Salesforce를 위한 엔터프라이즈급 AI 플랫폼

Salesforce를 위한 엔터프라이즈급 AI 플랫폼

Salesforce 환경과 원활하게 통합되는 거대 언어 모델 (Large Language Models, LLM) 기반의 지능형 AI 에이전트를 구축하세요. 보안성, 확장성 및 사용 편의성을 위해 설계되었습니다.

왜 Pluto인가요? 이 프레임워크의 목적은 시스템에서 가장 요란한 존재가 되는 것이 아니기 때문입니다. 프레임워크의 역할은 시스템을 하나로 결합하는 것입니다.

Pluto는 컴팩트하고 기억하기 쉬우며 다소 절제되어 있지만, 여전히 중력(gravity)을 가지고 있어 적절하다고 느껴졌습니다. 이것이 이 런타임 (runtime)이 Salesforce 내부에서 수행하는 역할입니다. 에이전트, 도구, 채널, 메모리 및 워크플로 (workflows)를 하나의 조정된 운영 모델로 끌어들입니다.

사람들이 명칭에 대해 논쟁하든 아니든, Pluto는 여전히 제 역할을 수행합니다. 이것이 프로덕션 프레임워크 (production framework)로서 가져야 할 올바른 태도라고 느꼈습니다.

지능형 필터링, 인간 참여형 승인 (human-in-the-loop approvals), 그리고 Salesforce에서의 오류 복구 (error recovery)를 통해 관리되는 AI 워크플로를 처리하는 프레임워크를 확인해 보세요.

시작 가이드 (Getting Started Guide)
설정 참조 (Configuration Reference)
표준 액션 (Standard Actions)
개발자 가이드 (Developer Guide) - 커스텀 액션 및 컨텍스트 프로바이더 (context providers)
보안 가이드 (Security Guide)
문제 해결 (Troubleshooting)

Pluto는 **무료 및 오픈 소스 (free and open-source)**입니다. 유용하다고 느끼신다면 지속적인 개발을 지원하는 것을 고려해 주세요.

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이 저장소에는 핵심 Pluto 프레임워크만 포함되어 있습니다. aiAgentStudioAddons 폴더에는 오픈 소스 릴리스에 포함되지 않은 독점 확장 기능이 포함되어 있습니다.

force-app 내의 공개 패키지에는 핵심 런타임이 포함되어 있으며, 전체 프레임워크 경험에는 추가적인 에이전트 패턴, 프로바이더 (providers), 액션, 워크플로 구성 및 UI 기능과 같은 더 광범위한 패키지 기능이 포함됩니다.

다음과 같은 기능을 수행할 수 있는 AI 기반 어시스턴트를 생성하세요:

💬 사용자들과 **자연스럽게 대화 (Chat naturally)**하고 대화 문맥 (Context)을 기억합니다 - ⚙️ 분류, 데이터 보강 (Enrichment), 가이드형 비즈니스 태스크를 위한 집중된 함수 스타일 자동화 (Run focused function-style automations) 수행 - 📧 분류 (Triage), 초안 생성, 라우팅을 위한 이메일 워크플로 (Email workflows) 처리 - 🔍 Salesforce 데이터를 지능적으로 검색 및 검색 (Search and retrieve) - ✏️ 사용자 요청에 기반하여 레코드(Records)를 생성 및 업데이트 (Create and update) - 🔄 승인, 시퀀싱 (Sequencing), 전문 서브 에이전트 (Specialist sub-agents)를 포함한 다단계 워크플로 (Multi-step workflows) 실행 - 🔒 권한 준수 (Respect permissions) - 에이전트는 사용자가 접근할 수 있는 데이터에만 접근합니다 - 🎯 다양한 AI 제공업체와 협업 (Work with multiple AI providers) - OpenAI 호환 모델, 광범위한 제공업체 전략 및 엔터프라이즈 옵션 지원

기존 보안 모델을 준수하면서 지식 베이스 (Knowledge bases)를 자동으로 검색하고, 고객 이력을 가져오며, 솔루션을 제안함으로써 지원 에이전트가 케이스를 더 빠르게 해결할 수 있도록 돕는 AI 코파일럿 (AI copilots)을 배포하세요.

영업 담당자에게 계정을 찾고, 열린 기회 (Open opportunities)를 노출하며, 후속 작업을 생성하고, 고객 대화 중에 실시간 인사이트를 제공할 수 있는 지능형 어시스턴트를 제공하세요.

Salesforce 내부에서 실행 과정을 관찰 가능 (Observable)하고 거버넌스 (Governed)가 유지되는 상태로 리드 자격 확인 (Lead qualification), 케이스 라우팅, 승인 및 레코드 업데이트를 위한 함수 스타일 에이전트, 이메일 워크플로, 순차적 파이프라인 (Sequential pipelines) 및 전문 서브 에이전트 패턴을 구축하세요.

Experience Cloud에 대화형 에이전트를 임베드하여 고객이 상담원을 기다리지 않고도 주문 상태를 확인하거나, 지원 케이스를 생성하거나, 지식 베이스에서 답변을 찾을 수 있도록 하세요.

flowchart LR
subgraph Input
A[👤 User Message]
...

사용자가 메시지 전송: 채팅, 이메일, SMS/WhatsApp/webhook, 미들웨어 기반의 정규화된 인그레스 (Normalized ingress) 또는 API를 통해 메시지를 보냅니다. 문맥 수집: 현재 레코드, 사용자 프로필 및 관련 데이터로부터 문맥 (Context)이 수집됩니다. LLM 분석: 전체 대화 이력과 함께 요청을 LLM이 분석합니다. 도구 실행: Salesforce 작업(쿼리, 생성, 업데이트, 게시)을 도구가 실행합니다. 응답 전달: 전체 감사 추적 (Audit trail)과 함께 사용자에게 응답이 전달됩니다.

공용 메시징/웹훅 (Public messaging/webhook) 트래픽은 코어 런타임 (Core runtime)이 InteractionSession__c, InteractionMessage__c, AgentExecution__c를 생성하기 전에, 정규화된 인그레스 경계 (Normalized ingress boundary) 및 선택적인 스테이징 오브젝트 (Staging object)에 먼저 도달할 수 있습니다.

모든 작업은 플랫폼 이벤트 (Platform Events) 또는 큐어블 (Queueables)을 사용하여 비동기적으로 실행되며, 엔터프라이즈 워크로드 (Enterprise workloads)를 위한 확장성 (Scalability)을 보장합니다.

기능	설명
다중 런타임 패턴 (Multiple Runtime Patterns)	채팅, 이메일, SMS, WhatsApp, API 및 서브 에이전트 (Sub-agent) 워크플로 전반에 걸친 대화형 및 직접형 에이전트 런타임과 전용 파이프라인 구성 (Pipeline composition) 서브시스템
메타데이터 기반 기능 (Metadata-Driven Capabilities)	Salesforce 설정을 통해 도구, 프롬프트 (Prompts), 신뢰 제어 (Trust controls) 및 워크플로 동작 정의
스마트 메모리 (Smart Memory)	버퍼 윈도우 (Buffer window) 및 요약 기반 대화 기록
내장 보안 (Built-in Security)	자동 CRUD, FLS (필드 수준 보안) 및 공유 규칙 (Sharing rule) 강제 적용
표준 액션 (Standard Actions)	레코드 생성, 업데이트, 조회, Chatter 게시, 플로우 (Flows) 실행
확장 가능성 (Extensible)	커스텀 액션, 컨텍스트 제공자 (Context providers), LLM 어댑터, 메모리 관리자
관찰 가능성 (Observability)	LLM 상호작용, 도구 실행 및 토큰 사용량에 대한 전체 로깅
비동기 처리 (Async Processing)	플랫폼 이벤트 (Platform Events, 고동시성) 또는 큐어블 (Queueables, 디버깅용)

과제 (Challenge)	해결 방법 (How We Solve It)
AI에 대한 보안 우려	사용자 컨텍스트 (User context) 내에서 실행되며 자동 CRUD/FLS가 강제 적용됩니다. 권한 상승(Privilege escalation)이 없으며, 전체 감사 추적 (Audit trail)을 제공합니다.
통합 복잡성	네이티브 Salesforce 환경을 사용하므로 외부 서버, 미들웨어 또는 데이터 동기화가 필요하지 않습니다. 기존 조직(Org)과 함께 작동합니다.
벤더 종속 (Vendor lock-in)	자체 LLM을 가져와 사용할 수 있습니다. OpenAI 호환 API가 즉시 작동하며, 프레임워크는 엔터프라이즈 배포를 위한 광범위한 제공업체 전략을 지원합니다.
확장성	비동기 처리를 통해 수천 개의 동시 대화를 처리합니다. 플랫폼 이벤트 또는 큐어블 중 선택할 수 있습니다.
커스터마이징 요구사항	커스텀 액션, 컨텍스트 제공자 및 메모리 전략을 위한 인터페이스를 갖춘 확장 가능한 아키텍처를 제공합니다.
거버넌스 및 준수 (Governance & compliance)	모든 상호작용은 전체 실행 추적과 함께 기록됩니다. AI가 무엇을 왜 결정했는지 정확하게 확인할 수 있습니다.

Salesforce 조직 (Sandbox 권장)
시스템 관리자 (System Administrator) 권한
OpenAI API 키

옵션 1: Unlocked Package (빠른 시작을 위해 권장)

패키지 URL을 통해 직접 설치합니다:

Sandbox & Scratch Orgs: https://test.salesforce.com/packaging/installPackage.apexp?p0=04tgK0000009qU1QAI -
Production & Developer Edition Orgs: https://login.salesforce.com/packaging/installPackage.apexp?p0=04tgK0000009qU1QAI

설치 후:

권한 세트 (Permission Sets) 할당:
AIAgentStudioConfigurator (관리자용), AIAgentStudioEndUser (사용자용)
LLM 제공업체 (OpenAI 또는 모든 OpenAI 호환 API) 구성
첫 번째 에이전트 (Agent) 생성

옵션 2: CumulusCI (개발 및 테스트에 최적)

CumulusCI가 설정되어 있는 경우:

cci flow run dev_org --org dev

이 단일 명령은 다음을 수행합니다:

프레임워크가 배포된 스크래치 조직 (Scratch Org) 생성
시드 데이터 (Seed Data) 및 샘플 구성 배포
필수 권한 세트 (AIAgentStudioConfigurator, AIAgentStudioEndUser) 할당
Knowledge 사용자 활성화 및 KnowledgeDemo 권한 세트 할당
포괄적인 샘플 데이터 (에이전트, 기능, 테스트 레코드) 생성
API 액세스를 위한 외부 클라이언트 앱 (External Client App) 설정

옵션 3: Salesforce CLI (소스 기반)

sf project deploy start -d force-app/main/default -o your-org-alias

프레임워크를 탐색하기 위한 샘플 데이터가 필요한 경우 (특히 옵션 1 또는 3 사용 시):

seed-data 폴더에서 테스트 데이터 팩토리 (Test Data Factory)를 배포합니다: sf project deploy start -d seed-data/main/default -o your-org-alias

개발자 콘솔 (Developer Console)에서 실행 (또는 익명 Apex를 통해 실행): AgentTestDataFactory.createComprehensiveShowcase();

이를 통해 샘플 에이전트, 기능, 계정 (Accounts), 연락처 (Contacts) 및 테스트 시나리오가 생성되어 빠르게 시작할 수 있습니다.

프레임워크에는 사전 구성된 OpenAI 이름 지정 자격 증명 (Named Credentials)이 포함되어 있습니다. 귀하의 API 키만 추가하면 됩니다:

Setup (설정) → Named Credentials (이름 지정 자격 증명) → External Credentials (외부 자격 증명)로 이동합니다. - OpenAIEC를 찾아 엽니다. - Principals (주체) 항목에서 해당 주체의 Edit (편집)을 클릭합니다. - Authentication Parameters (인증 매개변수) 섹션에 다음을 추가합니다:
Parameter (매개변수): OpenAIKey
Value (값): 귀하의 OpenAI API 키 (sk-로 시작)
Save (저장)를 클릭합니다.

이제 OpenAILLM 이름 지정 자격 증명을 프레임워크에서 사용할 준비가 되었습니다.

팁: 이 프레임워크는 OpenAI 호환 API와 잘 작동하며, 엔터프라이즈 배포를 위해 더 광범위한 제공업체 전략에 맞게 조정될 수 있습니다. 구성 가이드(Configuration Guide)를 참조하세요.

API 키 설정이 완료되면 다음을 수행할 수 있습니다:

LLM 구성 생성 또는 기존 구성 사용 (OpenAILLM 이름 지정 자격 증명 참조)
AI Agent Definition (AI 에이전트 정의) 생성 (ID/지침 프롬프트 포함)
Capabilities (기능/도구) 추가 (에이전트가 사용할 수 있는 도구)
Chat Component (채팅 컴포넌트) 추가 (Lightning 페이지에 추가하거나 Quick Actions 사용)

프레임워크 기능 (Framework Capabilities):

멀티턴 채팅, 이메일 및 외부 메시징 경험을 위한 대화 전략 (Conversational strategy)
타겟 자동화 및 의사 결정 지원을 위한 직접 전략 (Direct strategy)
채팅, 이메일, SMS, WhatsApp, API 및 향후 전송 수단을 위한 채널 인식 라우팅 (Channel-aware routing)
SMS 및 WhatsApp과 같은 외부 메시징 전송을 위한 제공업체 기반 웹훅/채널 이음매 (Provider-backed webhook/channel seams)
다단계 오케스트레이션을 위한 순차적 파이프라인 및 서브 에이전트 워크플로 (Sequential pipelines and sub-agent workflows)
데이터 작업, 플로(Flows) 및 사용자 정의 비즈니스 로직 전반에 걸친 도구 실행 (Tool execution)
Human-in-the-loop (인간 개입) 승인, 관찰 가능성(Observability) 및 신뢰 제어
여러 모델 제공업체 전략에 대한 유연한 지원

확장 영역 (Extension Areas):

비즈니스 로직 및 통합을 위한 사용자 정의 액션 (Custom actions)
도메인 특화 정보 보강을 위한 컨텍스트 제공자 (Context providers)
추가 모델 제공업체
사용자 정의 메모리 전략 (Custom memory strategies)
새로운 실행 패턴 및 에이전트 동작

사용자 책임 하에 사용하십시오

프로덕션(Production) 환경 적용 전 샌드박스(Sandbox)에서 철저히 테스트하십시오.
AI 콘텐츠 검증
LLM (Large Language Models)은 환각 (Hallucination) 현상을 일으킬 수 있으므로 자동화된 동작을 검토하십시오.
데이터 프라이버시 (Data privacy)
사용자 입력값은 외부 AI 제공업체로 전송됩니다.
비용 인식 (Cost awareness)
토큰 소비량을 모니터링하고 적절한 히스토리 제한을 설정하십시오.

Mozilla Public License 2.0 (MPL-2.0)에 따라 라이선스가 부여되었습니다.

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