A. 정보 응답형 (Inform) 그룹
사용자에게 정보를 제공하는 에이전트들. 답이 이미 어딘가에 있고, 에이전트는 그것을 찾아·합성해 보여줍니다.
목차
- 패턴 1. Knowledge Q&A (지식 응답)
- 패턴 2. Document Generator (문서 생성)
- 패턴 3. External Monitor (외부 모니터)
- 패턴 9. Aggregator / Multi-Agent (다중 소스/멀티 에이전트)
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패턴 1. Knowledge Q&A (지식 응답)
의도: SharePoint·문서 라이브러리에 있는 내부 자료를 근거로 사용자 질문에 답한다.
적용 상황: 사규·매뉴얼·표준·MSDS 등 “정답이 문서 안에 이미 있는” 경우.
구조:
[사용자 질문]
↓
[에이전트 지침] (출처 인용 강제, 추측 금지)
↓
[Knowledge: SharePoint] → 관련 청크 검색
↓
[응답] 답변 + 출처
구성 요소: 지침 + Knowledge(SharePoint) + (선택) 일반 지식 차단
자주 등장하는 적용:
- 정비 SOP·절차 안내, 작업 매뉴얼 챗봇
- 외부 표준 문서 응답 (ISO·IEC·KOSHA 등)
- MSDS·화학물질 정보 검색
- 연구자산·논문·특허 검색
- 규제·법령 답변
- 사규·인사규정 챗봇
핵심 주의점:
- 출처 인용을 지침에 강제 — 환각 방지
- 최신 버전 관리 — 개정 이력이 있는 문서는 최신본만 노출
- 일반 지식 답변 차단 (필요 시) — “내부 문서에 없으면 모른다고 답하라”
안티패턴: 너무 광범위한 지식 라이브러리 한 덩어리. 토픽별로 분리해 정확도를 올린다.
패턴 2. Document Generator (문서 생성)
의도: 사용자 입력 또는 시스템 데이터를 받아 표준 양식의 Word/Excel 보고서를 자동 생성한다.
적용 상황: 정형 보고서, 견적서, ITB/TBE, 영업 제안서, 회의록 등.
구조 (4단계 그라디언트):
[입력 (사용자/시스템)]
↓
[지식 참조] (가이드·과거 사례) — 선택
↓
[Word 산출 — 4가지 방식 중 시나리오에 맞는 것]
├ 실습 ①: 빌트인 도구 + Markdown
├ 실습 ②: 빌트인 도구 + HTML 인라인 CSS
├ 실습 ③: 에이전트 추출 → 흐름 → Word 템플릿(콘텐츠 컨트롤) 채우기
└ 실습 ④: 흐름 → AI 빌더 프롬프트(문서 출력)
↓
[OneDrive 저장 + 다운로드 링크]
S1 의 4단계 그라디언트가 이 패턴의 표준 구현입니다. S1 — 문서 업로드 활용 실습 참조.
구성 요소: 지침 + (지식) + (AI Prompt) + Word 산출 도구
자주 등장하는 적용:
- 기술 검토·설계 검토 보고서
- ITB·TBE 등 영업 제안 문서
- 견적서·고객 응답서·무역 문서 (Tech Support Letter, 선적 서류 등)
- 회의록·OKR 초안·일일 보고
- 특허·법령 영향 보고
- 표준 양식의 사내 결재 보고서
실습 선택 기준:
- 자유 본문, 빠르게 시작 → 실습 ① (Markdown)
- 디자인이 중요, 흐름은 부담 → 실습 ② (HTML 인라인 CSS)
- 회사 표준 양식 고정 + 추출 결과 재사용 → 실습 ③ (Word 템플릿 채우기)
- 양식과 추출이 한 자산으로 묶임 → 실습 ④ (AI 빌더 문서 출력)
안티패턴: 한 번에 너무 많은 변수가 들어간 거대한 템플릿. 100개 이상 컨트롤이면 모듈로 쪼갤 것.
패턴 3. External Monitor (외부 모니터)
의도: 외부 웹/뉴스/RSS·규제 사이트를 주기적으로 수집해 변경·이슈를 요약·알림한다.
적용 상황: 규제 모니터링, 시황 추적, 경쟁사 동향, MI 보고.
구조:
[스케줄 트리거 (매일 9시 등)]
↓
[HTTP / RSS] 외부 소스 수집
↓
[AI Prompt] 요약·분류·중요도 판정
↓
[변경 감지] (이전 결과와 비교)
↓
[Teams/Email 발송] + (옵션) Word 보고서
구성 요소: 스케줄 Flow + HTTP/RSS + AI Prompt + 알림/Word
자주 등장하는 적용:
- 시장 정보(MI) 자동 모니터링
- 환경·안전·산업 규제 추적
- 경쟁사 동향·신제품 출시 추적
- ESG·그린워싱 점검
- 법령 개정·관세·통관 정책 모니터링
핵심 주의점:
- 변경 감지 로직 — 매일 똑같은 알림이 가지 않도록 SharePoint List에 마지막 결과 저장 → diff
- 신뢰 가능한 소스만 — 가짜뉴스 방지, RSS는 공식 사이트만
- 출처 URL을 결과에 항상 포함
안티패턴: 너무 많은 키워드/소스로 시작 → 노이즈만 늘어남. 5~10개 핵심 소스로 시작해 점진 확장.
패턴 9. Aggregator / Multi-Agent (다중 소스/멀티 에이전트)
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 의도 | 여러 데이터 소스/에이전트의 결과를 합성해 종합적 답변/문서 생성 |
| 구성 | 메인 에이전트 + 서브 에이전트(Connected Agents) 또는 다중 MCP 호출 |
| 자주 등장하는 적용 | S&OP 의사결정(외부 시황 + ERP), 가격 산정(시황 + 원가 + 영업 데이터), 운영 평가(여러 시스템 합성) |
| 주의 | 컨텍스트 결합 시 출처 명시, 한 에이전트 책임은 단일 |
| 안티패턴 | 모든 책임을 한 에이전트에 — 디버깅 불가 |
구조:
[사용자 질문]
↓
[메인 에이전트 / 오케스트레이터]
├ 서브 에이전트 1 (또는 MCP 1) — 시황
├ 서브 에이전트 2 (또는 MCP 2) — ERP
└ 서브 에이전트 3 (또는 MCP 3) — 원가
↓
[AI Prompt] 결과 합성 + 출처 명시
↓
[응답]
현장 팁: 서브 에이전트 책임을 좁게 정의(한 시스템·한 도메인)할수록 디버깅·재사용이 쉬워집니다.