Question 1

스마트 리포트 생성기란 무엇인가요?

Accepted Answer

스마트 리포트 생성기는 비즈니스가 신속하게 전문적인 보고서를 작성하는 데 도움을 주는 고급 문서 처리 도구입니다. AI 기술을 통해 데이터를 자동으로 구성하고 템플릿을 적용하여 산업 표준을 충족하는 보고서를 생성합니다.

Question 2

지능형 어시스턴트 시스템의 주요 기능은 무엇인가요?

Accepted Answer

지능형 어시스턴트 시스템은 실시간 전문 상담 서비스를 제공하며 문서 검토, 콘텐츠 최적화 제안, 최상의 실천 방법 공유를 포함합니다. 시스템은 다양한 분야의 전문 지식을 통합하여 권장 사항의 정확성과 실용성을 보장합니다.

Question 3

리포트 생성기가 작업 효율성을 어떻게 향상시키나요?

Accepted Answer

자동화된 데이터 처리 및 문서 생성 워크플로를 통해 수동 작업 시간을 크게 줄이고 팀이 보다 가치 있는 분석 작업에 집중할 수 있도록 하여 전체적인 작업 효율성을 향상시킵니다.

Question 4

이 도구들을 사용하는 장기적인 이점은 무엇인가요?

Accepted Answer

장기적인 사용은 팀 생산성을 향상시키고 문서 품질 일관성을 보장하며 인적 오류를 줄이고 기업 지식 베이스를 확립하여 조직의 핵심 경쟁력을 강화할 수 있습니다.

Question 5

리포트 생성기가 콘텐츠 정확성을 어떻게 보장하나요?

Accepted Answer

시스템은 다중 유효성 검사 메커니즘을 사용하며 최신 산업 표준 및 규제 요구 사항을 통합하고 생성된 보고서가 정확하고 준수되도록 AI 기술을 사용합니다.

Question 6

지능형 어시스턴트가 리포트 품질을 어떻게 향상시키나요?

Accepted Answer

지능형 어시스턴트는 실시간 콘텐츠 검토 및 최적화 제안을 제공하여 사용자가 잠재적 문제를 식별하고 전문적인 개선 솔루션을 제공하여 보고서의 전반적인 품질을 보장합니다.

Question 7

비전문가에게 적합한 도구인가요?

Accepted Answer

네, 시스템 디자인은 사용자 경험을 강조하며 직관적인 작동 인터페이스와 명확한 사용 지침을 제공하여 모든 수준의 사용자가 쉽게 시작할 수 있도록 합니다.

Question 8

리포트 생성기가 지원하는 보고서 유형은 무엇인가요?

Accepted Answer

시스템은 재무 보고서, 비즈니스 보고서, 프로젝트 보고서 등을 포함한 다양한 보고서 유형을 지원하며 비즈니스 요구에 따라 템플릿을 사용자 정의하여 다양한 보고 요구 사항을 충족시킵니다.

Question 9

이 도구들이 기존 시스템과 통합되는 방법은 무엇인가요?

Accepted Answer

시스템은 기존 기업 문서 관리 시스템 및 워크플로와 원활하게 통합할 수 있는 표준화된 API 인터페이스를 제공하여 데이터 공유 및 프로세스 자동화를 가능하게 합니다.

Question 10

시스템은 콘텐츠와 기능을 정기적으로 업데이트하나요?

Accepted Answer

예, 시스템은 정기적으로 기능 및 지식 베이스를 업데이트하여 최신 산업 표준 및 모범 사례를 준수하도록 합니다. 전문가 팀은 지속적으로 시스템을 최적화하여 더 나은 사용자 경험을 제공합니다.

Question 11

워크플로란 무엇인가요?

Accepted Answer

워크플로는 한 번 설계해 두고 필요할 때마다 실행하는 정형 업무입니다. 단계, 실행을 담당하는 가상 직원, 품질 검증, 승인 게이트가 포함됩니다. 시나리오를 문장으로 설명해 자동 생성하거나, 준비된 템플릿에서 시작하거나, 캔버스에서 직접 편집할 수 있습니다.

Question 12

실행할 때 워크플로에 입력을 전달하려면 어떻게 하나요?

Accepted Answer

워크플로를 열고 입력 매개변수 탭에서 각 실행에 필요한 항목(라벨, 타입, 필수 여부, 선택적 기본값)을 선언합니다. 이후 실행하는 사람에게는 해당 항목만으로 구성된 양식이 표시되며, 필수 값이 빠진 실행은 크레딧을 쓰기 전에 거부됩니다.

Question 13

실행 시 업로드한 파일을 워크플로가 읽을 수 있나요?

Accepted Answer

가능합니다. 파일 타입 매개변수를 선언하면 실행 대화상자에 업로드 필드가 나타납니다. 단일 파일과 다중 파일을 모두 지원하며 지식 베이스도 같은 방식으로 선택할 수 있습니다. 업로드한 파일은 사용자 저장소에 저장되어 요금제 용량에 포함되므로, 용량을 초과한 파일은 한도를 알려 주며 즉시 거부되고 실행 도중 실패하지 않습니다.

Question 14

워크플로의 결과물은 어디에 있으며 내려받을 수 있나요?

Accepted Answer

모든 실행에는 전체 기록이 남습니다. 각 단계의 출력, 생성된 파일, 사용한 토큰과 크레딧입니다. 실행이 만든 파일은 해당 실행의 결과 영역에 다운로드 링크와 함께 표시되고, 워크플로가 생성한 보고서는 평소의 보고서 목록에도 나타납니다.

Question 15

제 시스템에서 워크플로를 시작할 수 있나요?

Accepted Answer

가능합니다. 해당 워크플로용 외부 엔드포인트를 만든 뒤 엔드포인트 시크릿으로 호출하면 실행 시작, 상태 폴링, 입력 대기 중 응답 제출을 할 수 있습니다. 엔드포인트 화면에는 그 워크플로가 실제로 요구하는 매개변수와 바로 복사할 수 있는 요청 예시가 표시됩니다.

Question 16

워크플로를 예약 실행할 수 있나요?

Accepted Answer

가능합니다. 예약 트리거를 추가하고 주기와 시간대를 선택하세요. 입력 매개변수의 고정값은 트리거에 저장되므로 예약 실행이 사람의 입력을 기다리며 멈추지 않습니다. 같은 이유로 실패가 반복되면 예약이 중지되고 소유자에게 알림이 가며, 조용히 계속 실패하지 않습니다.

Question 17

요금제는 어디에서 확인하거나 변경하나요?

Accepted Answer

요금제, 갱신일, 포함된 한도는 계정 설정에 있습니다. 업그레이드는 즉시 적용되고, 다운그레이드나 해지는 다음 결제 주기부터 적용됩니다. 더 이상 포함되지 않는 기능은 읽기 전용으로 바뀔 뿐, 이미 만든 데이터가 삭제되지는 않습니다.

Question 18

크레딧은 어떻게 소비되며 다 쓰면 어떻게 되나요?

Accepted Answer

크레딧은 모델 사용(채팅, 보고서 생성, 워크플로 실행)으로 소비되며, 사용량은 모델과 요청 크기에 따라 달라집니다. 사용 내역은 계정 화면에서 항목별로 확인할 수 있고, 잔액이 0이 되면 새 실행은 시작 시점에 사유와 함께 거부되며 도중에 중단되지 않습니다.

Question 19

만든 것을 팀에 공유하려면 어떻게 하나요?

Accepted Answer

같은 조직의 구성원에게 가상 직원, 팀, 워크플로, 지식 베이스에 대한 접근 권한을 개인별, 부서별 또는 조직 전체 단위로 부여할 수 있습니다. 소유권은 그대로 유지되어, 공유된 항목을 다른 사람이 열고 실행할 수는 있지만 편집과 삭제는 명시적으로 쓰기 권한을 주지 않는 한 소유자에게 남습니다.

Question 20

엔드포인트 시크릿은 어떻게 발급받고 어떻게 보관하나요?

Accepted Answer

공개하려는 리소스에 외부 엔드포인트를 만들면 시크릿이 생성 시점에 한 번만 표시되며 이후 언제든 교체할 수 있습니다. 시크릿은 서버 측에만 보관하세요. 시크릿을 가진 사람은 귀하의 계정에 과금되는 실행을 시작할 수 있으며, 유출이 의심되면 즉시 교체해야 합니다.

Question 21

API에 요청 속도 제한이 있나요?

Accepted Answer

있습니다. 외부 엔드포인트는 엔드포인트 단위와 조직 단위로 제한되며, 한도를 넘은 요청은 429와 재시도 안내를 반환하고 조용히 버려지지 않습니다. 오래 걸리는 작업은 비동기입니다. 실행을 시작해 ID를 받은 뒤 상태를 폴링하세요.

Question 22

콜백이 실제로 플랫폼에서 온 것인지 어떻게 확인하나요?

Accepted Answer

콜백에는 서명이 포함됩니다. 각 요청에는 타임스탬프와, 엔드포인트 시크릿으로 원본 요청 본문에서 계산한 서명이 담깁니다. 수신 측에서 다시 계산해 일치하는지 확인한 뒤에만 내용을 신뢰하고, 타임스탬프가 너무 오래된 요청은 거부해 재전송 공격을 막으세요.

Question 23

Claude Code를 Akashic에 연결하려면 어떻게 하나요?

Accepted Answer

Akashic은 원격 MCP 서버로 동작하므로 Claude Code에서 가상 직원, 워크플로, 보고서, 지식 베이스를 직접 호출할 수 있습니다. 먼저 `/agent-workforce/endpoints`에서 MCP 도구 권한이 있는 API 키를 만들고, `/agent-workforce/connect`를 열어 Claude Code 스니펫을 복사하세요. 스니펫은 claude mcp add --transport http akashic YOUR_SERVER_URL --header "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"를 실행하며 실제 URL과 키가 이미 채워져 있습니다. 연결 설정을 프로젝트와 공유하려면 같은 페이지의 .mcp.json 스니펫을 사용하세요. claude mcp list로 서버가 연결됨으로 표시되는지 확인한 뒤 Claude에게 가상 직원 목록을 요청해 보세요.

Question 24

Codex CLI를 Akashic에 연결하려면 어떻게 하나요?

Accepted Answer

Codex는 ~/.codex/config.toml에서 MCP 서버를 읽습니다. [mcp_servers.akashic] 섹션을 추가해 url에 Akashic MCP 엔드포인트를, bearer_token_env_var = "AKASHIC_API_KEY"를 설정한 다음, MCP 도구 권한이 있는 키를 환경 변수 AKASHIC_API_KEY에 넣으세요. 키를 설정 파일에 적을 필요는 없습니다. 또는 codex mcp add akashic --url YOUR_SERVER_URL --bearer-token-env-var AKASHIC_API_KEY를 실행해도 됩니다. `/agent-workforce/connect`의 Codex 스니펫에는 엔드포인트 URL이 이미 입력되어 있으며, 키는 `/agent-workforce/endpoints`에서 만듭니다.

Question 25

도구가 "승인 필요"라고 응답하는 이유는 무엇이며, 어디에서 승인하나요?

Accepted Answer

무언가를 변경하는 도구(보고서 생성, 워크플로 시작이나 취소, 일시 정지된 실행에 입력 제출, 이메일 초안 작성 등)는 담당자가 승인할 때까지 보류됩니다. 클라이언트는 결과 대신 승인 요청 ID와 만료 시각을 받습니다. `/background-tasks`를 열어 승인 대기 목록에서 해당 호출을 찾아 승인 또는 거부를 선택하세요. 알림 벨도 대기 중인 호출을 알려 줍니다. 요청은 24시간 안에 승인해야 하며, 그 뒤에는 만료되어 클라이언트가 다시 보내야 합니다. 승인되면 도구가 실행되고 클라이언트는 get_approval_status로 결과를 가져올 수 있습니다.

Question 26

MCP 클라이언트에 대화 도구만 보이는 이유는 무엇인가요?

Accepted Answer

도구 목록은 API 키를 기준으로 계산됩니다. 키를 만들 때 플랫폼 도구 권한을 주지 않았다면 범용 도구, 즉 가상 직원 목록, 팀 목록, 직원이나 팀과의 대화만 공개됩니다. `/agent-workforce/endpoints`에서 키를 편집해 플랫폼 도구를 켜고 호출을 허용할 도구를 선택하세요. 개발자 프리셋을 쓰면 자동으로 설정됩니다. 그래도 도구가 보이지 않으면 조직 관리자가 조직의 외부 도구 접근을 껐거나, 플랫폼이 아직 그 도구를 공개하지 않았을 수 있습니다. 클라이언트를 다시 연결하거나 재시작해 갱신된 도구 목록을 받아 오세요.

Question 27

키가 승인을 기다리지 않고 쓰기 도구를 실행하게 하려면 어떻게 하나요?

Accepted Answer

자동 승인은 세 개의 층에서 결정되며 모든 층이 허용해야 합니다. 첫째, 플랫폼이 하한선을 정하며 일부 도구는 반드시 사람이 승인해야 합니다. 둘째, 조직 관리자가 `/org-admin`의 조직 정책에서 특정 도구를 허용합니다. 조직이 없는 개인 계정은 이 층을 건너뜁니다. 셋째, 키 자체가 승인 불필요 목록을 가지며 `/agent-workforce/endpoints`에서 키를 만들거나 편집할 때 지정합니다. 상위 층이 허용한 도구만 선택할 수 있습니다. 연결 페이지에는 도구별 최종 결과가 표시되므로 어떤 호출이 왜 아직 승인을 요구하는지 정확히 확인할 수 있습니다.

Question 28

워크플로 설계 패턴은 어떻게 고르나요?

Accepted Answer

작업의 성격에서 출발하세요. 한 번에 끝나는 데이터 정리나 요약: 증강 LLM. 도구를 쓰는 다단계 추론: 반성 루프(ReAct) 또는 도구 사용 에이전트. 여러 종류의 요청: 라우터. 길고 분해 가능한 작업: 플래너-실행기. 품질 기준을 통과해야 하는 글쓰기: 평가-최적화. 결제, 승인, 컴플라이언스: 검증 게이트. 공유 지식 위의 부서 간 분석: 멀티 에이전트+메모리. 틀리면 안 되는 핵심 판단: 자기 일관성(앙상블). 개인화 또는 장기 지원: 메모리 증강. 확신이 없으면 그대로 두세요. 패턴 선택기는 작성기의 '고급 설정' 안에 있으며, 열어서 고르지 않는 한 '자동'으로 유지되어 AI가 결정합니다.

Question 29

'AI로 생성'과 '스켈레톤 만들기'는 무엇이 다른가요?

Accepted Answer

AI로 생성은 시나리오를 읽어 선택한 패턴으로 워크플로 전체를 만듭니다. 다른 AI 생성과 마찬가지로 크레딧을 사용하며 프롬프트, 역할, 입력을 AI가 채웁니다. 스켈레톤은 패턴의 고정 청사진에서 무료로 즉시 만들어지며 일반 프롬프트를 갖습니다. 워크플로 한도에 포함되고, 캔버스에서 완성합니다(AI 어시스턴트가 도울 수 있습니다). '고급 설정'을 열어 패턴을 고르고 시나리오를 비워 두면 스켈레톤이 만들어집니다.

Question 30

캔버스에서 워크플로가 설계 패턴에서 벗어났다고 하는 이유는 무엇인가요?

Accepted Answer

패턴에서 만든 워크플로에는 패턴 태그가 붙습니다. 캔버스는 그 패턴에 맞춰 구조를 검사하고(예: 평가-최적화는 검증 단계로 끝나는 루프가 필요) 요소가 빠졌거나 지식 베이스·도구가 아직 연결되지 않으면 경고합니다. 경고는 저장이나 실행을 막지 않습니다. 의도적으로 구조를 바꿨다면 헤더의 패턴 배지에서 태그를 제거하세요.

자주 묻는 질문