B2B Voice Agent는 어떻게 AI Call Center로 확장될까? — 캠페인 Journey와 고객 맥락의 설계
기업 담당자에게 거는 전화는 한 통으로 끝나지 않습니다. 캠페인 배치와 고객별 Journey를 분리하고 이전 대화의 맥락을 이어가는 B2B Voice Agent 설계의 가능성과 한계를 살펴봅니다.
Agent Runtime
Voice Agent는 고객에게 전화하기 전에 무엇을 확인해야 할까? — 보안·동의·DNC로 보는 Enterprise Voice AI
실제 outbound Voice Agent를 만들며 마주친 질문은 대화 품질보다 먼저 ‘이 고객에게 지금 전화해도 되는가’였습니다. DNC·동의·현지 시간·인증·Tool 권한을 LLM 밖의 deterministic gate로 설계하는 방법을 정리합니다.
MCP가 대세라는데, 기존 REST API도 전부 바꿔야 할까?
MCP가 확산된다고 기존 REST API를 모두 다시 만들 필요는 없다. OpenAPI, Hosted MCP, Custom MCP를 어떤 기준으로 조합할지 Enterprise Agent의 capability exposure 관점에서 정리한다.
10분짜리 관리자 작업을 Agent에게 맡겼다: Enterprise AI에서 Job State가 필요한 이유
기업 PowerPoint 템플릿을 reusable mold로 만드는 관리자용 long-running 작업을 사례로, Agent Run과 Business Job을 분리하고 State·Retry·Resume·Replay·Idempotency를 설계하는 이유를 설명합니다.
Agents API가 나왔는데, 내가 만든 Agent Runtime은 버려야 할까?
OpenAI Agents API가 managed Codex harness를 제공하기 시작했다. 직접 만든 self-hosted Agent Runtime에서 무엇을 버릴 수 있고, 어떤 application 책임은 끝까지 남겨야 하는지 교체 가능한 contract 관점에서 정리한다.
MCP를 붙인 뒤 더 중요해진 것: Agent의 Tool Planning과 Execution Boundary
MCP로 AI Agent에 Tool을 연결한 뒤에도 실행 권한까지 LLM에 맡겨야 할까? Tool Planning, Runtime Context, Authorization, Policy와 Deterministic Execution의 경계를 Enterprise AI 관점에서 정리한다.