기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다. # Connect AI 에이전트 사용자 지정 코딩 없이 Connect Customer 관리자 웹 사이트를 사용하여 Connect AI 에이전트의 작동 방식을 사용자 지정할 수 있습니다. 예를 들어 응답의 톤 또는 형식, 언어 또는 동작을 사용자 지정할 수 있습니다. 다음은 Connect AI 에이전트를 사용자 지정하는 방법에 대한 몇 가지 사용 사례입니다. + 데이터를 기반으로 응답을 개인화합니다. 예를 들어 AI 에이전트가 충성도 상태 및 과거 구매 기록을 기반으로 호출자에게 추천을 제공하려고 합니다. + 해당 사업부의 특성상 응답을 보다 공감적으로 만들어야 합니다. + 고객을 위한 셀프 서비스 암호 재설정과 같은 새로운 도구를 생성합니다. + 대화를 요약하고 에이전트에게 전달합니다. AI 프롬프트, AI 가드레일을 생성 또는 편집하고 도구를 추가하여 AI 에이전트 연결을 사용자 지정합니다. 1. [AI 프롬프트](create-ai-prompts.md): 이는 대규모 언어 모델(LLM)이 수행해야 할 태스크입니다. 태스크 설명 또는 모델 수행 방법에 대한 지침을 제공합니다. 예를 들어 *고객 주문 및 사용 가능한 재고 목록을 고려하여 이행할 수 있는 주문과 재고를 보충해야 하는 항목을 결정합니다*. 개발자가 아닌 사람이 AI 프롬프트를 쉽게 생성할 수 있도록 Amazon Connect는 이미 지침이 포함된 템플릿 세트를 제공합니다. 템플릿에는 YAML이라는 이해하기 쉬운 언어로 작성된 자리 표시자 지침이 포함되어 있습니다. 자리 표시자 지침을 자체 지침으로 바꾸기만 하면 됩니다. 1. [AI 가드레일](create-ai-guardrails.md): 사용 사례 및 책임 있는 AI 정책에 따라 보호합니다. 가드레일은 유해하고 부적절한 응답을 필터링하고, 민감한 개인 정보를 수정하고, 잠재적 LLM 할루시네이션으로 인한 응답의 잘못된 정보를 제한합니다. 1. [AI 에이전트](create-ai-agents.md): end-to-end AI 에이전트 기능을 구성하고 사용자 지정하는 리소스입니다. AI 에이전트는 권장 답변, 수동 검색, 셀프 서비스 등 다양한 사용 사례에서 사용되는 AI 프롬프트와 AI 가드레일을 결정합니다. 이러한 각 구성 요소를 서로 독립적으로 편집하거나 생성할 수 있습니다. 그러나 먼저 AI 프롬프트 및/또는 AI 가드레일을 사용자 지정하는 행복한 경로를 사용하는 것이 좋습니다. 그런 다음 AI 에이전트에 추가합니다. 마지막으로 Lambda를 생성하고 [AWS Lambda 함수](invoke-lambda-function-block.md) 블록을 사용하여 사용자 지정 AI 에이전트를 흐름과 연결합니다. **Topics** + [기본 AI 프롬프트 및 AI 에이전트](default-ai-system.md) + [AI 프롬프트 생성](create-ai-prompts.md) + [AI 가드레일 생성](create-ai-guardrails.md) + [AI 에이전트 생성](create-ai-agents.md) + [Connect AI 에이전트의 언어 설정](ai-agent-configure-language-support.md) + [AI 에이전트 세션에 고객 데이터 추가](ai-agent-session.md)