Inkeep: 고객 지원 에이전트를 위한 AI 코파일럿(Copilot) 출시
요약
Inkeep이 고객 지원 팀의 효율성을 극대화하기 위해 설계된 AI 코파일럿 'Keep'을 출시했습니다. Keep은 Zendesk 앱이나 Chrome 확장 프로그램 형태로 제공되며, 단순한 고객 질문 방어를 넘어 지원 담당자에게 지능적인 답변 초안, 대화 요약, 생성형 UI를 통한 상호작용 기능을 제공합니다.
핵심 포인트
- 지원 담당자를 위한 대화형 사이드바 제공 (Zendesk 앱 및 Chrome 확장 프로그램)
- 생성형 UI(Generative UI)를 활용하여 답변 수정 버튼 등 상호작용 가능한 컴포넌트 렌더링
- Claude Sonnet 3.5와 RAG 기술을 기반으로 하며, Vercel AI SDK를 통해 React 컴포넌트 스트리밍 구현
- 종료된 티켓을 기반으로 FAQ를 자동 생성하고 문서, Slack 등 다양한 콘텐츠 소스 활용 가능
안녕하세요 HN, 저희는 Inkeep(https://inkeep.com)의 창업자 Nick과 Robert입니다. 저희는 기업들이 자신들의 콘텐츠를 AI 지원 코파일럿 (Support Copilot)으로 전환할 수 있도록 돕고 있습니다.
지금까지 저희는 고객 대상 경험(예: Anthropic 및 Pinecone과 같은 기업의 문서에서 볼 수 있는 “Ask AI” 버튼)에 집중해 왔습니다. 오늘 저희는 지원 에이전트 (Support Agents)를 위해 특별히 설계된 새로운 코파일럿인 Keep을 공유하게 되어 매우 기쁩니다.
Keep은 Zendesk용 앱이나 모든 지원 플랫폼에서 사용할 수 있는 Chrome 확장 프로그램(Chrome Extension) 형태의 대화형 사이드바(Conversational Sidebar)입니다. 데모 영상은 https://vid.inkeep.com/cx-copilot 에서 확인하실 수 있으며, https://try.inkeep.com/cx-copilot 에서 예시 티켓(Tickets)이 포함된 라이브 샌드박스(Live Sandbox)를 직접 체험해 보실 수 있습니다.
왜 만들었을까요? 오늘날 대부분의 AI 지원 도구들은 고객이 지원 팀에 도달하기 전에 AI가 고객의 질문에 답변하도록 하는 것('방어(Deflection)')에 집중하고 있습니다. 저희 또한 그 부분에 집중해 왔습니다. 하지만 많은 고객으로부터 방어(Deflection)도 중요하지만, 사용자가 필요로 할 때 고품질의 빠른 인간 지원을 제공하는 것을 훨씬 더 중요하게 생각한다는 피드백을 받았습니다. 어떤 팀들은 고객 대상 AI를 전혀 원하지 않으며, 단지 팀의 효율성을 높여줄 AI 도구만을 원하기도 합니다. 저희는 이러한 시나리오를 염두에 두고 Keep을 만들었습니다.
Keep은 다른 곳에서는 볼 수 없었던 몇 가지 멋진 기능을 제공합니다:
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지능적인 제안 제공: Keep이 확신이 있다면 답변 초안을 작성하고 사용된 출처를 알려줍니다. 티켓(Ticket) 내용이 길 경우, 지금까지의 대화를 요약하고 남은 할 일(To-dos)을 정리해 줍니다. 이 모든 과정은 티켓의 맥락(Context)에 따라 자동으로 이루어집니다.
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완전한 대화형 방식: 명확한 설명을 요구하거나, 답변 초안을 수정하고, 필요에 따라 반복적으로 작업을 수행할 수 있습니다.
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'생성형 UI (Generative UI)' 사용: 제안 사항이 한눈에 들어오고 상호작용이 가능한 UI 컴포넌트(UI Components)로 렌더링됩니다. 예를 들어, 답변 초안에는 AI에게 답변 수정을 요청하는 “Shorten(짧게 만들기)” 및 “Concise(간결하게 만들기)”와 같은 버튼이 포함되어 있습니다. UI 컴포넌트들은 일반 텍스트 사이에 자연스럽게 배치됩니다.
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티켓을 FAQ로 전환: 종료된 티켓으로부터 FAQ(자주 묻는 질문)를 생성할 수 있으며, 생성된 내용을 수정하고 완료 시 저장할 수 있습니다.
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다양한 콘텐츠 유형 활용: 문서(docs), 고객 센터(help center), 이전 지원 티켓(support tickets), Slack 스레드 등을 활용합니다.
우리는 Cursor, Claude Artifacts, v0와 같은 도구들로부터 영감을 받았습니다. 이러한 경험은 답변 속에 대화형 코드 블록이나 UI 미리보기를 엮어냄으로써 단순한 텍스트 대화를 넘어섭니다. 이를 통해 답변을 이해하기 쉽고 직관적이며(또한 재미있게) 반복 수정할 수 있게 만듭니다.
관심 있는 분들을 위한 몇 가지 기술적 세부 사항을 공유하자면: 우리는 Claude Sonnet 3.5와 우리의 RAG(검색 증강 생성) 서비스로 구동되는 Chat API를 사용하여, React 컴포넌트를 낙관적 스트리밍(optimistically stream)하기 위해 Vercel AI SDK를 사용합니다. 우리의 API는 OpenAI의 채팅 완성(chat completion) 형식을 따르므로 일반적으로 모든 LLM(대규모 언어 모델) 도구와 호환됩니다. 우리의 inkeep-qa API는 답변 초안을 생성하며, inkeep-context API는 구조화된 출력(structured outputs) 및 도구 호출(tool calls)을 생성합니다 (문서: https://go.inkeep.com/ai-api). 이러한 API가 어떻게 사용되는지에 대한 예시는 우리의 지능형 지원 양식(Intelligent Support Form) 예제를 확인해 보세요 (데모: https://try.inkeep.com/ai-form, 저장소: https://quickstart.inkeep.com/ai-form).
귀하의 제품 콘텐츠에 Inkeep을 적용해 보고 싶다면, 랜딩 페이지의 양식을 작성해 주세요. 귀하의 공개 콘텐츠를 기반으로 한 데모를 이메일로 보내드립니다.
AI 자동 생성 콘텐츠
본 콘텐츠는 HN Claude Code Search의 원문을 AI가 자동으로 요약·번역·분석한 것입니다. 원 저작권은 원저작자에게 있으며, 정확한 내용은 반드시 원문을 확인해 주세요.
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