Owlish
Chevvi · 마케팅 · 학습
Owlish는 시드니 스튜디오 Chevvi가 만든 노코드 AI 고객 지원 플랫폼이다. 자사 웹사이트 페이지, 헬프 문서, PDF, 지난 티켓을 흡수한 뒤 그 내용만으로 고객 질문에 답한다. 모든 답변은 근거가 된 정확한 출처를 표시할 수 있다. 에이전트가 확신하지 못하면 추측하는 대신 사람 상담원에게 대화를 넘긴다. 중소 규모 지원팀은 반복 질문을 걸러내는 데 이 도구를 쓴다. 지어낸 정책은 없다. 어긴 약속도 없다.
Owlish 소개
Owlish란 무엇인가
Owlish는 AI 지원 에이전트 플랫폼이지, 범용 챗봇 빌더가 아니다. 팀이 이미 쓰고 있는 콘텐츠를 넣어 주면, 그 콘텐츠를 근거로 답하는 지원 에이전트로 바꿔 준다. 제안은 단순하다. 근거가 있고 출처를 인용한 답변, 그리고 AI가 혼자 결정해서는 안 될 때 사람에게 빠져나가는 깔끔한 출구다.
겨냥하는 문제는 익숙하다. 허공에서 답하는 챗봇은 환불 정책을 지어내고, 회사가 지킬 수 없는 것을 약속하며, 상담원에게 뒷수습할 잔뜩을 남긴다. Owlish는 이런 환각을 특성이 아니라 결함으로 취급한다. 답변의 출처를 찾지 못하면 그렇게 말하고 상위로 넘긴다. 설계는 그게 전부다. 이 설계가 제품이 무엇에 강한지를 정한다.
가장 큰 한계는 범위다. Free 플랜은 수동 지식 동기화와 7일 대화 보존을 갖춘 웹 위젯만 제공한다. Slack, Teams, Google Chat, 그리고 메시징 채널(WhatsApp, Instagram, Messenger, Telegram, Email)은 Growth 등급부터 시작한다. 첫날부터 멀티채널 지원이 필요한 팀은 더 많이 낸다. 전용 언어 제어는 아직 로드맵 위에 있고, 에이전트는 이미 방문자가 쓰는 언어를 따라갈 수 있다. 그 부분은 작동한다. 그것에 대한 리포팅은 그렇지 않다.
시작하기
- 카드 없이 무료 Owlish 워크스페이스를 만들고, 브랜드 이름을 붙인다.
- 지식 소스를 추가한다. Owlish를 자사 웹사이트 페이지로 향하게 하고, 헬프 문서와 PDF를 올리거나 지난 티켓을 가져온다.
- 에이전트의 페르소나와 브랜딩을 조정해 답변이 회사의 톤과 맞게 한다.
- 웹 위젯 스니펫을 사이트에 설치하거나, Growth 이상이면 Slack, Teams, 메시징 채널을 연결한다.
- 테스트 질문을 돌리고, 각 답변 뒤에 인용된 출처를 열어 보고, 공개 전에 헬프 콘텐츠의 빈틈을 고친다.
제품 정보
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추천 대상
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사용자
- 이미 좋은 헬프 센터 콘텐츠를 유지하고 있고, 그 콘텐츠를 바탕으로 움직이는 AI 에이전트를 원하는 중소 규모 지원팀. 즉석에서 지어내는 에이전트가 아니다.
- Free 플랜에서 단일 지원 워크스페이스용 기본 웹 위젯이 필요한 1인 창업자와 린 스타트업.
- 고객에게 관리형 AI 지원을 파는 에이전시와 컨설팅 회사. 완전한 화이트라벨 제공은 별도 레이어인 Owlish Partners 뒤에 있다.
작업
- 배송 기간, 환불 정책, 계정 설정 같은 반복 질문을 문서에서 바로 끌어온 답변으로 걸러낸다.
- 민감하거나 불확실한 대화를 전체 대화 기록과 함께 사람 상담원에게 넘겨, 아무도 문제를 다시 설명하지 않게 한다.
- 검토한 대화를 더 나은 지원 지식으로 되돌려, 고친 답변이 원래의 실수를 반복하지 않게 한다.
활용 상황
- 한 스토어가 세일 후 "내 주문 어디 있나요" 질문이 급증해, 정형적인 것은 에이전트가 처리하고 상담원은 화난 고객을 맡기를 원한다.
- 한 SaaS 팀이 하루 종일 같은 온보딩 질문을 받아, 같은 답변을 다시 타이핑하는 대신 고객을 인용 있는 헬프 문서로 안내하고 싶어 한다.
- 한 지원 리드가 고객이 실제로 무엇을 묻는지, 지식베이스 어디에 구멍이 있는지 파악하려 한다. Scale 플랜의 세션별 감정과 의도 태그를 쓴다.
주요 기능
근거 있는 출처 인용 답변
에이전트는 흡수한 콘텐츠만으로 답하고, 각 답변은 그것이 나온 정확한 출처를 가리킬 수 있다. 인용된 출처를 열면 AI가 무엇을 썼는지 알 수 있다. Owlish가 답변을 콘텐츠에 근거 짓지 못하면, 무언가를 지어내는 대신 거부하거나 상위로 넘긴다. 이것이 범용 챗봇과의 핵심 차이다. 에이전트가 정책을 지어내지 않게 막는 것이 바로 이 부분이다.
사람 이관과 공유 받은편지함
에이전트가 확신하지 못할 때, 고객이 사람을 요청할 때, 상담원이 끼어들고 싶을 때, 대화는 공유 받은편지함으로 흘러간다. 상담원은 채팅을 맡고, 대화 중간에 끼어들고, 해결하고, 또는 AI에게 되돌려보낼 수 있다. 이관과 공유 받은편지함은 Growth 등급부터 시작한다. Free와 Starter 플랜은 플랫폼을 통해 사람에게 상위 이관할 수 없다.
멀티채널 배포
웹 위젯은 Free를 포함한 모든 플랜에 들어간다. Slack, Microsoft Teams, Google Chat은 WhatsApp, Instagram, Messenger, Telegram, Email과 함께 Growth 이상에서 제공된다. WhatsApp, Instagram, Messenger는 클릭 한 번으로 연결된다. Telegram은 자체 봇으로 연결한다. Discord는 아직 로드맵 위에 있어, 거기서 사는 팀은 기다려야 한다.
다국어 답변
Owlish는 일반적인 근거 있는 답변에서 방문자가 쓰는 언어를 따라갈 수 있다. 이는 별도 에이전트를 만들지 않고 해외 고객을 지원하는 팀에 도움이 된다. 함정은 무엇인가. 전용 언어 제어, 로케일별 리포팅, 언어별 라우팅은 아직 출시되지 않았다. 의도적으로 다국어 구성을 관리하려면 지금은 수작업이 필요하다.
질의응답을 넘어선 스킬
에이전트는 질문에 답하는 것만이 아니라 대화 중간에 도구를 호출할 수 있다. 예약, 티켓 생성, 조회가 제공되는 작업의 종류이고, 오늘 두 가지 스킬이 출시되어 있다. 사람 이관과 이메일 상위 이관이다. 에이전트당 스킬 수는 플랜에 따라 늘어나, Free의 하나에서 Scale의 열다섯까지다. 팀이 채팅 중에 회의를 예약하고, 티켓을 열고, 주문 데이터를 조회한다면, 여기가 질의응답 봇을 팀 동료에 더 가까운 무언가로 바꾸는 부분이다.
API 및 MCP 접근
Growth 등급은 지식 소스를 관리하는 REST API와 IDE나 다른 에이전트 도구 안에서 쓸 MCP 서버를 열어 준다. 그러면 Owlish를 닫힌 상자로 취급하는 대신 더 넓은 지원 워크플로에 엮을 수 있다. 작은 플랜에는 API 접근이 없다. 배관이 열리는 곳은 Growth다.
플랜별 용량 제어
모든 등급은 에이전트 수, 월간 채팅 세션, 지식베이스 크기, 팀 구성원, 에이전트당 스킬에 엄격한 한도를 둔다. Free는 25세션과 단일 에이전트를 담당한다. Scale은 에이전트 3개, 1,000세션, 40MB 지식을 허용한다. 추가 세션, 에이전트, 좌석, 지식 용량은 모든 유료 플랜에서 애드온으로 더할 수 있다.
장단점
장점
- 답변이 출처를 인용하므로, AI가 고객에게 무엇을 말했는지 그 말을 그대로 믿는 대신 확인할 수 있다.
- 사람에게 넘기는 이관이 흐름에 내장되어 있고, 전체 대화 기록과 맥락이 상담원에게 전달된다.
- 웹 위젯이 무료 플랜에서 제공되므로, 아무것도 내기 전에 근거 있는 답변을 시험할 수 있다.
- Growth의 REST API와 MCP 서버가 맞춤 연동과 IDE 내 사용의 문을 연다.
- 대화당 과금은 AI 크레딧 계산을 피하게 해, 지원 물량 예산을 더 예측 가능하게 만든다.
단점
- 사람 이관과 공유 받은편지함은 월 $119(연간)의 Growth 플랜 뒤에 잠겨 있어, 저렴한 등급은 사람에게 상위 이관할 수 없다.
- 전용 언어 제어가 아직 출시되지 않아 다국어 라우팅은 수작업으로 남는다. 에이전트는 여전히 방문자의 언어를 따라가지만, 로케일별 제어는 없다.
- Free 플랜은 월 25세션과 0.5MB 지식으로 제한한다. 실제 트래픽에는 금방 바닥난다.
- Discord와 여러 다른 채널은 로드맵 위에 남아 있다. 멀티채널 범위는 오늘날 불완전하다.
자주 묻는 질문
이미 쓰고 있는 콘텐츠(웹사이트 페이지, 헬프 문서, PDF, 지난 티켓)를, 출처를 인용해 고객 질문에 답하는 AI 지원 에이전트로 바꾼다. 답변을 근거 짓지 못하면 추측하는 대신 사람에게 상위 이관한다. 추측 없는 고객 지원 자동화다.
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