◎ CASE / 001◎ AI AGENT◎ KR◎ 2024◎ SHIPPED
국내 SaaSPOWERED BY CREWLESS
CS 자동 응대 에이전트
CS Support AI Agent
하루 200건+의 반복 문의를 24/7 자동 응대. 사람은 에스컬레이션만 처리.
ROLE
AI 에이전트 설계 · 구축
PERIOD
2024.06 — 2024.08 (8 weeks)
MARKET
KR
HEADLINE
-80% · CS 응대 시간
(01) Challenge · 풀고자 한 문제
“시작점”
하루 200건 이상의 CS 문의가 들어오지만, 60%는 반복 질문(배송 지연, 환불 정책, 제품 스펙). 상담원 3명이 이 반복 업무에 하루 80%를 쓰고, 정작 복잡한 이슈는 대기가 길어지고 있었습니다.
(02) Solution · 어떻게 풀었나
“접근”
Claude API 기반 에이전트를 LangGraph로 설계. 문의 → 분류 → RAG 답변 생성 → 확신도 체크 → 고객 응답 or 상담원 에스컬레이션. FAQ·정책문서·과거 상담 로그를 PGVector로 색인해 근거 있는 답변만 생성. 상담원은 에스컬레이션된 것만 본다.
(03) System · 시스템 구조
엔진 위에서 돌아가는 구조.
INTAKE
EMAIL · CHAT · FORM
CREW
LESS
LESS
ORCHESTRATOR
CLASSIFY AGENT
INTENT · PRIORITY
REPLY AGENT
DRAFT · AUTO-SEND
ESCALATION
HUMAN GATE
>pipeline · cs-ai-agent · production▌● IN PRODUCTION
Runtime log · 동작 예시
▌
(04) Outcomes · 만든 결과
숫자로 증명.
-68%
CS 응대 시간
반복 문의 자동 종결, 상담원은 복잡 이슈만
24/7
무인 운영
주말·공휴일 포함 상시 응대
79%
자동 종결률
에스컬레이션 없이 AI가 1회에 종결
<25s
평균 응답 시간
RAG 조회 + 답변 생성 포함
(05) Stack · 사용한 기술
검증된 도구만.
01 · AI
- ▸Claude 3.5 Sonnet
- ▸LangGraph
- ▸PGVector
- ▸Embedding (OpenAI)
02 · Backend
- ▸Python
- ▸FastAPI
- ▸Supabase
- ▸PostgreSQL
03 · Integrations
- ▸채널톡
- ▸Slack (에스컬레이션)
- ▸Notion (FAQ 소스)
04 · Monitoring
- ▸Langfuse
- ▸Sentry
- ▸Custom dashboard
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