나만의 모델을 연결하고 즉시 업무에 활용하기
Eigent는 모델 중립적(model-agnostic)입니다. 기본 클라우드 모델로 실행할 수도 있고, Google의 Gemini를 포함한 OpenAI 호환 API를 연결해 사용할 수도 있습니다. 이 가이드에서는 두 가지를 모두 다룹니다. 즉, Eigent 설정에서 Gemini 3 Pro Preview를 구성하는 방법과, 해당 모델을 통해 실제 Salesforce 자동화 작업을 바로 실행하는 방식을 설명합니다.
Gemini를 사용자 지정 모델로 구성하기
Eigent에서 설정 → 모델을 열고 사용자 지정 모델로 이동합니다. Gemini를 선택한 뒤 다음을 입력합니다.
- API 키: Google Gemini API 키
- API 호스트:
https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/ - 모델 유형:
gemini-3-pro-preview
저장을 클릭합니다. Eigent는 모델을 즉시 검증하고, 다단계 에이전트 작업에 필요한 함수 호출(function calling) 지원 여부를 확인합니다. 검증이 성공하면 다음 메시지가 표시됩니다: "Validate success — The model has been verified to support function calling."
Gemini를 기본(Default) 모델로 설정하면, 이후 생성되는 모든 새 작업이 이 모델을 통해 실행됩니다.
작업: 연락처 데이터를 읽고 거래를 업데이트하기
Gemini를 구성한 상태에서, 이 프롬프트를 사용하면 즉시 작업을 시작할 수 있습니다.
salesforce.com - 200 Widgets 거래를 업데이트해야 합니다. 연락처 이름과 전화번호를 알려주세요. Opportunities 페이지로 돌아가 Next Step을 'book a meeting with + the contact name and phone number.'로 수정하세요.
이 작업은 Salesforce 레코드의 한 섹션(Contact Roles)에서 데이터를 읽고, 다른 섹션(Next Step)에 기록해야 하는 두 단계 작업입니다. Eigent는 이 두 과정을 순서대로 처리합니다.
전체 작업 계획
Eigent는 Salesforce를 건드리기 전에 구조화된 실행 계획을 생성합니다.
- "salesforce.com - 200 Widgets" 기회를 찾아 단계(stage)를 Needs Analysis에서 Proposal로 이동한 뒤, 현재 단계로 표시하기
- Contact Roles 섹션으로 이동해 연락처의 이름과 전화번호를 가져오기
- 메인 Opportunities 보기로 돌아가 Next Step 필드를
book a meeting with [contact name] [phone number]로 수정하기 - 모든 변경 사항 저장하기
이 계획은 브라우저 작업을 시작하기 전에 Eigent UI에서 확인할 수 있습니다.
실행: 레코드 간 데이터 읽기와 쓰기
Search Agent는 이미 인증된 브라우저 세션에서 Salesforce를 엽니다. Opportunities 탭으로 이동해 "salesforce.com - 200 Widgets" 레코드를 찾고, 거래 단계를 Proposal로 변경합니다.
그다음 에이전트는 같은 기회 레코드의 별도 영역인 Contact Roles 하위 섹션으로 이동해 연락처 이름과 전화번호를 추출합니다. 해당 데이터를 확보한 뒤, 상위 기회 보기로 돌아가 Next Step 필드를 동적으로 채웁니다.
book a meeting with [contact name] [phone number]
레코드가 저장됩니다. 단계 업데이트, 데이터 추출, 동적 필드 입력까지 전체 워크플로우가 단 한 번의 수동 조작 없이 실행됩니다.
이 패턴이 강력한 이유
이 워크플로우는 대부분의 CRM 자동화 도구가 어려워하는 기능, 즉 레코드의 한 부분에서 가져온 실시간 데이터를 다른 부분을 채우는 데 사용하는 방식을 보여줍니다. 연락처의 전화번호는 프롬프트 시점에 알려져 있지 않지만, Eigent가 작업 도중에 이를 가져와 동적으로 활용합니다. 이는 정적인 필드 매핑 자동화와는 근본적으로 다른 방식입니다.
Gemini 같은 사용자 지정 모델과 결합하면 이 워크플로우는 비용 효율성도 높습니다. 단일 공급업체에 종속되지 않고, 모델과 API 비용, 속도 제한을 직접 제어할 수 있습니다.
다음에 시도해 볼 것
Proposal 단계의 모든 거래에 대해 연락처 역할을 읽고, 다음 단계에 후속 지시를 입력하세요.
거래를 업데이트한 후 Salesforce 활동을 기록하세요: "Scheduled meeting with [contact name]" 그리고 내일로 리마인더를 설정하세요.
모델을 GPT-4o로 전환하고 같은 Salesforce 작업을 실행한 뒤, 속도와 토큰 사용량을 비교하세요.
두 번째 사용자 지정 모델(Anthropic Claude)을 구성하고, 사용할 수 없을 경우 Gemini를 대체 모델(fallback)로 설정하세요.
더 나은 결과를 위한 팁
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실행 전에 검증하세요. Eigent 설정의 모델 검증 단계는 작업 도중에 문제가 되는 호환되지 않는 API를 사전에 잡아냅니다. 프로덕션 워크플로우에서 사용하기 전에 항상 새 모델 구성을 검증하세요.
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정확한 레코드 이름을 사용하세요. 정확한 거래명("salesforce.com - 200 Widgets")을 포함하면 모호성을 제거하고, 큰 파이프라인에서 에이전트가 잘못된 기회를 선택하는 것을 방지할 수 있습니다.
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패턴을 확장하세요. Eigent가 Contact Roles를 읽고 Next Step에 쓰는 방식을 이해하면, 같은 접근 방식은 Salesforce의 모든 섹션 간 데이터 의존성에 적용할 수 있습니다. 관련 목록에서 데이터를 읽어 사용자 지정 필드를 채우거나, 제품 데이터를 추출해 제안서 요약을 작성하는 등 다양한 활용이 가능합니다.
