지라 AI 에이전트 구축법 — 아틀라시안 Rovo로 고객 지원 분류·자동화하기

핵심 메시지

• Rovo에는 25개가 넘는 기본 제공 에이전트가 있어, 별도 프롬프트 없이도 특정 작업에 바로 활용할 수 있다.
• Rovo 스튜디오에서 한 문장 요청만으로 에이전트 이름·설명·지침 초안이 자동 생성된다.
• Confluence 문서를 지식으로 연결하면 에이전트가 회사 고유의 정책을 반영해 답한다.
• Slack 메시지 발송 같은 스킬을 붙이면 에이전트가 직접 행동까지 수행한다.
• 트리거로 신규 이슈 생성 시 에이전트가 자동 검토하도록 만들어 워크플로에 녹일 수 있다.

쉽게 이해하기

이 영상은 아틀라시안 Rovo를 이용해 지라(Jira) 안에서 AI 에이전트를 만드는 과정을 단계별로 보여준다. 발표자는 가상의 '케빈 쿠키 컴퍼니'가 지라로 고객 피드백을 관리한다고 전제하고, 먼저 기본 제공 에이전트를 활용하는 법부터 시작한다.

기본 에이전트 중 'Jira Theme Analyzer'를 고르자 31건의 고객 피드백 티켓을 분석해 공통 주제로 묶고 빈도까지 표로 정리해 준다. 그 결과 배송·배달 관련 불만이 가장 자주 등장한다는 점이 빠르게 드러난다. 특정 목적에 맞춰 설계된 에이전트라 매번 완벽한 프롬프트를 고민할 필요가 없다는 점이 장점으로 강조된다.

다음으로 Rovo 스튜디오에서 직접 '고객지원 분류 에이전트'를 만든다. 한 문장으로 요청하면 에이전트 이름과 설명, 지침 초안이 자동 생성되고, 발행 후 지라에서 실제 지원 티켓에 적용하면 카테고리 분류·우선순위 지정·다음 단계·고객 응대 초안까지 산출한다.

에이전트는 지식과 스킬로 강화된다. Confluence의 '고객지원 플레이북' 문서를 지식으로 연결하면 환불·배송·분실 정책을 반영해, 예컨대 배송이 이틀 이상 늦으면 15% 할인 코드를 제시하도록 동작한다. 또 Slack 메시지 발송 스킬을 붙이고 '100달러를 넘는 환불 요청은 에스컬레이션 채널에 알리라'는 지침을 더하면 에이전트가 직접 알림을 보낸다.

마지막으로 트리거를 설정해 자동화한다. 새 고객지원 요청이 생성될 때마다 에이전트가 자동으로 검토하고 분석 결과를 이슈 댓글로 남기도록 만들면, 사람이 일일이 확인하기 전에 지원 워크플로의 일부로 작동한다. 완성된 에이전트는 조직 전체 또는 특정 사용자에게 공유할 수 있다.

주요 인사이트

• 목적이 명확한 전용 에이전트는 범용 챗봇과 달리 매번 프롬프트를 다듬을 필요가 없어, 반복 업무에서 진입 장벽을 낮춘다.
• 회사 고유 정책을 담은 문서를 '지식'으로 연결하는 것이 일반적인 답변을 우리 업무 맥락에 맞는 답변으로 바꾸는 핵심이다.
• 에이전트에 '스킬'을 추가하면 단순 답변을 넘어 Slack 알림처럼 실제 행동을 수행하게 만들 수 있다.
• 트리거 기반 자동화는 에이전트를 사람이 호출하는 도구에서 워크플로에 상시 작동하는 구성요소로 바꾼다.

자주 묻는 질문

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