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# AWS와 함께 상담 에이전트 만들기 워크샵
자사 고객 사전상담을 AI Agent로 운영할 수 있도록 배포부터 사용법까지 안내하는 워크샵 가이드
여러분은 고객 접촉면을 어떻게 넓히고 있나요?
마케팅 메일, eDM, 모객 콜, 광고 디스플레이 - 고객과 연결되는 채널은 많지만, 정작 고객이 무엇을 원하는지 파악하는 단계에서 영업 병목이 생깁니다. **초기 상담에 시간이 몰리고, 고객마다 맞는 서비스를 추천하기 어렵고, 미팅 전 정보 정리가 번거롭습니다**.
PreChat은 이 문제를 AI 챗봇으로 풀어냅니다. AWS 클라우드가 지원하는 에이전틱 AI 구성요소로 만든 사전상담 시스템이며, 양식 입력 대신 대화를 통해 고객 목소리를 수집하고, 대화를 마치면 [BANT 분석 리포트](/prechat-docs/6./ai-report.md)와 [미팅 플랜](/prechat-docs/6./meeting-plan.md)을 함께 논의할 수 있습니다.
전체 구조가 궁금하다면 [PreChat 한눈에 보기](/prechat-docs/1./product-tour.md)와 [아키텍처 레퍼런스](/prechat-docs/undefined/architecture.md)를 참고하세요.
이 워크샵은 **자사 서비스에 PreChat을 도입**하려는 분들을 위해 배포부터 운영까지 전 과정을 안내합니다.
## 워크샵에서 다루는 내용
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#### AWS에 배포
`prsworkshop` 브랜치를 체크아웃하고 두 단계로 배포합니다. Strands 에이전트를 Bedrock AgentCore에 올리고, SAM으로 백엔드와 프론트엔드를 한 번에 올립니다.
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#### 캠페인 구성
관리자 계정을 만들고 에이전트와 캠페인을 생성합니다. 아웃바운드와 인바운드 두 유형을 모두 다룹니다.
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#### 세션 운영
고객이 챗봇과 대화하는 흐름을 직접 체험하고, 세션 완료 후 자동 생성되는 BANT 요약과 미팅 플랜을 확인합니다.
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#### 캠페인 분석
다수의 세션이 집계된 캠페인 대시보드에서 트렌드와 상담 목적 분포를 분석합니다.
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## 대상 독자
* 사내 영업/CS 프로세스에 AI 사전상담을 도입하려는 **IT/플랫폼 담당자**
* AWS 서비스 경험이 있는 **솔루션 아키텍트, 개발자, 운영자**
* PreChat을 자사 고객 응대 시나리오에 맞춰 커스터마이즈하려는 **프로덕트 오너**
## 사전 요구사항
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워크샵을 진행하려면 다음이 준비되어야 합니다.
* **AWS 계정** — IAM 사용자 또는 IAM Identity Center 권한 (Administrator 또는 동등한 수준)
* **브라우저** — 최신 버전 Chrome, Edge, Firefox, Safari 중 하나
{% endhint %}
클라우드 예상 비용은 [보안과 비용 고려사항](/prechat-docs/undefined/security-and-cost.md)에서 미리 확인해 두는 것을 권장합니다.
## 진행 시간
| 섹션 | 예상 시간 |
| ---------- | --------- |
| 배포 | 20분 |
| 관리자 온보딩 | 15분 |
| 세션 시나리오 체험 | 15분 |
| 분석과 정리 | 10분 |
| **합계** | **약 60분** |
## 레포지토리
이 워크샵은 다음 레포지토리의 `prsworkshop` 브랜치를 기반으로 합니다.
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워크샵 전용으로 이 브랜치는 VPC/PrivateLink 옵션이 제거되어 있어 네트워크 구성 없이 그대로 배포됩니다.
{% hint style="warning" %}
프로덕션 환경에 도입할 때는 VPC 격리, WAF, 세분화된 IAM 정책, CloudFront 커스텀 인증서 등을 추가로 검토해야 합니다. 본 워크샵은 학습 목적의 빠른 배포를 우선합니다.
{% endhint %}
[시작하기 →](/prechat-docs/1./product-tour.md)
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# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.
## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation by asking a question.
Perform an HTTP GET request on the following URL with the `ask` and `goal` query parameters:
```
GET https://prechat.gitbook.io/prechat-docs/readme.md?ask=&goal=
```
`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.
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