Voiceflow

빌더는 한 에이전트 안에서 두 가지 로직을 섞을 수 있게 한다. 정형 흐름은 환불 처리나 계정 갱신처럼 매번 같은 절차로 돌아가야 하는 단계를 맡는다. playbook은 자사 정책을 에이전트에 넘기고 나머지는 모델이 추론하게 한다. 그 위에 전역 지시와 가드레일 층이 있어, 에이전트가 할 일과 하지 않을 일을 직접 쥔다.

Voiceflow는 특정 공급업체에 묶어두지 않는다. GPT, Claude, Gemini, Llama, Grok 등 주요 LLM 공급업체의 모델 중에서 고르거나 직접 돌리는 모델을 연결한다. 모델을 바꾼다고 에이전트를 다시 만들 필요는 없다. 더 저렴하거나 더 나은 선택지가 나올 때 중요한 부분이다.

관측성 제품군은 에이전트가 각 대화에서 한 일을 단계별로 기록한다. LLM 기반 평가는 답변을 대량으로 채점하고 에이전트가 벗어나는 지점을 찾아낸다. 대량 운영하는 팀에게는 지표가 움직인 이유를 짐작하는 것과 원인이 된 대화를 특정하는 것의 차이다.

에이전트는 개발, 스테이징, 운영 환경을 거치며 모두 Voiceflow에서 호스팅된다. 운영 트래픽에 닿기 전에 스테이징에서 변경을 시험하므로, 미완성 흐름이 고객에게 가지 않는다.

네이티브 연동으로 에이전트를 팀이 이미 쓰는 Zendesk, Salesforce, HubSpot, Shopify, Google Sheets, Airtable, Make, Gmail에 연결한다. 목록 밖의 시스템은 headless API와 MCP로 엔지니어가 자사 백엔드로 요청을 흘려보내며, 이전은 필요 없다.

에이전트 하나가 웹, 앱, WhatsApp, SMS, 음성을 담당한다. 고객이 쓰는 채널마다 그 언어로 대응하며, 모두를 단일 위젯으로 몰아넣지 않는다.

Atlas는 팀이 만드는 동안 계속 함께한다. 지원 전문성을 에이전트 프로세스로 옮기고 playbook을 다듬도록 도와, 작동하는 에이전트를 쓰는 일이 한 사람이 모든 맥락을 쥐는 데 의존하지 않는다.