업데이트됨 10:00 EDT / 2026년 10월 27일
Regal, 목표 지향형 에이전트를 출시하며 모든 통화에 액터와 디렉터 모델을 적용합니다
던컨 라일리 저
기업용 음성 인공지능 기업인 리갈 보이스 주식회사는 오늘 자사 플랫폼에 목표 지향형 에이전트를 추가하여, 이를 활용하는 기업들이 전화 통화가 달성해야 할 목표를 명확히 정의할 수 있도록 하고, 그 목표 달성을 위한 작업을 분담하는 두 가지 AI 모델을 제공합니다.
새로운 에이전트는 자동차 보험 청구와 같은 상담에서 자주 나타나는 문제를 해결하기 위해 설계되었습니다. 이 경우, 사고를 신고하는 사람은 사건의 경위, 발생 장소, 관련 인원 등을 한 번에 설명하려는 경향이 있습니다. 조건부 로직을 기반으로 구축된 에이전트는 종종 이미 통화자가 제공한 세부 정보를 다시 물어보며, 각 입력 필드를 채우기 위해 반복적으로 되돌아갑니다. 반면, 전체 에이전트를 하나의 단일 프롬프트로 구성하면 대화가 더 열린 상태로 유지되며, 레갈의 관점에서는 비즈니스 프로세스가 느슨하게만 준수되는 결과를 초래할 수 있습니다.
목표 지향 에이전트는 각 통화에 두 개의 모델을 배치합니다. Regal은 이를 액터와 디렉터라고 부르며, 발신자가 말을 멈추자마자 두 모델 모두 작업을 시작합니다. 액터는 대화에 최적화된 더 작고 빠른 모델로, 즉시 응답합니다. 그 뒤를 따라 실행되는 디렉터는 현재 단계의 목표가 달성되었는지 확인한 뒤, 액터에게 새로운 지침을 제공하여 통화를 다음 단계로 이동시킬 수 있습니다.
기업들은 목표 노드를 기반으로 에이전트를 구성하며, 각 노드에는 해당 노드가 끝날 때까지 달성해야 할 목표와 그에 앞서 충족되어야 하는 모든 전제 조건이 명시됩니다. 콜백 예약도 이러한 목표 중 하나로 간주될 수 있습니다. 전제 조건은 에이전트가 행동을 수행하기 위해 먼저 확립해야 하는 요소로, 예를 들어 발신자의 생년월일이 해당됩니다. 리갈은 이러한 전제 조건들도 자연어 형태의 조건으로 작성할 수 있다고 말했습니다. 예를 들어 “발신자가 가족의 사망 사실을 언급했다”와 같은 식입니다.
감독은 매 턴마다 진행 상황을 검토하므로, 하나의 답변으로 여러 항목을 한 번에 처리할 수 있습니다. Regal의 자동차 보험 청구 샘플에서는 발신자인 댄이 첫 메시지에서 차량 손상, 사진 증거 및 부상 사항을 설명합니다. 이 세 가지 모두가 수집된 것으로 표시되며, 담당자는 곧바로 그의 이름으로 넘어갑니다. 이후에도 위치와 보험증권번호가 여전히 누락되어 있음을 확인한 감독은, 다음 질문으로 그의 현재 위치를 묻습니다.
레갈은 복잡한 접수 및 자격 심사 전화가 에이전트들이 활용하는 가장 강력한 사례 중 하나라고 밝혔다. 이 회사는 메디케어 등록, 로드사이드 어시스트, 모기지 자격 심사 등을 해당 설계가 가능하게 하는 활용 사례로 꼽았다. 또한, 건강보험 이동성 및 책임에 관한 법률(HIPAA)을 준수하는 의료 접수 역시 또 다른 활용 사례이다.
Google LLC, AAA 및 도요타 자동차 주식회사는 레갈이 서비스를 제공하는 200여 개 기업 중 일부입니다. Five9 Inc.의 컨택센터 플랫폼 고객들은 지난 8월에 이루어진 통합을 통해 레갈의 음성 에이전트에 접근할 수 있게 되었습니다.
Regal은 현재까지 총 8,300만 달러를 조달한 벤처캐피털 지원 스타트업입니다. 여기에는 2024년 10월에 진행된 4,000만 달러 규모의 투자 라운드도 포함됩니다.
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