ClickUp 슈퍼 에이전트와 효과적으로 일하는 방법: 프롬프트 최고의 실행 방식

팀은 AI 열풍에 휩쓸리고 있지만, 실제 일과는 동떨어진 tools만 남아 있습니다.

프로젝트 세부사항을 챗봇에 붙여넣고 유용한 요약본을 기대했지만, 중요한 맥락을 모두 놓친 일반적인 답변만 돌아왔습니다. 대부분의 AI 도구는 기억상실증 환자처럼 탭을 닫는 순간 모든 것을 잊어버리기 때문입니다. 이로 인해 매번 프롬프트마다 상황을 다시 설명해야 하는 번거로움이 발생합니다.

끊임없이 설명을 반복하는 것은 엄청난 시간 낭비이자 주요 좌절 요인입니다.

연구에 따르면 근로자들은 AI가 생성한 결과물을 수정하는 데 주당 4.5시간을 소비합니다. 이는 새로운 형태의 AI 확산을 초래합니다. 즉, 감독이나 전략 없이 계획 없이 확산되는 AI 도구와 플랫폼으로 인해 비용 낭비, 중복 노력, 그리고 조직의 AI 사용 현황에 대한 통제력 상실이 발생합니다.

이것은 AI에 맥락을 제공하는 데 더 많은 시간을 소비하는 반면, 그에 상응하는 가치를 얻지 못하는 시나리오입니다. 결과적으로 팀은 AI가 그만한 가치가 없다고 느끼고, 도구를 포기한 채 수동적이고 반복적인 일로 되돌아갑니다.

ClickUp 슈퍼 에이전트는 바로 이 문제를 해결하기 위해 특별히 설계되었습니다! 이 블로그에서는 프롬프트 최적화 최고의 실행 방식과 모범 사례를 활용해 AI 에이전트와 효과적으로 협업하는 방법을 살펴봅니다!

AI 에이전트란 무엇이며 슈퍼 에이전트는 어떻게 다른가요?

대부분의 팀은 AI 에이전트를 화려한 채팅봇처럼 취급합니다. 매번 상세한 지시를 입력하면서도 결과가 일관되지 않은 이유를 궁금해하죠.

현재 완전히 자율적인 AI 에이전트를 배포 중인 IT 리더는 15%에 불과합니다.

실제로 효과가 입증된 솔루션: ClickUp 슈퍼 에이전트. 이는 ClickUp 통합 AI 작업 공간 내에서 작동하는 AI 기반 팀원입니다. 프로젝트, 문서, 대화, 분석이 한데 모여 있는 단일 보안 플랫폼으로, 업무를 이해하고 추진하는 지능 계층으로서 AI가 내장되어 있습니다.

외부 챗봇과 달리 이들은 자율 시스템으로, 지속적인 인간 개입 없이도 작업을 실행하고 결정을 내리며 일을 반복합니다. 이미 ClickUp 작업, ClickUp 문서 및 프로젝트 이력에 접근할 수 있습니다.

이는 두 가지 키 차이점 덕분에 가능합니다:

에이전트는 작업 공간의 맥락을 학습하고 사용자의 선호도를 기억하므로, 설정 단계에서 한 번만 명확한 목표와 가이드라인을 설정하면 지속적인 프롬프트 없이도 워크플로우 전반에 걸쳐 자율적으로 실행됩니다.

변화는 즉각적입니다. 빈 텍스트 상자에 컨텍스트를 복사 붙여넣기하며 하루를 보내는 대신, 이미 업무에 익숙한 AI 팀원이 함께합니다. 목표를 부여하면 내장된 지식을 활용해 작업을 완료하므로, 팀은 인간의 창의성과 전략적 사고가 필요한 업무에 집중할 수 있습니다.

🎥 슈퍼 에이전트에 대해 자세히 알아보기 위해 이 비디오를 시청하세요:

AI 에이전트와 기존 워크플로우의 사용 시점 비교

기본적인 자동화는 설정했지만, 이제 더 많은 무기가 필요합니다.

예를 들어, 고객 영향도에 따른 엔지니어링 버그 분류처럼 판단이 필요한 다단계 프로세스를 자동화하고 싶지만, 단순한 규칙 기반 시스템으로는 모호성을 처리할 수 없습니다. 이는 좌절스러운 막다른 골목으로, 팀을 수동적이고 시간 소모적인 협업으로 되돌아가게 만듭니다.

이것은 작업에 부적합한 도구를 사용한 전형적인 사례입니다. 자동화를 완전히 포기하고 팀원들이 반복 작업에 매달리게 하거나, 변수 하나만 바뀌어도 무너지는 취약하고 과도하게 설계된 트리거 네트워크를 구축하는 선택지밖에 없습니다.

해결책은 계층적 접근법을 활용하는 것입니다. 복잡한 시나리오에서는 기존 자동화와 AI 에이전트를 결합하세요. ClickUp에서는 ClickUp 자동화를 사용할 시점과 ClickUp 슈퍼 에이전트를 배포할 시점을 파악하는 것이 핵심입니다.

ClickUp 자동화는 예측 가능하고 반복적인 작업에 완벽합니다. ClickUp 작업 상태 변경이나 마감일 도래 같은 간단한 자동화 트리거를 활용해 특정 작업을 수행합니다. 워크플로우의 믿음직한 일꾼이라고 생각하세요.

반면 ClickUp 슈퍼 에이전트는 추론과 맥락이 필요한 작업에 적합합니다. 작업에 모호성이 존재하거나 여러 단계가 필요하거나 다양한 출처에서 정보를 수집해야 할 때 그 진가를 발휘합니다.

각각의 사용 시기는 다음과 같습니다:

이 프레임워크로 팀의 워크플로우가 혁신적으로 변화합니다.

단순하고 빈번한 작업은 ClickUp 자동화로 손쉽게 처리됩니다. 복잡하고 인지적 부담이 큰 작업에는 슈퍼 에이전트를 활용하세요. 이는 단순한 클릭 자동화를 넘어 미세 의사결정까지 자동화하는 강력하고 탄력적인 시스템을 구축합니다.

프롬프트는 핵심 기술이 아닌 온보딩 과정입니다

모두가 AI로부터 기본적인 가치를 얻기 위해 새로운 고도의 기술적 기술, 즉 프롬프트를 마스터해야 한다고 느낍니다. 실제로 이는 AI 도입에 장벽을 만듭니다. 소수의 '파워 사용자'만이 AI를 활용할 수 있는 반면, 나머지 팀원들은 뒤처지고 좌절하며 생산성을 잃게 됩니다.

이러한 역학은 맥락을 고려하지 않는 AI 도구를 사용한 직접적인 결과입니다.

AI가 기억을 가지지 못할 때, 모든 상호작용은 처음부터 다시 시작하는 것과 같습니다. 결과물의 품질은 전적으로 프롬프트의 질에 달려 있습니다. 이는 지치게 만드는 주기로, AI를 유용한 조력자가 아닌 까다로운 일처럼 느끼게 만듭니다.

ClickUp 슈퍼 에이전트를 사용하면 프롬프트 입력은 일회성 온보딩 과정일 뿐, 매일 반복해야 하는 기술이 아닙니다. 슈퍼 에이전트는 지속적 기억력을 갖추고 ClickUp 통합 AI 작업 공간에 내재되어 있으므로, 규칙을 한 번만 가르쳐 주면 영원히 기억합니다.

새로운 팀원을 온보딩하는 과정과 비슷하다고 생각하세요. 작업을 할당할 때마다 매번 회사의 미션과 프로젝트 목표를 다시 설명하지는 않을 것입니다. 한 번 설명하고 그 지식을 유지할 것이라고 신뢰하는 것이죠. 슈퍼 에이전트도 바로 그런 방식으로 작동합니다.

이를 통해 팀이 에너지를 투자하는 방향이 변화합니다.

프롬프트 작성에 관한 끝없는 워크숍을 진행하는 대신, 진정으로 중요한 일에 집중하세요: 팀을 위한 명확한 목표 설정, 스마트한 가이드라인 구축, 그리고 간단한 피드백 루프 구축이 그것입니다. "프롬프트 작성"은 초기 설정 단계에서 이루어지며, 에이전트가 자율적으로 완료하는 모든 작업마다 그 값은 배가됩니다.

📮ClickUp 인사이트: 응답자의 절반이 AI 도입에 어려움을 겪고 있습니다. 23%는 시작 방법을 모르며, 27%는 고급 기능을 사용하기 위해 추가 교육이 필요합니다.

ClickUp은 텍스트 메시지를 보내는 듯한 친숙한 채팅 인터페이스로 이 문제를 해결합니다.

팀원들은 간단한 질문과 요청으로 바로 시작할 수 있으며, 진행하면서 자연스럽게 더 강력한 자동화 기능과 에이전트형 워크플로우를 발견하게 됩니다. 많은 사용자를 주저하게 만드는 복잡한 학습 곡선 없이도 말이죠.

AI 에이전트를 위한 목표, 가이드레일 및 결과 정의 방법

대부분의 사람들이 AI 어시스턴트를 사용해 본 경험이 있지만, 결과는 제각각입니다. "마케팅 카피를 도와달라"고 요청하면 쓸모없을 정도로 일반적인 내용만 내놓죠. 🤨

명확한 지시 없이는 AI 에이전트는 목표 없이 겨냥된 강력한 도구에 불과합니다. 그 결과는 일관성 없는 출력과 시스템에 대한 신뢰 부족입니다. 팀원들은 믿을 수 없는 에이전트에게 일을 위임하지 않을 것이며, AI 기반 생산성이라는 약속은 그저 약속으로 남을 뿐입니다.

해결책은 프롬프트에 대한 고민을 멈추고 프레임워크에 집중하는 것입니다. 목표, 가이드라인, 결과를 정의하는 사전 일은 끊임없이 반복되는 프롬프트 입력의 필요성을 없애줍니다.

사전에 명확한 성공 기준 설정

모호한 목표는 모호한 결과를 낳습니다. 에이전트는 달성해야 할 구체적이고 측정 가능한 결과를 필요로 합니다.

이 정도의 구체성은 에이전트에게 "완료됨"에 대한 명확한 정의를 제공합니다. 에이전트는 무엇을, 언제, 어디서 해야 하는지 파악하여 추측을 배제하고 결과가 즉시 유용하도록 보장합니다.

경계와 권한 설정하기

자율 에이전트는 강력한 협력자이지만, 자신의 한도를 인지해야 합니다. AI가 '제멋대로 행동'하며 승인되지 않은 조치를 취할 것이라는 우려는 도입의 주요 장벽입니다. 이로 인해 팀들은 에이전트를 아예 사용하지 않거나 지나치게 세세하게 관리하여 자동화의 본래 목적을 무색하게 만듭니다.

처음부터 명확한 경계를 설정함으로써 이 문제를 해결할 수 있습니다. ClickUp에서 슈퍼 에이전트는 사용자로 간주되므로, 이미 설정해 놓은 작업 공간 권한과 작업 공간 역할을 상속받습니다. 이는 강력한 수준의 내장형 보안을 제공합니다.

에이전트 자체에 대한 추가 접근 제어를 구성할 수 있습니다. 예를 들어, 슈퍼 에이전트에게 새로운 ClickUp 문서 초안 작성 권한은 부여하되 게시 권한은 부여하지 않거나, ClickUp 작업 상태 변경 권한은 부여하되 소유권 재할당 권한은 부여하지 않도록 설정할 수 있습니다.

이러한 가이드라인은 팀이 에이전트가 자율적으로 일하도록 허용할 수 있는 자신감을 제공합니다.

인적 검토를 위한 인수인계 지점 정의

모든 결정을 자동화해서는 안 됩니다. 명확한 인간 감독 체크포인트 없이 에이전트를 배치하면, 주요 클라이언트에게 잘못된 업데이트를 보내는 등 중요한 작업에서 실수를 저지를 위험이 있습니다. 이는 신뢰를 훼손하고 실제 비즈니스 문제를 야기할 수 있습니다.

해결책은 인간이 개입하는 워크플로우를 구축하는 것입니다. 인간의 판단이 중요한 순간을 파악하고 명확한 인수인계 지점을 설정하세요. 이는 사소한 관리가 아닌, 스마트한 협업을 위한 것입니다.

예를 들어, 슈퍼 에이전트를 설정하여 주간 이해관계자 보고서를 초안으로 작성하게 할 수 있습니다. 하지만 보고서를 직접 발송하는 대신, 검토를 위해 초안이 첨부 파일로 프로젝트 매니저에게 할당된 작업을 생성하도록 할 수 있습니다.

에이전트가 데이터 수집 및 요약이라는 중책을 맡고, 인간이 최종적인 비판적 검토를 제공합니다. 이러한 협업 방식은 효율성을 저하시키지 않으면서 신뢰를 구축하고 품질을 보장합니다.

다음은 슈퍼 에이전트가 운영하고 사람이 개입하는 위험 관리 워크플로우입니다:

에이전트 정렬을 위한 효과적인 프롬프트 기법

온보딩에 의존하는 시스템이라 해도 초기 지시사항은 매우 중요합니다. 설정 프롬프트가 대충 작성되거나 일반적이라면 에이전트 성능도 그에 맞출 수밖에 없습니다. 이는 에이전트 출력을 수정하기 위해 지시사항을 끊임없이 조정해야 하는 답답한 개선 주기로 이어지며, 이는 외부 챗봇을 위한 프롬프트 엔지니어링만큼이나 지루하게 느껴집니다.

그 결과 에이전트는 결코 완벽하게 작업을 수행하지 못합니다. 작업의 80%는 정확히 완료할 수 있지만, 남은 20%는 수동으로 수정해야 하며, 이로 인해 절약하려던 시간이 모두 소모됩니다.

이를 방지하려면 프롬프트 작업의 노력을 초기 정렬에 집중하세요. 이러한 프롬프트 기법은 에이전트에게 단일 작업에 대한 지시를 내리는 것이 아니라, 작업 방식을 가르치는 데 목적이 있습니다.

작업과 상황에 대해 구체적으로 명시하세요

일반적인 지시는 일반적인 결과를 낳습니다. ClickUp 슈퍼 에이전트를 생성할 때는 단순히 역할만 알려주지 마세요. 탁월한 성과를 내기 위해 필요한 맥락을 제공하세요.

이러한 세부 정보는 에이전트가 현명한 결정을 내리는 데 필요한 구체적인 운영적 맥락을 제공합니다. 에이전트가 팀의 고유한 관행을 '알고 있다'고 가정하는 함정을 피하세요.

일관된 결과물을 위해 구조화된 형식을 사용하세요

에이전트의 출력물이 특정 형식을 따르도록 하려면 명확한 템플릿을 제공하세요. 에이전트는 패턴을 따르는 데 탁월하지만, 여러분의 생각을 읽을 수는 없습니다. 단순히 "요약"을 요청하는 것만으로는 복잡한 문단부터 몇 개의 글머리 기호까지 다양한 결과가 나올 수 있습니다.

원하는 구조를 정의하세요. 예시: ClickUp 문서의 회의 노트를 요약하도록 에이전트를 설정할 때 지침에는 다음 내용이 포함될 수 있습니다:

회의 내용을 다음 형식으로 요약해 주세요: 결정 사항:

이를 통해 매번 일관되고 예측 가능한 결과를 얻을 수 있어 정보를 더 쉽게 이해하고 실행에 옮길 수 있습니다.

지속적 메모리를 활용하여 프롬프트 의존성을 줄이세요

이 기능이 바로 슈퍼 에이전트를 기본 챗봇과 차별화하는 핵심입니다. ClickUp 슈퍼 에이전트는 무한한 기억력을 지녀 모든 상호작용에서 학습합니다. 같은 내용을 반복할 필요가 없습니다.

이는 시간이 지남에 따라 에이전트와의 일을 근본적으로 변화시킵니다.

이는 ClickUp의 LLM 에이전트 프레임워크 핵심 구성 요소입니다.

에이전트는 단순히 명령어 리스트를 실행하는 것이 아닙니다. 여러분의 일에 대한 지식 기반을 구축하여 시간이 지남에 따라 상세한 프롬프트에 대한 의존도를 획기적으로 줄여줍니다.

AI 에이전트와 함께 일하는 최고의 실행 방식

첫 번째 에이전트를 설정했지만, 기대했던 효과를 내지 못하고 있습니다.

몇 가지 개별적인 작업은 처리하지만 팀의 생산성을 혁신하지는 못했습니다. 이는 Teams가 에이전트를 고립된 상태로 배포하고 더 넓은 운영 리듬에 통합하지 못할 때 흔히 발생하는 현상입니다.

그 결과는 깔끔하지만 전략적이지 않은 '애완용' 자동화 모음입니다. 여기저기서 몇 분씩은 절약해 주지만, 업무 확산과 팀 간 불일치라는 체계적인 문제에는 대처하지 못합니다. AI의 진정한 가치를 얻으려면 일회성 작업에서 벗어나 통합되고 확장 가능한 워크플로우로 전환해야 합니다.

이는 단순히 에이전트를 사용하는 것에서 진정한 협업으로 사고방식의 전환이 필요합니다. 이를 실현하기 위한 최고의 실행 방식은 다음과 같습니다.

AI 에이전트 활용 시 흔히 저지르는 실수

먼저, 효과가 없는 방식을 짚어보겠습니다. 슈퍼 에이전트를 챗봇처럼 취급한다면 본질을 놓치고 있는 것입니다. 가장 흔히 발생하는 실수는 다음과 같습니다:

이를 학습 기회로 생각하세요. 프롬프트 의존형 도구에서 자율 에이전트로 전환할 때 모든 팀은 적응 기간을 거칩니다.

에이전트 성능 테스트 및 개선 방법

작게 시작하고 현명하게 확장하세요. 신규 에이전트를 첫날부터 핵심 작업이나 클라이언트 대응 작업에 배정하지 마십시오. 대신 위험 부담이 낮은 내부 작업부터 시작하여 에이전트의 행동을 조정하세요.

초기 결과물을 꼼꼼히 검토하세요. 오류를 발견하면 명확하고 구체적인 피드백을 제공하십시오. 예를 들어, 에이전트의 요약이 너무 길다면 단순히 "짧게 해"라고 말하지 마세요. 에이전트 지침을 "요약은 세 개의 글머리 기호 이내로 작성해야 합니다"라고 수정하세요.

슈퍼 에이전트의 활동 내역을 보고 프로필을 언제든지 업데이트할 수 있어 이 개선 과정이 간편합니다. 이는 지식 기반 자동화의 핵심 관행입니다 — 에이전트는 지식 기반의 일부이며 유지 관리가 필요합니다.

팀 간 확장 가능한 에이전트 워크플로우 구축

여기서 기하급수적인 가치를 잠금 해제하세요. 개별 에이전트도 유용하지만, 협업하는 에이전트 네트워크는 전체 비즈니스 프로세스를 운영할 수 있습니다. 에이전트들이 서로 일을 인계하고, 맥락을 공유하며, ClickUp 내 다양한 팀 스페이스를 넘나들며 작동하는 방식을 고려해 보세요.

예를 들어:

이 다중 에이전트 워크플로우가 시작부터 완료까지 복잡한 프로세스를 조정합니다. 모든 에이전트가 동일한 ClickUp 통합 AI 작업 공간 내에서 작동하며, 수동 개입 없이 컨텍스트를 공유하고 협업을 유지하기 때문에 가능합니다.

마케팅 부문 수석 부사장인 카일 콜먼이 다중 에이전트 워크플로우를 운영하는 방법은 다음과 같습니다:

작업 공간 내에서 ClickUp 슈퍼 에이전트가 작동하는 방식

대부분의 AI 도구에 대한 좌절감은 단순히 정확하지 않다는 점만이 아닙니다. 그들은 다른 곳에 존재한다는 점에 있습니다.

ClickUp 슈퍼 에이전트는 그 간극을 해소합니다. 팀이 일을 계획하고, 실행하고, 추적하는 데 이미 사용하는 동일한 구조 안에서 작동하기 때문입니다.

팀의 실제 구조 내에서 작동합니다

모든 팀에는 고유의 내부 논리가 존재합니다. 특정 상태는 특정 의미를 지닙니다. 사용자 지정 필드는 업무 우선순위 설정을 반영합니다. 일부 리스트는 진행 중인 작업을 나타내는 반면, 다른 리스트는 백로그나 아카이브 역할을 합니다.

슈퍼 에이전트는 그 논리 안에서 일합니다.

작업이 "차단됨" 상태로 이동하면, 이는 단순한 라벨이 아닙니다. 에이전트가 해석할 수 있는 신호입니다. 마케팅 팀이 긴급성을 한 방식으로 정의하고 엔지니어링 팀이 다른 방식으로 정의하더라도, 에이전트는 해당 스페이스 내부에서 작동하므로 그 맥락에 적응합니다.

이것은 생각보다 중요합니다. AI가 실패하는 이유는 지능 부족이 아니라 운영 상황 인식 부족 때문입니다. 작업 공간에서 슈퍼 에이전트는 팀의 실제 업무 방식을 반영해 반응합니다.

실제 일에 직접 적용하며, 복사본이 아닌 원본 일에 실행됩니다.

슈퍼 에이전트가 주간 요약 초안을 작성하면, 해당 업데이트를 관련 작업에 직접 게시할 수 있습니다.

만약 연체된 고우선순위 항목을 식별하면, 상태를 업데이트하거나 올바른 리스트에 후속 하위 작업을 생성할 수 있습니다. 이해관계자 보고서를 준비할 때는 팀이 예상하는 위치에 정확히 문서를 작성합니다.

중복 레이어가 없습니다. 작업은 원본 데이터에서 직접 수행됩니다.

연결된 작업 전반에 걸친 조정 부담을 줄여줍니다

슈퍼 에이전트는 큰 그림을 볼 수 있습니다! 관련 작업, 의존성, 문서를 가로질러 살펴 일이 어떻게 연결되는지, 단순히 어떻게 변경되는지가 아닌 전체적인 흐름을 이해합니다.

여러 리스트를 수동으로 확인하며 블록된 항목을 찾거나 흩어진 댓글에서 업데이트를 조각조각 모으는 대신, 에이전트가 작업 공간에서 이미 진행 중인 사항을 종합하여 실행 가능한 인사이트로 전환합니다.

진정한 이점은 누군가가 작업을 중단하고 맥락을 파악하며 진행 상황을 일관성 있게 수동으로 정리해야 하는 순간이 줄어든다는 점입니다.

슈퍼 에이전트: 운영상 어떤 변화가 생기나요?

작업 공간 내에서 AI가 작동할 때, 이는 실행 과정에 직접 참여합니다. 이 차이는 미묘하지만 결과적으로 중요합니다. 아이디어와 실행 사이의 번역 단계가 줄어들고, 시스템을 유지하는 보이지 않는 접착제 역할도 감소함을 의미합니다.

그러나 슈퍼 에이전트는 판단력을 대체하지 않습니다. 오히려 판단력을 조용히 고갈시키는 반복적인 조율 작업을 흡수합니다.

프롬프트를 넘어 진정한 에이전트 협업으로 나아가기

궁극적인 목표는 AI와의 관계를 명령-응답 방식에서 진정한 협업으로 발전시키는 것입니다.

이를 위해서는 조직적 변화가 필요합니다. 즉, 팀의 가장 가치 있는 AI 관련 역량은 더 이상 프롬프트 엔지니어링이 아닙니다. 대신 명확한 목표 설정, 지능적인 워크플로우 관리 설계, 효과적인 피드백 루프 구축 능력이 핵심입니다.

설정한 가이드라인 내에서 에이전트가 자율적으로 일하도록 신뢰하는 것이 그 잠재력을 최대한 발휘하는 열쇠입니다.

이 인간-에이전트 협업을 숙달한 팀은 프로젝트를 지연시키는 지루하고 반복적인 조정 작업에 훨씬 적은 시간을 씁니다. 실행 과정을 자동화함으로써 인간만이 할 수 있는 일에 집중할 수 있습니다: 전략적 사고, 창의적 문제 해결, 관계 구축 등이 바로 그것입니다.

에이전트가 "어떻게"를 처리하므로 팀은 "왜"에 집중할 수 있습니다.

프롬프트를 넘어 AI와 협업할 준비가 되셨나요? ClickUp으로 무료로 시작하여 슈퍼 에이전트가 팀의 생산성을 어떻게 변화시키는지 경험해 보세요.

자주 묻는 질문

채팅 기반 tools는 상태 비저장형으로, 세션 간 맥락을 유지하지 않고 개별 프롬프트에 응답합니다. ClickUp 슈퍼 에이전트와 같은 지속적 기억 기능을 갖춘 에이전트는 상호작용 전반에 걸쳐 정보를 유지하며, 사용자의 선호도를 학습하고 시간이 지남에 따라 일에 대한 지식을 축적합니다.

에이전트가 접근할 수 있는 범위와 독립적으로 수행할 수 있는 작업에 대해 명확한 경계를 설정할 수 있습니다. ClickUp에서 슈퍼 에이전트는 일반 사용자와 동일하게 처리되므로, 팀 회원들에게 이미 설정된 기존 작업 공간 권한 및 접근 제어 범위 내에서 작동합니다.

자율 에이전트의 경우 명확한 목표와 측정 가능한 결과를 정의하는 것이 훨씬 더 중요합니다. 프롬프트는 가치를 얻기 위해 필요한 지속적인 상호작용별 기술이 아닌, 에이전트를 정렬시키기 위한 선행 "온보딩" 작업이 됩니다.

에이전트는 접근 가능한 데이터에 대해서만 컨텍스트를 유지할 수 있습니다. ClickUp과 같은 통합 AI 작업 공간 내에서 에이전트가 작동할 경우, 모든 작업, 문서, 워크플로우에 기본적으로 접근할 수 있어 외부 도구가 요구하는 반복적인 프롬프트 입력이나 수동 컨텍스트 공유가 필요하지 않습니다.