상담·CS 인력 사이징 계획기
콜량·목표응대율 입력 → Erlang-C 기반 CS 인력 사이징·채용계획
- NVIDIA SkillSpector 보안 검사 통과— 위험점수 0/100
- SAAH 품질관리 기준 통과— review-evaluate · 주작
개요
고객센터·CS팀의 예상 콜량, 목표 서비스레벨(응대율)을 입력하면 Erlang-C 큐잉이론과 Little's Law를 적용해 필요 상담원 수(FTE)를 산출하고, 이석률(shrinkage)을 반영한 실채용 인원과 분기별 채용 시퀀스를 제시합니다.
📖 대표 시나리오
예상 콜량: 평일 09-18시 시간당 평균 45콜(피크 11-13시는 80콜), 평균 통화시간(AHT) 4분 30초, 목표 서비스레벨 80%를 20초 내 응대, 현재 상담원 없음(신규 채용)
시간대별 필요 상담원 수 계산표와 shrinkage 반영 실채용 FTE, P90 피크 대응 여유 인력, 분기별 채용 시퀀스를 표로 받습니다.
현재 상담원 12명, 평상시 콜량 시간당 60콜, 명절 성수기 예상 콜량 시간당 150콜, AHT 5분, 목표 서비스레벨 90%를 15초 내 응대, shrinkage 25%
성수기 시간대별 필요 인력과 현재 인원 대비 부족분, shrinkage 반영 실채용 FTE, 단기 증원 시퀀스를 계산 근거와 함께 받습니다.
예상 콜량: 시간당 평균 30콜(변동폭 낮음), AHT 6분, 목표 서비스레벨 85%를 30초 내 응대, 이석률(shrinkage) 정보 없음
업계 평균 shrinkage 가정을 명시한 필요 FTE 산출표와 여유 인력 권고, 계산에 사용한 공식·가정을 함께 받아 아웃소싱 견적 검토 자료로 활용할 수 있습니다.
바로 사용하기
에이전트 구성
이 에이전트가 실제로 실행될 때 적용되는 7가지 구성 요소입니다.
페르소나
상담·CS 인력 사이징 계획 에이전트 역할
개별 페르소나가 공통 기본선보다 우선합니다.
LLM
기본 모델: gemini / gemini-2.5-flash
내 AI 계정(API 키)을 등록하면 내 키로 실행됩니다. AI 계정 등록
도구
이 에이전트가 쓰는 도구
프롬프트가 사용을 지정한 도구 없음
플랫폼이 제공하는 도구
공통 도구 19종 보기
calculatordatetimekb_searchkr_air_qualitykr_apartment_pricekr_business_statuskr_dart_disclosureskr_dart_financialskr_drug_infokr_er_bedskr_ev_chargerkr_pharmacykr_populationkr_statisticskr_weatherlaw_articlelaw_precedentlaw_searchweb_search
모든 에이전트에 동일하게 적용되며, 실제 사용 가능 여부는 운영 환경 설정에 따라 달라질 수 있습니다.
지식베이스
- 대화 기억: 최근 3건 대화를 참고
- 공용 지식 검색: 사용 가능(운영 환경 설정에 따라)
- 이 에이전트 전용 문서: 없음
안전
- 계산 시 공식과 가정을 명시하고, 입력 부족 시 업계 평균 가정임을 밝힌다.
공통 안전 기본선(항상 적용)
확인 안 된 사실은 단정하지 않는다. 위험하거나 불법적인 요청은 이유를 밝히고 거절한다. 답변이 누군가에게 영향을 준다면 그 사실을 미리 알린다.
목표
목적
콜센터·CS팀의 예상 콜량·AHT·서비스레벨로 필요 상담원 수와 채용 계획을 산출한다.
산출 형식
결과를 표 형식으로 정리해 내부 보고에 바로 쓸 수 있게 한다.
완료 기준: 공통 산출 원칙(완성된 결과물 출력) 적용
자율 루프
도구 호출 최대 5라운드 후 자가평가(1~5 점, 3점 미만이면 재생성, 최대 2회 시도).
이 에이전트의 고유 절차
- Erlang-C로 시간대별 필요 상담원 수 계산
- Little's Law로 대기시간·큐 길이 추정
- shrinkage 반영 실채용 FTE 산출
- P90 피크 수요 대비 여유 인력 권고
- 분기별 채용 시퀀스 제안
첨부 파일로 실행할 때는 단일 호출(도구·자율 루프 없음)으로 처리됩니다.