Voiceflow
Voiceflow
Voiceflow는 챗봇·보이스 에이전트(voice agent)를 만들고(Build), 테스트하고, 배포하고(Deploy), 모니터링(Measure) 할 수 있는 AI 에이전트 빌더 플랫폼이에요. 코드를 거의 쓰지 않고도 시각적인 캔버스에서 대화를 설계할 수 있고, 어떤 채널(채팅·음성·SMS)과 어떤 언어로도 배포할 수 있어요. 기존 도구·지식 소스·API·상담원 라이브 플랫폼과 연동해서 고객 경험(CX)을 자동화하는 데 특화되어 있어요. 전 세계적으로 많이 쓰이는 로우코드 대화 AI 툴이죠.
출처: 문서
본문
Voiceflow는 무엇인가요?
Voiceflow는 고객 경험을 위한 AI 에이전트를 빌드·테스트·배포·모니터링하는 플랫폼이에요. 공식 문서의 소개를 정리하면 이런 일을 할 수 있어요:
- 여러 언어로 자연스러운 대화를 통해 고객 문제를 해결해요.
- 복잡하고 여러 단계에 걸친 프로세스를 AI 추론 유무와 관계없이 끝까지 처리해요.
- 기존 도구, 지식 소스, API, 상담원 라이브 플랫폼과 통합해요.
- 채팅, 음성, 그 외 모든 채널에 배포해요.
크게 세 단계로 나눌 수 있어요:
- Build: 플레이북(playbook), 워크플로우(workflow), 지식 베이스(knowledge base)로 에이전트를 시각적으로 설계해요.
- Deploy: AI 에이전트를 채팅·음성·그 외 사용자가 있는 모든 채널에 배포해요.
- Measure: 대화 기록(transcripts)·통화 녹음·평가(evals)·테스트·분석으로 성능을 모니터링해요.
Build — 에이전트 설계
Build 섹션에서는 프로덕션용 에이전트를 만드는 데 필요한 모든 것을 다뤄요. 에이전트의 행동과 로직을 정의하고, 외부 도구와 지식 소스를 연결하죠. 핵심 개념은 다음과 같아요:
| 목표 | 해당 개념 | 설명 |
|---|---|---|
| 글로벌 프롬프트·지시·기능 정의 | Agent (Global prompt) | 에이전트가 어떻게 응답하고 어떤 기능을 갖출지 설계해요 |
| 도구 호출 기반 목표형 대화 | Playbooks | 열린 대화(open-ended)를 유연하게 이끌어가는 에이전트형 추론을 제공해요 |
| 복잡한 다단계 프로세스 처리 | Workflows | 비주얼 빌더로 정확한 단계별 대화 흐름을 설계해요 (AI 유무 모두 가능) |
| 에이전트에 지식 주입 | Knowledge base | 문서·데이터를 업로드해 에이전트의 응답을 사실에 기반하게 해요 |
| 외부 도구 연결 | Tools | API, 통합(integration), 함수, MCP 서버를 호출 가능하게 해요 |
| 데이터 저장·관리 | Variables | 대화 중 컨텍스트를 저장·재사용하는 변수를 써요 |
| 민감 데이터 관리 | Secrets | API 키·자격 증명을 안전하게 저장해요 |
| 에이전트 프레임워크 선택 | Framework | 에이전트형(agentic) 또는 대화 흐름(conversational flow) 프레임워크를 선택해요 |
Agent(글로벌 프롬프트)와 Instructions
- Global prompt: 모든 대화 턴에 적용돼서 에이전트가 어떻게 응답할지를 결정하는 항상 켜져 있는 레이어예요. 보통
# Personality,# Goal,# Tone,# Guardrails같은 내용을 담아요. - Instructions: 에이전트가 요청을 어떻게 라우팅하고 어떤 기능을 쓸지 결정하는 규칙을 정의해요.
Playbooks vs Workflows — 무엇을 써야 할까?
플레이북과 워크플로우는 에이전트가 사용자를 위해 할 수 있는 일(주문 상태 확인, 데모 예약, 반품 처리, 비밀번호 재설정 등)을 제어해요.
| 플레이북(Playbook)을 쓸 때 | 워크플로우(Workflow)를 쓸 때 |
|---|---|
| 유연성(flexibility)이 예측 가능성보다 중요할 때 | 예측 가능성(predictability)이 유연성보다 중요할 때 |
| 대화가 열려 있고(open-ended) 다양할 때 | 엄격한 비즈니스 로직이 있을 때 |
| 에이전트가 무엇을 할지 스스로 추론해야 할 때 | 매번 같은 단계를 반복할 때 |
| 경로가 여러 개일 때 | 정답 경로가 하나이거나 소수일 때 |
워크플로우 안에서도 플레이북이나 AI 기반 스텝을 쓸 수 있어서, 결정적인 제어가 필요한 곳에 에이전트형 경험을 섞어 만들 수 있어요. 어느 쪽이 좋은지 확신이 없다면, 더 유연하고 반복 수정이 쉬운 플레이북부터 시작하라고 문서는 권장해요.
Knowledge base(지식 베이스)
에이전트에 외부 데이터를 넣고 자동으로 동기화해요. 문서를 업로드하거나 Zendesk, Shopify 같은 도구에 연결해 에이전트가 검색·인용할 수 있게 만들 수 있어요. Knowledge base 시스템 도구를 켜면 에이전트가 문서를 검색하고, 검색 방식과 인용 방식을 튜닝할 수 있어요.
Tools(도구)
에이전트가 API 호출, 함수, MCP(MCP 서버), 그리고 내장 통합 도구(Zendesk, Salesforce, HubSpot, Shopify, Twilio, Airtable, Make, Gmail, Google Sheets 등)를 사용할 수 있게 해요. 글로벌 도구(Global tools)로 모든 플레이북·워크플로우에 걸쳐 항상 사용 가능한 도구를 설정할 수도 있어요.
Deploy — 배포
배포 단계에서는 만든 에이전트를 실제 사용자가 있는 채널에 연결해요.
- Chat 위젯: 웹사이트에 채팅 위젯을 몇 분 만에 붙일 수 있어요. 부동(floating) 위젯, 팝오버, 페이지 삽입 형태 모두 지원하고 텍스트·음성 입력을 모두 다뤄요.
- Telephony(전화): 전화번호를 연결해 인바운드·아웃바운드 통화를 처리해요.
- SMS: Twilio 번호를 연결해 문자 메시지를 주고받아요.
- Custom interfaces: Conversations API로 어떤 채널이나 커스텀 인터페이스에도 배포할 수 있어요.
채팅 위젯 임베딩
배포 전에 먼저 에이전트 버전을 publish해야 해요. 배포 후 사이드바의 Widget 탭에서 코드 스니펫을 복사해 웹사이트에 붙이면 돼요. 기본 스니펫은 다음과 같아요:
<script type="text/javascript">
(function(d, t) {
var v = d.createElement(t), s = d.getElementsByTagName(t)[0];
v.onload = function() {
window.voiceflow.chat.load({
verify: { projectID: 'YOUR_PROJECT_ID' },
url: 'https://general-runtime.voiceflow.com',
voice: {
url: "https://runtime-api.voiceflow.com"
}
});
}
v.src = "https://cdn.voiceflow.com/widget-next/bundle.mjs";
v.type = "text/javascript"; s.parentNode.insertBefore(v, s);
})(document, 'script');
</script>
chat.load() 함수가 위젯을 초기화하고, 여기에 환경 선택, 대화 유지, 사용자 ID·변수 전달, 인텐트 트리거, 이벤트 리스닝 등 다양한 설정을 추가할 수 있어요. 위젯 설정에서 색상, 아이콘, 런처 스타일, 인터페이스 유형, 플레이스홀더 텍스트, 개인정보 링크까지 브랜드에 맞게 커스터마이즈할 수 있어요.
Environments(환경)와 배포 관리
- Environments: 에이전트의 여러 버전을 병렬로 작업하고, 트래픽 스플릿으로 A/B 테스트를 하며, 문제가 생기면 롤백할 수 있어요.
- Publishing: 배포 전 미리보기, 버전 확인, 필요 시 롤백을 지원해요.
- A/B Testing: 여러 환경에 트래픽을 나눠 A/B 테스트와 점진적 출시(gradual rollout)를 해요.
- Version history: 게시할 때마다 버전이 기록돼서, 잘못된 변경도 처음부터 다시 만들지 않고 쉽게 롤백할 수 있어요.
Measure — 모니터링
배포 후에는 에이전트의 성능을 측정하고 개선해요.
- Transcripts & call recordings: 에이전트가 나눈 모든 대화(전체 메시지 히스토리, 통화 녹음, 로그, 메타데이터, 평가 점수)를 확인해요.
- Evaluations: 해결률(resolution rate), 디플렉션(deflection), CSAT, 또는 직접 정의한 커스텀 지표로 대화를 자동 점수화해요.
- Analytics: 런타임 성능, 응답 시간, 토큰 사용량, 라우팅, 대화 볼륨을 추적하는 대시보드를 제공해요.
- Tests: 라이브 배포 전에 에이전트를 상대로 대화를 돌려 기대한 대로 동작하는지 검증해요.
CLI와 API
노코드 화면만으로 부족할 때는 코드로도 제어할 수 있어요.
- API reference: Voiceflow REST API로 프로그래밍 방식으로 에이전트를 빌드하고 운영할 수 있어요.
- CLI: 터미널에서 에이전트, 지식 베이스, 환경을 관리할 수 있어요.