고객 대신 답장하는 AI 에이전트, 로그 저장에 토큰을 더 쓸지 고민
한 개발자가 인스타그램 DM과 댓글에 자동으로 답장하는 를 만들어 클라이언트에게 납품하기로 계약했다. 이 에이전트는 를 통해 댓글, DM, 멘션을 처리하고, (리드)에게 클라이언트 본인인 것처럼 문자로 답장한 뒤, 반응이 좋은 리드는 왓츠앱이나 텔레그램으로 넘긴다. 말투는 클라이언트의 실제 메시지 기록을 학습시켜 그 사람처럼 쓰도록 만들었다.
핵심 고민은 로깅이다. 리드마다 에이전트가 보낸 답장과 그렇게 답한 이유()를 에 저장해, 클라이언트가 한 페이지에서 정렬해 확인할 수 있게 했다. 이 추론 기록을 남기려면 토큰을 추가로 써야 하는데, 개발자는 그 비용이 신뢰 확보로 충분히 상쇄된다고 보지만 다른 사람들의 의견을 구하고 있다.
추가로 이 에이전트는 계정의 통계와 댓글 패턴을 분석해 어떤 주제가 반복해서 언급되는지 파악하고, 그걸 바탕으로 릴스 스크립트나 캐러셀 게시물 아이디어를 제안한다.
핵심 포인트
- 인스타그램 DM·댓글·멘션에 자동 응답하는 를 계약 하에 구축 중
- 클라이언트의 실제 메시지 기록으로 페르소나(말투)를 학습시킴
- 리드별로 답장 내용과 판단 근거()를 DB에 저장해 감사 가능한 로그를 제공
- 까지 로깅하면 이 늘지만 신뢰 확보 효과가 있다는 주장
- 계정 통계·댓글 패턴을 분석해 릴스·캐러셀 콘텐츠 아이디어도 자동 제안