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ServiceNow의 AgentLab은 ServiceNow 생태계 내에서 AI 에이전트(디지털 워커)를 설계, 테스트 및 배포할 수 있는 저코드 플랫폼입니다. 드래그 앤 드롭 워크플로우 빌더, 내장된 LLM 커넥터, ServiceNow 데이터에 대한 직접 액세스를 특징으로 하며, 사용자들은 복잡한 코딩 없이 대화 인터페이스를 구성하고 승인 자동화, 레코드 조회, 외부 API 통합 등을 수행하여 엔터프라이즈 자동화를 빠르게 진행할 수 있습니다. 또한 거버넌스 및 모니터링 도구를 갖추고 있습니다.
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ServiceNow의 AgentLab은 ServiceNow 생태계 내에서 AI 에이전트(디지털 워커)를 설계, 테스트 및 배포할 수 있는 저코드 플랫폼입니다. 드래그 앤 드롭 워크플로우 빌더, 내장된 LLM 커넥터, ServiceNow 데이터에 대한 직접 액세스를 특징으로 하며, 사용자들은 복잡한 코딩 없이 대화 인터페이스를 구성하고 승인 자동화, 레코드 조회, 외부 API 통합 등을 수행하여 엔터프라이즈 자동화를 빠르게 진행할 수 있습니다. 또한 거버넌스 및 모니터링 도구를 갖추고 있습니다.
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AgentLab란?

AgentLab은 시각적 드래그 앤 드롭 에디터를 사용하여 AI 에이전트(디지털 워커)를 생성하는 ServiceNow 프레임워크입니다. 사용자는 대규모 언어 모델을 ServiceNow 테이블과 연결하고, 의도와 행동을 정의하며, 인시던트 해결, 변경 승인, 지식 검색 등 작업의 워크플로우를 조율합니다. 에이전트는 내장 샌드박스에서 시험, 버전 관리, 실시간 모니터링이 가능하며, 외부 API와 채팅 인터페이스용 커넥터를 통해 포털, Microsoft Teams, Slack에 배포할 수 있습니다. 이 플랫폼은 거버넌스 제어, 감사 기록, 분석 대시보드를 제공하여 대규모 규정 준수와 성능 관리가 가능합니다.

AgentLab을 사용할 사람은?

  • IT 관리자
  • 비즈니스 분석가
  • 시민 개발자
  • 프로세스 소유자
  • ServiceNow 컨설턴트

AgentLab 사용 방법은?

  • 단계1: ServiceNow 인스턴스에 로그인하고 Now Experience 메뉴에서 AgentLab을 엽니다.
  • 단계2: 새 에이전트 프로젝트를 생성하고, 에이전트 이름과 범위를 정의합니다.
  • 단계3: LLM 커넥터를 구성하고 모델 파라미터를 지정합니다.
  • 단계4: 드래그 앤 드롭 에디터를 사용하여 워크플로우, 트리거, 행동을 설계합니다.
  • 단계5: 데이터를 ServiceNow 테이블 또는 외부 API에 매핑합니다.
  • 단계6: 샌드박스 환경에서 에이전트를 테스트하고 프롬프트를 개선합니다.
  • 단계7: 포털, Microsoft Teams 또는 Slack에 에이전트를 게시하고 배포합니다.
  • 단계8: 성능을 모니터링하고 로그를 검토하며 필요 시 반복 개선합니다.

플랫폼

  • Web

AgentLab의 핵심 기능 및 장점

핵심 기능

  • 시각적 워크플로우 및 다이얼로그 빌더
  • 내장된 LLM 커넥터
  • ServiceNow 데이터 통합
  • 맞춤형 액션 및 스크립트 지원
  • 샌드박스 테스트 및 버전 관리
  • 실시간 모니터링 및 분석

장점

  • AI 에이전트 개발 가속화
  • 시민 개발자의 참여 가능
  • 거버넌스 및 감사 기능 확보
  • 코딩 노력 최소화
  • 채널 전반으로 디지털 워크포스 확장

AgentLab의 주요 사용 사례 및 애플리케이션

  • 인시던트 생성 및 해결 자동화
  • 변경 요청 승인 간소화
  • 대화형 HR 온보딩 도우미 구축
  • 셀프 서비스 지식 봇 제공
  • 조달 및 공급자 문의 오케스트레이션

AgentLab의 자주 묻는 질문

AgentLab 회사 정보

  • 웹사이트:
  • 회사 이름: ServiceNow
  • 지원 이메일:
  • Facebook:
  • X(Twitter):
  • YouTube:
  • Instagram:
  • Tiktok:
  • LinkedIn:

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