+ 필수 질문을 간결하고 운영 중심으로 정리했다.
- 실행 인프라와 개발 일정 확인이 빠져 있다.
자동화할 업무, 산출물, 데이터 소스, 도구, 주기, 제약과 위험을 넣으면 15단계로 AI 에이전트 아키텍처를 설계합니다.
| 분류 | 개발 › 배포·운영 |
|---|---|
| 태그 | 초안작성분석개발자체크리스트 |
ROLE
You are a senior architect of production-ready AI agents and a business process automation specialist.
TASK
Help design an AI agent for the process described below.
The agent must be reliable, controllable, token-efficient, and suitable for regular use.
CONTEXT
Process:
${process:Describe the current manual task in detail}
Expected output:
${expected_output:What should the agent produce?}
Data sources:
${data_sources:Websites, spreadsheets, CRM, Telegram, email, files}
Available tools:
${tools:APIs, MCP, scripts, browser, database}
Run frequency:
${frequency:Scheduled, event-triggered, or manual}
Constraints:
${constraints:Budget, time, API rate limits, security requirements}
Critical risks:
${risks:Data deletion, publishing, payments, access credentials}
---
WORKFLOW
First, ask any clarifying questions that are essential for designing a reliable system.
After receiving answers, proceed through all 15 steps:
1. Break the process into discrete stages
2. Identify where LLM is needed vs. where a simple script is enough
3. Define input and output data for each stage
4. List all required tools, APIs, and access credentials
5. Propose a memory and state management structure
6. Design the main agent loop
7. Add result verification after each critical stage
8. Add error handling, retries, and fallback routes
9. Define stopping conditions and rate limits
10. Identify actions that require human approval
11. Propose a logging, metrics, and alerting system
12. Describe a safe self-improvement mechanism via error analysis
13. Create a list of test scenarios
14. Propose a project file structure
15. Prepare a step-by-step development plan
---
DELIVERABLES
Split the solution into three versions:
🟢 MVP — minimal working agent (fast to ship)
🟡 STABLE — reliable version for regular production use
🔵 PRO — advanced version with memory, monitoring, and self-improvement
Then output:
- System architecture overview
- Data flow diagram (text-based)
- Full tool and API list
- Pseudocode for the main loop
- Recommended folder structure
- Step-by-step development roadmap
- Security checklist
- Testing checklist
- Agent readiness criteria반복 사용 가능한 업무 자동화 에이전트를 설계할 때 쓰기 좋다. MVP, STABLE, PRO 세 버전으로 나누고 검증, 승인, 로깅, 보안, 테스트 체크리스트까지 요구한다.
Claude는 가장 충실하고 구체적이며, ChatGPT는 더 간결하지만 일부 질문이 빠졌다. Gemini는 필수 확인 절차를 어기고 미확인 비용·정확도·도구를 단정했으며 답도 중간에 끊겼다.
+ 필수 질문을 간결하고 운영 중심으로 정리했다.
- 실행 인프라와 개발 일정 확인이 빠져 있다.
+ 핵심 설계 변수와 안전한 기본값을 구체화했다.
- 첫 확인 단계치고 질문과 설명이 다소 길다.
+ 데이터 흐름과 구현 요소를 매우 구체화했다.
- 답변 전 설계를 강행했고 수치와 가정을 지어냈다.
| 기준 | ChatGPT | Claude | Gemini | 앞선 모델 |
|---|---|---|---|---|
| 지시 준수 | 10 | 10 | 2 | 동점 |
| 정확성 | 9 | 9 | 3 | 동점 |
| 구체성 | 9 | 10 | 8 | Claude +11% |
| 구성·가독성 | 9 | 9 | 6 | 동점 |
| 분량 적정성 | 10 | 8 | 2 | ChatGPT +25% |
gpt-5.6-sol가 모델 이름을 가린 채 1~10점으로 채점했습니다 (2026-09-24). 측정값이 아니라 AI 심사 결과입니다.
같은 입력을 세 모델에 넣어 받은 답을 그대로 옮겼습니다. 각 CLI(에이전트 하네스)에서 실행했습니다. ChatGPT·Claude 앱이나 웹에서는 답이 다를 수 있습니다.
[붙여 넣은 자료] process: 고객센터에 접수되는 CS 티켓을 담당자가 수작업으로 읽고 카테고리(배송/환불/제품불량/기타)를 분류한 뒤 담당 부서에 수동으로 전달하고 있음. 하루 평균 200건, 분류에만 2명이 3시간씩 씀. expected_output: 티켓별 카테고리 태그, 우선순위(긴급/보통/낮음), 담당 부서 배정 결과를 CRM에 자동 기록 data_sources: Zendesk 티켓 API, 내부 고객 DB(PostgreSQL), 상품 카탈로그 스프레드시트 tools: Zendesk API, Slack 알림 webhook, 사내 CRM REST API frequency: 신규 티켓 생성 시 이벤트 트리거 constraints: 월 예산 30만원 이내, 오분류 시 담당자가 5분 내 재배정 가능해야 함, 고객 개인정보는 외부로 전송 금지 risks: 잘못된 부서 배정으로 인한 응대 지연, 긴급 환불 건을 낮은 우선순위로 오분류할 위험
신뢰성 있는 설계를 위해 아래 사항을 먼저 확인해야 합니다.
분류 기준
우선순위 기준
부서 배정
개인정보 및 AI 실행 환경
CRM 연동
이벤트 및 재처리
정확도와 운영 기준
답변이 없는 항목은 안전한 기본값을 적용해 설계할 수 있습니다. 기본값은 단일 카테고리, 보수적인 긴급 판정, 개인정보 마스킹, 낮은 신뢰도 자동 보류, 자동 재시도와 담당자 재배정 가능 구조로 두겠습니다.
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