이터 분석"과 같이 전체 페이지 범위에 적용됩니다.

설정 진입점: 페이지 설정 → AI 직원 → 작업 추가

필드	설명	예시
제목	작업 이름	단계 전환 분석
배경	현재 페이지의 컨텍스트	리드 목록 페이지
기본 메시지	미리 설정된 대화	"이번 달 추세를 분석해 주세요"
기본 블록	데이터 컬렉션 자동 연결	리드 테이블
스킬	사용 가능한 도구	데이터 쿼리, 차트 생성

다중 작업 지원: 하나의 AI 직원에 여러 작업을 설정할 수 있으며, 사용자는 옵션 형태로 선택할 수 있습니다.

제안:

• 하나의 작업은 하나의 목표에 집중해야 합니다.
• 이름은 명확하고 이해하기 쉬워야 합니다.
• 작업 수는 5~7개 이내로 유지하는 것이 좋습니다.

#2. 블록 수준 작업

"현재 양식 번역"과 같이 특정 블록을 조작하는 데 적합합니다.

설정 방법:

1. 블록 작업 설정을 엽니다.
2. "AI 직원"을 추가합니다.

3. 대상 직원을 연결하면 됩니다.

비교 항목	페이지 수준	블록 수준
데이터 범위	전체 페이지	현재 블록
세분성	전역 분석	세부 처리
일반적인 용도	추세 분석	양식 번역, 필드 추출

#IV. 모범 사례

#1. 설정 제안

항목	제안	이유
스킬 개수	3~5개	정확도 높고 응답 빠름
자동 사용(Auto usage)	신중하게 활성화	오작동 방지
프롬프트 길이	500~1000자	속도와 품질의 균형
작업 목표	단일하고 명확하게	AI의 혼란 방지
워크플로우	복잡한 작업을 캡슐화한 후 사용	성공률 높음

#2. 실전 제안

작게 시작하여 점진적으로 최적화:

1. 먼저 기본 직원(예: Viz, Dex)을 생성합니다.
2. 1~2개의 핵심 스킬을 활성화하여 테스트합니다.
3. 작업이 정상적으로 실행되는지 확인합니다.
4. 그다음, 더 많은 스킬과 작업을 점진적으로 확장합니다.

지속적인 최적화 프로세스:

1. 초기 버전을 실행합니다.
2. 사용자 피드백을 수집합니다.
3. 프롬프트와 작업 설정을 최적화합니다.
4. 테스트하고 반복적으로 개선합니다.

#V. 자주 묻는 질문

#1. 설정 단계

Q: 저장에 실패하면 어떻게 해야 하나요? A: 모든 필수 항목, 특히 모델 서비스와 프롬프트가 올바르게 입력되었는지 확인해 주세요.

Q: 어떤 모델을 선택해야 하나요?

• 코드 관련 → Claude, GPT-4
• 분석 관련 → Claude, DeepSeek
• 비용 민감 → Qwen, GLM
• 장문 텍스트 → Gemini, Claude

#2. 사용 단계

Q: AI 응답이 너무 느립니다.

• 스킬 개수를 줄여 보세요.
• 프롬프트를 최적화해 보세요.
• 모델 서비스 지연 시간을 확인해 보세요.
• 다른 모델로 변경하는 것을 고려해 보세요.

Q: 작업 실행이 정확하지 않습니다.

• 프롬프트가 충분히 명확하지 않습니다.
• 스킬이 너무 많아 혼란을 야기합니다.
• 작업을 더 작게 나누고 예시를 추가해 보세요.

Q: 자동 사용(Auto usage)은 언제 활성화해야 하나요?

• 쿼리 유형 작업에는 활성화할 수 있습니다.
• 데이터 수정 유형 작업에는 비활성화하는 것을 권장합니다.

Q: AI가 특정 양식을 처리하도록 하려면 어떻게 해야 하나요?

A: 페이지 수준 설정의 경우, 블록을 수동으로 선택해야 합니다.

블록 수준 작업 설정의 경우, 데이터 컨텍스트가 자동으로 연결됩니다.

#VI. 추가 자료

AI 직원을 더욱 강력하게 만들고 싶다면 다음 문서를 계속 읽어보세요.

설정 관련:

• 프롬프트 엔지니어링 가이드 - 고품질 프롬프트 작성 기술 및 모범 사례
• LLM 서비스 설정 - 대규모 모델 서비스에 대한 자세한 설정 설명
• AI 직원 생성 - AI 직원의 생성 및 기본 설정
• AI 직원과 협업 - AI 직원과 효과적으로 대화하는 방법

고급 기능:

• 스킬 - 다양한 스킬의 설정 및 사용에 대한 심층 이해
• 작업 - 작업 설정의 고급 기술
• 블록 선택 - AI 직원에게 데이터 블록을 지정하는 방법
• 데이터 소스 - 데이터 소스의 설정 및 관리
• 웹 검색 - AI 직원의 웹 검색 기능 설정

지식 기반 및 RAG:

• AI 지식 기반 개요 - 지식 기반 기능 소개
• 벡터 데이터베이스 - 벡터 데이터베이스 설정
• 지식 기반 - 지식 기반 생성 및 관리 방법
• RAG 검색 증강 생성 - RAG 기술의 적용

워크플로우 통합:

• LLM 노드 - 텍스트 대화 - 워크플로우에서 텍스트 대화 사용
• LLM 노드 - 다중 모달 대화 - 이미지, 파일 등 다중 모달 입력 처리
• LLM 노드 - 구조화된 출력 - 구조화된 AI 응답 얻기

#결론

AI 직원을 설정할 때 가장 중요한 것은 먼저 작동하게 한 다음 최적화하는 것입니다. 첫 번째 직원이 성공적으로 업무에 투입되도록 한 후, 점진적으로 확장하고 미세 조정해 나가세요.

문제 해결 방향은 다음 순서로 진행할 수 있습니다.

1. 모델 서비스가 연결되어 있는지 확인합니다.
2. 스킬 개수가 너무 많지 않은지 확인합니다.
3. 프롬프트가 명확한지 확인합니다.
4. 작업 목표가 명확한지 확인합니다.

단계별로 진행하면 진정으로 효율적인 AI 팀을 구축할 수 있습니다.