두 개념이 서로 이어지는 방식

서로 연관된 두 가지 개념이 있으며, 각각 다른 곳에서 관리됩니다.

Model Profiles와 Configuration Templates는 AI Agent 목록 페이지의 Configuration library 탭에서 한곳에서 생성·관리됩니다.
그런 다음 각 에이전트는 자신의 AI Configuration 안에 있는 Configuration(Template) 탭에서, 이 둘 중 하나씩을 선택합니다(자세한 내용은 AI Agent 참고).

Configuration Library

AI Agent 페이지에서 Agents 탭을 Configuration library 탭으로 전환합니다. 여기에는 두 개의 패널이 나란히 표시됩니다.

Model profiles — "재사용 가능한 모델 프로바이더 및 생성 기본값을 관리합니다." 테이블 열: Name, Model, Provider, Actions. 새로 만들 때는 New profile 버튼을 사용합니다.
Config templates — "재사용 가능한 행동, 언어, 스타일 기본값을 저장합니다." 테이블 열: Name, Archetype, Language, Actions. 새로 만들 때는 New template 버튼을 사용합니다.

권장 주석: ① Configuration library 탭 자체에 화살표 표시(상단에 배치해 Agents 탭에서 여기로 오는 방법을 보여줌). ② 왼쪽 패널의 New profile 버튼을 박스로 표시. ③ 오른쪽 패널의 New template 버튼을 박스로 표시.

Model Profile 만들기

New profile을 클릭해 Create model profile을 엽니다.

필드	설명	예시
Name	프로필 표시 이름입니다.	—
Provider	사용할 LLM 프로바이더입니다.	openai
Model name	사용할 모델입니다.	gpt-5-nano
Model version lock	특정 모델 버전에 고정합니다.	gpt-5-nano
Temperature	응답의 무작위성 정도입니다. 일부 모델은 고정된 값만 지원하며, 이 경우 UI에 "This model only supports the default temperature value of 1."와 같은 안내가 표시됩니다.	1
Top P	Nucleus sampling 파라미터입니다.	1
Frequency penalty	같은 토큰이 반복되는 것을 줄입니다.	0
Presence penalty	새로운 주제 도입을 유도합니다.	0
Max output tokens	이 프로필에서 응답 길이의 상한선입니다.	2000
Fallback profile ID	선택 사항 — 이 프로필이 실패했을 때 대신 사용할 프로필입니다.	(비어 있음)
Reasoning mode	모델이 적용하는 추론의 깊이입니다.	minimal
Latency priority	속도와 품질 사이의 트레이드오프입니다.	balanced
Cost tier	이 프로필의 비용 등급입니다.	standard

권장 주석: 12개 필드 전부에 개별로 번호를 매기기보다(화살표가 너무 많아짐), 괄호와 라벨로 묶어서 표시하는 것을 권장합니다: Name/Provider/Model name/Model version lock 위에 "① Identity", Temperature/Top P/Frequency/Presence penalty 위에 "② Generation tuning", Max output tokens/Fallback profile ID 위에 "③ Limits & fallback", Reasoning mode/Latency priority/Cost tier 위에 "④ Behavior"를 붙입니다. 이 폼은 엄격하게 순서대로 입력하는 형태가 아니므로, 순차적인 번호보다 이런 그룹화 방식이 더 유용합니다.

참고: 여기서 말하는 Max output tokens는 프로필 단위의 상한선입니다. Governance에서 에이전트별로 설정하는 Authority Limit Level 상한(레벨 × 1000)과는 별개의 설정이며, 실제로는 둘 중 더 제한적인 쪽이 에이전트에 적용됩니다.

Configuration Template 만들기

New template을 클릭해 Create config template을 엽니다.

필드	설명	예시
Name	템플릿 표시 이름입니다.	—
Archetype	에이전트 전체의 페르소나 아키타입입니다.	professional
Persuasion style	에이전트가 주장·설득하는 방식입니다.	consultative
Language style	언어의 격식 수준입니다.	formal
Verbosity level	응답에 기본적으로 담기는 세부 정보의 양입니다.	low
Primary language	이 템플릿의 주요 응답 언어입니다.	id
Fallback language	Primary language를 적용할 수 없을 때 사용되는 언어입니다.	en
Supported languages	체크박스: id, en, zh, ja, ko, ms, th, vi.	id, en 체크됨
Translation confidence threshold	자동 번역을 실행하기 전 필요한 최소 confidence(0~1)입니다.	0.8
Version	템플릿 버전 번호입니다.	1
Technical depth level	슬라이더 — 응답이 얼마나 전문적일 수 있는지입니다.	3
Warmth score	슬라이더 — 어조의 기본적인 따뜻함 정도입니다.	70
Empathy score	슬라이더 — 어조의 기본적인 공감 정도입니다.	80
Analytical score	슬라이더 — 응답이 얼마나 분석적/데이터 중심적인지입니다.	60
Assertiveness score	슬라이더 — 응답이 얼마나 단호하고 주도적인지입니다.	50
Adaptability score	슬라이더 — 고객의 어조에 맞춰 스타일을 얼마나 조정하는지입니다.	75
Active voice required	토글 — 응답에서 수동태보다 능동태를 우선합니다.	On
Allow emoji	토글 — 응답에서 이모지 사용을 허용합니다.	On
Avoid repetition	토글 — 대화 중 같은 표현이 반복되지 않도록 적극적으로 피합니다.	On
Avoid metaphor	토글 — 비유적 표현을 적극적으로 피합니다.	Off
Avoid marketing exaggeration	토글 — 과장되거나 부풀린 주장을 적극적으로 피합니다.	On
Allow auto detect	토글 — Primary language를 엄격히 따르는 대신, 고객의 언어를 에이전트가 자동으로 감지하도록 허용합니다.	On

에이전트에 프로필과 템플릿 지정하기

개별 에이전트의 AI Configuration 안에서 Configuration(Template) 탭을 열면, 해당 에이전트가 사용할 Model Profile과 Configuration Template을 선택할 수 있습니다 — 탭 전반에 대한 개요는 AI Agent를 참고하세요.

참고: 이름과 달리, Configuration Template은 에이전트의 전역적인 성격·어조 기준선(아키타입, 언어 스타일, warmth/empathy/analytical/assertiveness 점수)을 설정하는 역할을 합니다 — 이 기준선 위에 얹히는 에이전트별 시스템 프롬프트는 Behaviour 탭에서 별도로 작성합니다.

운영 가이드

에이전트마다 고유한 프로필을 만드는 대신, 잘 튜닝된 소수의 Model Profiles(예: "fast/cheap" 하나, "high-quality" 하나)와 Config Templates(예: 비즈니스에 필요한 아키타입별로 하나씩 — professional, friendly, casual 등)를 만들어 사용하세요. 이렇게 하면 동작을 예측하기 쉽고 감사(audit)하기도 편합니다.
Frequency penalty, Presence penalty, Top P는 고급 생성 제어 옵션입니다. 특별한 튜닝 이유가 없다면 기본값을 그대로 두세요. 이 값들은 작은 변화만으로도 응답 품질에 눈에 띄는 영향을 줄 수 있습니다.
Config Template의 Warmth, Empathy, Analytical, Assertiveness 점수는 기본 성격을 설정하는 역할을 합니다. 상황별 조정(예: 고객이 화가 났을 때만 따뜻함을 더 강조하는 것)은 템플릿 자체에 모든 시나리오를 담으려 하기보다, 개별 에이전트의 Emotion Matrix 규칙을 활용하세요.
Translation confidence threshold는 현실적인 값으로 설정하세요. 너무 낮으면 잘못 번역된 응답이 고객에게 전달될 위험이 있고, 너무 높으면 필요 이상으로 자주 fallback language로 전환될 수 있습니다.
스타일 관련 토글(Active voice required, Avoid repetition, Avoid metaphor, Avoid marketing exaggeration)은 전문적이고 지원 중심적인 아키타입에 유용한 가드레일입니다. 고객 지원에 사용하는 템플릿에서는 과도한 약속을 막기 위해 Avoid marketing exaggeration을 켜두는 것이 좋습니다.
Allow auto detect를 켜면, Primary language와 다르더라도 고객이 작성한 언어로 에이전트가 응답하게 됩니다. 엄격한 언어 일관성이 필요한 경우(예: 인도네시아어 전용 상담 라인을 위한 템플릿)에는 이 옵션을 꺼두세요.
Adaptability 점수가 높을수록 에이전트는 고객의 어조를 더 많이 따라가게 됩니다. 이 설정은 Emotion Matrix 규칙과 함께 신중하게 조합하세요. 두 메커니즘 모두 어조를 조정하는 기능이라, 지나치게 강하게 함께 설정하면 예상치 못한 방식으로 효과가 겹칠 수 있습니다.