워크플로우에서 AI 에이전트 오케스트레이션을 마스터하는 방법

팀 협업이 원활해지면 운영도 매끄러워진다고들 합니다. 하지만 현실은 사뭇 다릅니다.

제품, 영업, 마케팅 팀은 하루의 절반을 달력 동기화, 전문 도구 간 전환, 업데이트 추적에 소비합니다. 이 시스템은 업무 흐름을 방해하며 고부가가치 작업에 할애해야 할 시간을 소모합니다.

AI 에이전트는 반복 작업을 자동화할 수 있지만, 이를 고립된 상태로 배포하면 오히려 해를 끼칩니다. 이는 혼란을 인간에서 소프트웨어로 옮겨놓을 뿐입니다. 예를 들어, 지원 에이전트가 제품 에이전트가 확인하기도 전에 '기능 수정 완료' 이메일을 발송할 수 있습니다.

팀을 진정으로 조율하려면 먼저 에이전트를 조율해야 합니다. 바로 여기에서... 🥁 AI 에이전트 오케스트레이션이 등장합니다.

AI 에이전트 오케스트레이션이란 무엇인가요?

📌 예시: 소규모 소매 회사를 운영한다고 가정해 보세요. 세 개의 AI 에이전트가 있으며, 각 에이전트는 다른 에이전트와 소통하지 않고 특정 목표에만 집중합니다:

이러한 개별 에이전트는 독립적으로 작동하기 때문에 오류가 발생할 가능성이 높습니다.

어떻게 그럴 수 있나요?

AI 에이전트 오케스트레이션은 이러한 혼란을 효율화합니다. 중앙 컨트롤러(오케스트레이터)가 모든 개별 에이전트를 동기화하여 워크플로우에 논리적으로 기여하도록 합니다.

⭐ 보너스: 실제 작동 모습은 어떨까요? 에이전트 워크플로우 오케스트레이터에 관한 이 비디오를 통해 더 잘 이해할 수 있습니다.

팀에게 AI 에이전트 오케스트레이션이 중요한 이유

대부분의 비즈니스 프로세스는 여러 부서와 tools를 아우릅니다.

고객 온보딩을 예로 들어 보겠습니다: 영업 팀은 CRM에서 계약을 처리하고, 재무 팀은 ERP를 통해 청구서를 발행하며, 고객 성공 팀은 계정을 설정합니다.

이제 각 단계를 자동화하기 위해 단일 에이전트를 배포하는 것이 이상적으로 보일 수 있습니다—하나는 계약 서명을 처리하고, 다른 하나는 계정 설정을 관리하는 식으로요.

그러나 이 접근 방식은 상당한 위험을 내포합니다:

오케스트레이션 계층은 에이전트 상호작용을 간소화하고 중앙 집중화합니다. 에이전트 A가 완료되면 수동으로 에이전트 B를 트리거하는 대신, 오케스트레이터가 자동으로 인계 작업을 처리합니다.

이를 통해 부서 간 데이터 흐름이 즉시 이루어지며 워크플로우가 분절되는 것을 방지합니다.

AI 에이전트 오케스트레이션의 네 가지 유형

오케스트레이션 계층 내에서 AI 에이전트를 구성하는 주요 방법은 네 가지입니다. 적절한 접근 방식은 엄격한 규제 감독이 필요한지, 실시간 대응이 필요한지와 같은 작업 요구사항에 따라 달라집니다.

네 가지 유형과 각각의 적용 시점을 살펴보겠습니다:

1. 중앙 집중식 오케스트레이션

여기서는 단일 마스터 에이전트 또는 슈퍼바이저가 모든 것을 관리합니다. 사용자의 요청을 수신하고, 필요한 전문 하위 에이전트를 결정하며, 그들에게 작업을 할당한 후 최종 답변을 제공하기 전에 그들의 출력을 검토합니다.

2. 분산형 오케스트레이션

분산형 오케스트레이션에서는 단일 오케스트레이터가 존재하지 않습니다. 대신 모든 에이전트가 공유된 규칙 세트 또는 오케스트레이션 로직으로 프로그래밍되어 서로 직접 통신합니다.

에이전트의 가용성과 특정 전문성을 바탕으로 다음 단계를 협의합니다.

3. 계층적 오케스트레이션

이는 감독자 모델의 보다 복잡한 버전입니다. 계층적 구조를 사용합니다: 최상위 에이전트가 여러 중간 수준 에이전트를 관리하고, 각 중간 수준 에이전트는 자체 팀의 전문화된 작업자 에이전트를 관리합니다.

4. 연합 오케스트레이션

연합형 오케스트레이션은 서로 다른 조직에 속한 독립적인 AI 에이전트들이 사적인 데이터를 공유하지 않으면서도 목표 달성을 위해 협력하는 방식을 의미합니다.

상위 관리자나 조정 에이전트는 존재하지 않습니다. 대신 서로 다른 부서(또는 다른 회사)의 여러 에이전트들이 공동으로 일하기 위해 공유된 통신 표준에 합의합니다.

⭐ 영감을 얻으려면, 다음은 스케줄링에 중점을 둔 세 가지 슈퍼 에이전트의 실제 사례입니다:

AI 에이전트 오케스트레이션 작동 방식

마스터 또는 상위 에이전트가 다른 에이전트를 관리합니다—이 정도는 이해하기 쉽습니다.

그러나 감독자가 없는 경우(분산형 또는 연합형 모델처럼)에는 어떻게 일할까요?

중앙 오케스트레이터 유무와 관계없이 오케스트레이션 프로세스는 여러 단계를 거칩니다 👇

1단계: 작업 분해

🤝 오케스트레이터 사용 시: 감독자(상위 에이전트 또는 마스터 에이전트)가 목표를 수신하여 분석하고, 전체 실행 계획을 수립합니다. 주요 작업을 하위 작업으로 분할하고 실행 순서를 결정합니다.

👉🏼 오케스트레이터 없이: 이 경우 오케스트레이션 로직이 AI 에이전트에 직접 내장됩니다. 에이전트는 자체 추론에 따라 작업을 선택하고 실시간으로 하위 작업으로 분할하여 필요할 때까지 존재하지 않았던 경로를 생성합니다.

2단계: 지능형 라우팅

🤝 오케스트레이터 활용 시: 관리자는 사용 가능한 작업 에이전트의 역량을 실시간으로 평가하여 최적의 전문가에게 작업을 할당합니다(예: 코딩 작업을 Python 에이전트에게 배정).

👉🏼 오케스트레이터 없이: 에이전트들은 마스터 에이전트 없이도 여러 방식으로 협업합니다. 한 가지 방법은 블랙보드 시스템으로, 에이전트들이 공유 스페이스에서 사용 가능한 작업을 모니터링하고 자신이 수행할 자격이 있는 작업을 가져오는 방식입니다. 또 다른 방법은 의미 기반 라우팅으로, 에이전트들이 요청의 의미에 따라 작업을 수락하는 방식입니다.

3단계: 컨텍스트 관리

🤝 오케스트레이터 사용 시: 감독자는 중앙 메모리 hub 역할을 합니다. 이전 에이전트로부터 다음 에이전트에게 필요한 정보만 선택적으로 전달하여 새 에이전트가 불필요한 데이터에 압도되지 않도록 합니다.

👉🏼 오케스트레이터 미사용 시: 에이전트 A가 작업을 완료하면, 그 결과를 새로운 컨텍스트로 추가하여 에이전트 B에게 전달합니다. 에이전트 B는 지금까지 발생한 모든 작업 이력을 확보하게 되어, 작업 인계 과정에서 정보가 누락되지 않도록 보장합니다.

4단계: 실행 및 모니터링

🤝 오케스트레이터 사용 시: 관리자는 각 에이전트의 출력 품질을 모니터링합니다. 에이전트가 실패하거나 허위 정보를 생성하면 관리자가 이를 감지하여 재시도를 요청하거나 작업을 다른 에이전트로 재전송합니다.

👉🏼 오케스트레이터 없이: 에이전트는 자기 점검과 동료 검토를 수행합니다. 다음 단계로 넘어가기 전에 자신의 일과 동료의 일을 재확인하도록 프로그래밍되어 있습니다. 예를 들어, 에이전트 B가 에이전트 A로부터 잘못된 데이터를 받으면 작업을 거부하고 되돌려 보냅니다.

단계 5: 결과물 준비

🤝 오케스트레이터 사용 시: 모든 에이전트가 완료된 작업을 감독자에게 반환합니다. 감독자는 데이터를 정리하고 최종 보고서를 형식화하여 사용자에게 제시합니다.

👉🏼 오케스트레이터 없이: 최종 결과물은 종종 체인에서 마지막 에이전트의 결과만 반영됩니다. 다중 에이전트 시스템의 경우, 에이전트들이 투표를 통해 결과를 합의하고 병합하여 원하는 결과를 도출합니다.

AI 에이전트 오케스트레이션의 이점

조직들이 에이전트가 다양한 워크플로우에서 운영될 수 있도록 지원하는 데 주력함에 따라, AI 에이전트 오케스트레이션은 확장 가능하고 자율적인 업무의 핵심으로 부상하고 있습니다. 이를 우선적으로 구현해야 하는 다섯 가지 이유는 다음과 같습니다:

일반적인 AI 에이전트 오케스트레이션 과제

AI 에이전트 오케스트레이션은 워크플로우를 간소화하지만, 다음과 같은 한계점도 존재합니다:

✅ 해결책? 아키텍처 수준에서 안전장치를 추가하세요.

다음 다섯 가지 신중한 설계 선택으로 대부분의 오케스트레이션 실패를 방지할 수 있습니다:

⚠️ 핵심 원칙: 확장하기 전에 제약 조건을 설정하라.

팀을 위한 AI 에이전트 오케스트레이션 활용 사례

다양한 팀이 복잡한 프로세스를 자동화하기 위해 AI 에이전트 오케스트레이션을 어떻게 구현하는지 살펴보겠습니다:

1. 맞춤형 고객 온보딩

막 대형 신규 클라이언트와 계약을 체결했다고 가정해 보세요. 일반적으로 계약서 데이터를 청구 시스템에 복사하고, 기술팀에 새 계정 설정을 요청하는 이메일을 보내며, 관련 교육 문서를 찾기 위해 폴더를 뒤져야 합니다.

에이전트 오케스트레이션 프레임워크를 구축하면, 한 에이전트가 새 계정을 생성하고 소프트웨어 권한을 설정합니다. 다른 에이전트는 계약서를 읽고 구체적인 목표를 기록한 후 맞춤형 환영 가이드를 작성합니다. 한편, 세 번째 에이전트는 팀의 달력을 확인하여 킥오프 회의에 가장 적합한 시간을 찾습니다.

다음 날 아침에 출근하면 이미 완벽히 준비된 클라이언트와 예정된 회의가 기다리고 있어, 수 시간의 잡일을 절약할 수 있습니다.

2. 자동화된 사기 탐지

핀테크 기업을 운영한다면, 매분 수천 건의 트랜잭션이 발생하는 상황에서 의심스러운 결제를 식별하는 일이 얼마나 어려운지 잘 알고 있을 것입니다.

여러 전문 AI 에이전트를 오케스트레이션함으로써 사기 행위에 대한 견고한 다단계 방어 체계를 손쉽게 구축할 수 있습니다.

방법은 다음과 같습니다:

트랜잭션 에이전트는 모든 결제를 모니터링하며 이상 징후(예: 평소와 다른 위치에서의 고액 구매)를 즉시 감지합니다. 이후 신원 확인 에이전트를 트리거하여 사용자의 최근 로그인 패턴이나 기기 ID가 이 새로운 행동과 일치하는지 확인합니다.

그렇지 않을 경우, 리스크 에이전트가 해당 행동을 알려진 사기 수법과 비교하여 결제 일시 중지 및 검증 코드를 포함한 텍스트 메시지 전송과 같은 시정 조치를 취합니다.

3. 공급망 관리

공급망은 매우 불안정합니다. 지정학적 무역 장벽, 자연 재해, 노동력 부족 등이 갑자기 운영을 방해할 수 있습니다. 인간의 노력과 배포 시스템만으로는 이러한 변화를 따라잡는 것이 불가능합니다.

조정된 AI 에이전트 시스템은 경쟁 우위를 유지하는 데 도움이 됩니다. 예시로, 가격 급등에 대한 대응을 동기화하는 데 활용할 수 있습니다.

한 에이전트가 원자재 가격이 20% 급등한 것을 감지하면, 두 번째 에이전트가 사전 검증된 백업 공급업체로 전환하는 등 대안을 찾습니다. 동시에 다른 에이전트는 새 자재가 도착할 때까지 생산 일정을 조정합니다.

AI 에이전트 오케스트레이션 vs. 기존 워크플로우 자동화

기존 워크플로우 자동화는 고정적이고 선형적입니다. 미리 정의된 조건-결과 규칙을 따르며 그에 따라 데이터를 이동시킵니다.

📌 예를 들어, 고객이 양식을 작성하면 시스템은 CRM에 리드를 생성하고 표준 "감사" 이메일을 발송합니다. 이는 고객이 양식에 실제로 무엇을 작성했는지와 상관없이 매번 수행됩니다.

AI 에이전트 오케스트레이션은 동적이고 적응적이며 완전히 자율적입니다. 시스템에 목표를 제시하면 AI 에이전트들이 이를 달성하기 위해 필요한 작업을 추론합니다. 이들은 대규모 언어 모델(LLM)의 지능을 활용하여 실시간으로 상황에 맞는 의사결정을 내립니다.

📌 예시로, 고객이 양식을 작성할 때 AI 에이전트 시스템은 단순히 리드를 생성하고 일반적인 이메일을 보내는 데 그치지 않습니다.

대신, 한 에이전트는 응답을 분석하여 의도(가격 문의 vs. 기업 데모 vs. 지원 문제)를 감지합니다. 다른 에이전트는 CRM에서 과거 상호작용을 확인합니다. 세 번째 에이전트는 고객의 업종, 사용 사례, 긴급도를 참조하여 맞춤형 답변을 작성합니다.

양식이 높은 구매 의도를 나타낼 경우 시스템은 자동으로:

자세한 비교는 다음과 같습니다:

AI 에이전트 오케스트레이션 도구 선택 방법

비즈니스에 적합한 AI 에이전트 오케스트레이션 tool을 선택하는 5가지 쉬운 단계는 다음과 같습니다:

1단계: AI 에이전트 요구 사항 파악하기

아직 AI 에이전트를 배포하지 않았다면, 먼저 워크플로우를 점검하세요. 마찰 지점(수동 인수인계, 반복되는 오류, 사일로화된 프로세스 등)을 노트로 기록해 두십시오.

워크플로우 내에서 AI 에이전트의 역할을 명확히 파악한 후 다음을 결정하세요:

이를 체계적으로 계획하면 효율적인 오케스트레이션을 위한 적절한 AI 기능을 선택하는 데 도움이 됩니다.

2단계: 노코드/로우코드 tool 우선순위 지정

대부분의 팀은 오케스트레이션 로직을 처음부터 구축할 시간이나 엔지니어링 역량이 부족합니다.

따라서 비기술 팀원들도 시각적 인터페이스를 통해 에이전트를 구축하고 조정할 수 있는 노코드(no-code) 또는 로우코드(low-code) 플랫폼을 찾아보세요. 예시: 드래그 앤 드롭 빌더를 사용하여 워크플로우를 설계하고, 에이전트를 구성하며, 상호작용을 관리할 수 있습니다.

에이전트형 AI 도구가 생성형 AI 기능을 제공하여 에이전트를 즉시 구축할 수 있다면 더욱 좋습니다. 이를 통해 시각적으로 에이전트를 설계할 필요조차 없습니다.

에이전트의 책임 범위, 도구 접근 권한 및 권한을 평이한 영어로 간단히 설명하기만 하면, AI가 몇 분 안에 모든 설정을 완료합니다.

🦄 ClickUp의 장점: ClickUp 슈퍼 에이전트는 바로 이런 방식으로 설계되었습니다. 프롬프트와 논리를 수동으로 조합하는 대신, 팀은 에이전트가 수행해야 할 작업(작업 추적, 업데이트 요약, 작업 장애 해결, 위험 에스컬레이션 등)을 정의하면 에이전트가 실제 워크플로우 내에서 직접 작동합니다.

더욱 뛰어난 점은 ClickUp 슈퍼 에이전트가 생성형 AI에 크게 의존한다는 것입니다. 에이전트를 시각적으로 디자인할 필요가 전혀 없습니다. 에이전트의 책임 범위, 도구 접근 권한, 경계를 평이한 영어로 설명하기만 하면 시스템이 몇 분 안에 작업, 문서, 댓글, 자동화와 연결된 상태로 설정해 줍니다.

3단계: 성능, 맞춤형 맞춤화, 통합 및 확장성 평가

여러 워크플로우에 걸쳐 100개의 AI 에이전트를 동시에 실행하고 오케스트레이션할 수 있나요? 오케스트레이션 tools가 최대 부하 시에도 실패하지 않고 실시간 데이터 처리에도 무리 없이 작동하는지 항상 테스트하세요.

다음으로, 에이전트와 그 기능을 어느 정도까지 맞춤 설정할 수 있는지 살펴보세요. 예를 들어, 에이전트가 실패하거나 누락된 데이터를 만나면 맞춤형 대체 경로를 구축할 수 있나요? 아니면 tool의 기본값 설정만 고수해야 하나요?

또한 해당 도구가 기존 기술 스택과 AI 에이전트를 원활하게 통합할 수 있는 네이티브 커넥터를 제공하는지 확인하세요. 외부 시스템의 데이터에 에이전트가 접근할 수 있도록 이 기능을 토글할 수 있어야 합니다.

독점 소프트웨어를 사용하는 경우, 해당 tool이 구축이 쉬운 로우코드 맞춤형 API를 제공하는지 확인하십시오.

마지막으로 확장성을 평가하세요. 이상적인 tool은 더 많은 에이전트, 워크플로우, 팀을 처리하면서도 중단되거나 비용이 지나치게 증가하지 않아야 합니다.

4단계: 비용 구조 이해하기

대부분의 AI 오케스트레이션 tools는 정액 요금을 부과하지 않습니다. 사용량에 따라 가격이 책정됩니다. 여기에는 다음이 포함됩니다:

실제 사용 규모를 세분화하여 분석하십시오. 한 팀에게는 합리적으로 보였던 도구가 영업 팀, 지원 팀, 마케팅 부서까지 모두 조정된 워크플로우를 지속적으로 운영하게 되면 비용이 크게 증가할 수 있습니다.

5단계: 공급업체 지원 및 리뷰 확인

G2나 레딧 같은 포럼을 확인하여 공급업체가 기술적 장애를 어떻게 처리하는지 살펴보세요. 24시간 연중무휴 지원을 제공하나요? 고객 쿼리에 얼마나 신속하게 응답하나요? 신뢰할 수 있는 공급업체는 상세한 문서, 활발한 사용자 커뮤니티, 문제 해결 가이드, 정기적인 플랫폼 업데이트를 제공합니다.

ClickUp이 AI 기반 워크플로우 오케스트레이션을 지원하는 방법

AI 시스템은 기존 도구 위에 별도로 오케스트레이션 계층을 추가하는 경우가 많습니다. 이는 설정을 복잡하게 만들고, AI 확산을 가속화하며, 잠재적 보안 침해의 표면적(취약점)을 확대합니다.

ClickUp의 통합 AI 작업 공간은 일상 업무가 이루어지는 현장에 AI 에이전트 오케스트레이션을 직접 적용합니다. 차세대 자동화 및 지능형 검색 기능으로 작업, 문서, 팀 커뮤니케이션을 결합합니다.

주요 기능은 다음과 같습니다:

🧠 ClickUp Brain: 내장형 AI + 기억력 + 상황 인식

대부분의 AI 오케스트레이션 설정은 컨텍스트 계층에서 실패합니다. 에이전트가 합리적인 결정을 내릴 만한 충분한 컨텍스트를 갖추지 못하거나, 누군가가 그 컨텍스트를 시스템에 수동으로 입력하는 데 시간을 소비해야 하기 때문입니다.

플랫폼의 상황 인식 AI 어시스턴트인 ClickUp Brain이 이를 바꿉니다.

프로젝트, 팀, 타임라인 간 업무 연결 방식을 이해하는 신경망 역할을 수행합니다. AI 도구에 컨텍스트를 복사하여 붙여넣기할 필요가 없습니다. Brain은 작업, 문서, 댓글, 대시보드, 회의에 직접 내재되어 모든 변경 사항을 포착합니다.

이를 통해 AI 슈퍼 에이전트가 사람의 업데이트를 기다리지 않고 실시간 컨텍스트에 자동으로 접근하여 대응할 수 있습니다.

"이번 주 2분기 출시 플랜에서 변경된 사항은 무엇인가요?" 또는 "지난달 온보딩 관련 고객 피드백을 모두 요약해 주세요"와 같은 질문을 Brain에 던지면 실제 작업 공간 데이터에서 즉각적인 답변을 얻을 수 있습니다. 탭이나 여러 tools를 뒤져 필요한 정보를 찾을 필요가 없습니다. Brain에게 물어보기만 하면 됩니다. Brain은 모든 것을 알고 있으니까요.

컨텍스트가 기본적으로 제공되므로 맞춤형 메모리 시스템을 구축하거나 복잡한 모델을 훈련시키거나 별도의 지식 기반을 유지할 필요가 없습니다.

✍ ClickUp 화이트보드: 워크플로우를 시각적으로 설계하세요

에이전트 배포 전에 오케스트레이션 프로세스를 설계하고 플랜할 시각적 샌드박스가 필요하신가요?

ClickUp 화이트보드는 바로 이를 위해 무제한 드래그 앤 드롭 캔버스를 제공합니다:

팀원들은 실시간으로 협업하며 모양이나 포스트잇에 직접 코멘트를 남길 수 있습니다. 예시: "여기서 지원 요약에 사용하는 것과 동일한 에이전트를 재사용할 수 있을까요?"

견고한 오케스트레이션 플랜을 수립한 후에는 보드상의 모양과 항목을 설명, 마감일, 담당자를 포함한 ClickUp 작업으로 직접 변환하여 즉시 실행하세요.

🤖 ClickUp AI 슈퍼 에이전트: 코드 없이 다중 에이전트 시스템 구축하기

AI 에이전트에 별도로 투자할 필요가 없습니다. ClickUp의 AI 슈퍼 에이전트를 사용하면 기본 자동화 규칙을 넘어서는 환경형 AI 에이전트를 구축할 수 있으며, 이는 작업 공간 내에 직접 배치됩니다.

이 에이전트들은 다단계 추론을 처리하고, 복잡한 작업을 완료하며, 연중무휴 자율적으로 행동합니다. 어떤 작업에도 할당할 수 있으며, 직접 대화하거나 작업, 문서, 채팅에서 @멘션하여 일을 수행할 수 있습니다.

예를 들어, “@영업 에이전트, 지난주 중단된 거래를 후속 조치해 주세요” 또는 “@PM 에이전트, 스프린트 위험 요소를 요약해 주세요.”

작업 업데이트, 채팅 게시, 원활한 일 인계를 통해 인간과 다른 에이전트 간의 협업을 유지합니다.

ClickUp은 또한 자동 조종 AI 에이전트를 구축하는 두 가지 방법을 제공합니다:

더 나아가: AI 슈퍼 에이전트는 무한한 메모리와 작업 공간 컨텍스트를 기반으로 작동합니다. 최근 기억은 방금 발생한 일을, 작업 기억은 활성 컨텍스트를, 장기 기억은 회상을 위해 활용합니다.

또한 데이터 보존 기간이 전혀 없으므로, 귀하의 정보는 안전한 작업 공간 외부로 절대 유출되지 않습니다.

⚙ ClickUp 자동화: 워크플로우 어디서나 에이전트 트리거하기

에이전트를 구축한 후에는 배포하고 조정할 차례입니다.

ClickUp 자동화는 규칙 기반 트리거와 액션을 AI와 결합하여 동적 오케스트레이션을 가능케 합니다. 에이전트 호출을 위한 정확한 트리거를 정의하고, 실행 시점을 지정하며, 에이전트가 수행할 액션을 지시할 수 있습니다.

예를 들어, "작업 상태가 QA 준비 완료로 변경되면 테스트 케이스 에이전트를 호출하여 테스트 케이스를 작성하고 QA 대기열에 추가하십시오."

ClickUp의 자동화 라이브러리는 에이전트 자동화를 구축하기 위한 방대한 사전 구축된 트리거, 조건 및 액션 세트를 제공합니다. 추가적인 유연성을 위해 Brain에 평이한 영어로 맞춤형 트리거를 설명할 수도 있습니다. Brain은 자동화를 설정하고 에이전트에 연결한 후 테스트하여 손쉬운 배포를 지원합니다.

📊 ClickUp 대시보드: 워크플로우와 에이전트 상태를 한눈에 모니터링하세요

역할 기반 ClickUp 대시보드를 설정하여 워크플로우와 AI 에이전트 성능을 동시에 추적하세요. 20개 이상의 위젯 중에서 선택하여 대시보드를 다양한 차트로 맞춤 설정할 수 있습니다: 원형 차트, 막대 차트, 도넛 차트, 스프린트 속도 차트, 번업 차트, 계산 위젯 등이 포함됩니다.

📌 예를 들어, 지원 트라이아지 워크플로우를 모니터링하는 대시보드를 구축할 수 있습니다. 하나의 위젯에는 " <24 hours,” another tracks “Average time in QA,” and a third highlights “Tasks stuck in Review >3일 이내에 해결된 티켓"이 표시됩니다.

대시보드는 에이전트 동작에 대한 가시성도 제공합니다. 다음을 추적할 수 있습니다:

코딩 없이 ClickUp으로 AI 에이전트 조정하기

AI 에이전트 오케스트레이션은 중견 기업이나 기업만을 위한 것이 아닙니다. 중소기업(SMB)도 여러 AI 에이전트를 배포하여 지능형 워크플로우를 구축하고 점점 더 복잡해지는 작업을 처리할 수 있습니다.

이는 매우 수익성이 높습니다—특히 기술적 부담, 추가 비용, 복잡성 없이 에이전트를 오케스트레이션할 수 있는 적절한 tool을 보유할 경우 더욱 그렇습니다.

ClickUp의 내장형 AI 지원, 실시간 컨텍스트 관리, 동적 자동화 기능이 이를 가능하게 합니다. 자연어 프롬프트와 드래그 앤 드롭 인터페이스를 활용하여 고급 AI 에이전트 시스템을 구축, 배포 및 오케스트레이션할 수 있습니다.

또한 ClickUp 내에서 화이트보드와 대시보드를 활용하여 워크플로우 오케스트레이션을 계획하고 모니터링할 수 있습니다.

간단히 말해, ClickUp은 기술적 전문성 없이도 AI 에이전트 오케스트레이션을 완벽히 활용할 수 있는 모든 tools를 제공합니다.

시작할 준비가 되셨나요? 지금 바로 ClickUp에 가입하세요 ✅