Agentic Automation을 활용한 AI 헬프데스크 SaaS 구축

Source: Dev.to

🚀 아이디어

대부분의 지원 시스템은 반응형입니다.

제가 원했던 것은:

• 티켓을 자동으로 이해하고
• 결정을 내리며
• 지속적인 인간 입력 없이 행동을 취하는

Deptheon‑style 아키텍처와 같은 플랫폼에서 영감을 받아, 단순한 도구가 아니라 지능형 운영자처럼 동작하는 시스템을 설계했습니다.

🧱 기술 스택

• Backend: FastAPI + PostgreSQL
• Frontend: React + TypeScript + Tailwind
• AI: 로컬 추론을 위한 Ollama (Llama 3)
• Automation: n8n (29개의 워크플로 🤯)
• Billing: Stripe

⚙️ 기능

각 티켓은 자동으로:

• 분류 및 우선순위 지정
• 감정 분석
• 중복 여부 확인
• 가장 적합한 에이전트에 할당

그 후 AI가:

• 답변 생성
• 좌절한 사용자를 감지
• 일반적인 문제 자동 해결
• 지식 베이스 구축

🤖 에이전시 레이어

단순 LLM 호출이 아니라 시스템이:

• 관찰하고
• 결정하고
• 행동한다

이것이 진정한 힘이 발휘되는 부분입니다.

🔁 자동화

n8n을 사용해 구현한 내용:

• SLA 위반 알림
• 이탈 예측
• 사고 감지
• 자동 팔로우‑업
• 스마트 티켓 라우팅

🧠 배운 점

• AI만으로는 충분하지 않다 — 오케스트레이션이 핵심
• 자동화 + LLM = 실질적인 레버리지
• “에이전시 시스템”은 마법이 아닌 구조화된 의사결정 시스템이다
• 로컬 AI는 과소평가되고 있다

📊 최종 생각

우리는 다음 단계로 이동하고 있습니다:

AI 기능 → 비즈니스를 운영하는 AI 시스템

그리고 이는 모든 것을 바꿉니다.

AI / SaaS 분야에서 개발 중인 분들의 피드백이나 아이디어를 환영합니다 🙌