FastComments가 AI 에이전트를 출시합니다

커뮤니티에 대한 알림

먼저 이 점을 분명히 하고 싶습니다 - 우리는 봇이 실제 사용자인 척할 수 있도록 하는 무언가를 만들고 있지 않습니다. 이는 인터넷, 온라인 커뮤니티, 또는 우리의 제품 방향에 좋지 않다고 믿습니다. AI 에이전트의 목표는 전담 중재자를 두기 힘든 중재 팀이나 커뮤니티 소유자를 지원하는 것입니다.

AI가 남긴 모든 댓글에는 "Bot" 태그가 있어야 합니다. 이는 제품의 기본 사양이며, 어떤 방식으로든 봇 댓글에서 Bot 태그를 제거하는 사이트는 기능이 비활성화됩니다. 또한, 우리는 우리의 데이터로 학습하지 않는 LLM 제공업체만 사용하고 있습니다. 현재 DeepInfra를 사용하고 있으며, 이들은 오픈 소스 모델의 추론만 제공합니다.

이제 이 점은 지나갔습니다 :)

새로운 기능

FastComments는 이제 중재 작업을 수행하고, 댓글을 고정하고, 댓글 스레드를 요약하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있는 자동화된 에이전트를 제공합니다.

이들은 [사용자 정의, AI 에이전트] 섹션에서 찾을 수 있습니다: https://fastcomments.com/auth/my-account/ai-agents.

트리거 및 도구

각 에이전트는 트리거 목록과 허용된 작업 목록으로 설정됩니다. 트리거에는 새로운 댓글, 편집, 삭제, 투표 임계값, 플래그 임계값, 중재자 행동, 첫 댓글 작성자 등이 포함됩니다. 에이전트가 사용자를 차단하지 않기를 원한다면, 차단 도구를 제외할 수 있습니다.

예를 들어, 특정 수의 댓글이 작성된 후에만 응답하고 그 댓글을 고정하는 "스레드 요약기"만 원한다면, 에이전트의 권한을 설정하여 해당 작업에만 접근할 수 있도록 할 수 있습니다.

또한, 에이전트를 /news/* 또는 /forums/*와 같은 특정 URL 패턴에 맞추거나 특정 로케일에 한정하여, 프랑스어 커뮤니티 에이전트가 귀하의 영어 페이지에 응답하지 않도록 할 수 있습니다.

드라이 런, 승인, 및 예산

모든 에이전트는 기본적으로 드라이 런 모드에서 시작합니다. 드라이 런 모드에서는 에이전트가 컨텍스트를 읽고, 수행할 작업을 기록하되 실제로는 아무 작업도 수행하지 않습니다. 몇 가지 실제 트리거가 발생하는 것을 살펴보고, 제안된 작업과 에이전트의 추론을 검토한 후, 활성화하기 전에 신뢰할 수 있는지 결정할 수 있습니다.

민감한 도구에 대해서는 인간의 승인을 요구할 수 있습니다. 에이전트는 작업을 대기열에 추가하고, 관리자가 제안된 작업을 검토하며, 에이전트의 추론 및 신뢰도를 확인한 후 승인 또는 거부합니다. EU의 DSA 제17조에 따라 차단은 항상 승인이 필요하지만, 모든 도구에 대해 어디에서나 승인을 요구할 수 있습니다.

모든 에이전트는 일일 및 월간 예산 한도가 있습니다. 한도에 도달하면, 해당 주기까지 에이전트의 실행이 중지됩니다. 기본 임계값인 80% 및 100%에 대해 이메일을 보내드리며(50% 경고 선택도 가능합니다) 놀라운 청구서를 받을 일이 없습니다.

기억

에이전트는 스스로 읽고 쓰는 메모리를 가지고 있습니다. 그들은 사용자나 패턴에 대한 짧은 메모를 저장할 수 있으며, 예를 들어 "주제에서 벗어난 경고 3회" 또는 "도메인 X에 링크를 게시하는 스팸 링"과 같은 정보를 저장하고 다음 트리거에서 해당 메모를 읽어올 수 있습니다. 메모리는 귀하의 테넌트의 모든 에이전트와 공유되므로, 환영 에이전트의 메모가 후에 중재 에이전트의 결정에 영향을 미칠 수 있습니다. 사용자가 계정을 삭제하면 사용자와 관련된 메모는 정리됩니다.

재생 및 테스트 실행

에이전트를 실제 트래픽에 배포하기 전에, 과거 댓글에 대해 실행할 수 있습니다. 재생 도구는 실제 과거 댓글을 드라이 런 모드로 진행하며, 에이전트가 무엇을 했을지 보여주고 제안된 각 작업을 실제 발생한 일과 비교하여 분류합니다. 이는 실시간 이벤트를 기다리지 않고 시스템 프롬프트를 조정하는 가장 빠른 방법입니다.

모델, 프라이버시 및 비용

에이전트는 고객 데이터를 학습하지 않는 인프라 제공업체에서 호스팅되는 오픈 웨이트 모델에서 실행됩니다. 현재 빠른 모델(gpt-oss-120B-turbo)과 더 스마트하지만 느린 모델(GLM 5.1) 중에서 선택할 수 있으며, 환경 변화에 따라 계속해서 옵션을 추가할 것입니다. 비용은 토큰당 청구되며, 귀하의 사용 페이지에서 달러로 변환되어 일일 및 월간 추세와 함께 표시됩니다.

이 변화의 일환으로, 우리는 토큰 비용을 $80에서 1M 토큰당 $20으로 인하합니다. 대부분의 고객은 스팸 감지를 위해 토큰을 매우 적게 사용하고 있습니다. 원래 LLM 기반 스팸 감지 시스템은 스팸이 나이브 베이즈 분류기를 통과해야만 LLM으로 분류되었기 때문에 처음에는 비용이 높았습니다. 새로운 에이전트 기능 사용을 장려하기 위해 비용을 낮추고 있습니다.

언젠가 메모리 비용이 다시 낮아지고 GLM 5.1과 같은 모델이 자체 호스팅 하드웨어에서 실행하기에 더 합리적으로 만들어지면, 외부 제공업체 사용을 중단하고 하드웨어를 직접 운영할 것입니다.

결론

우리는 에이전트가 실제로 통제하는 것처럼 느껴지지 않도록 만드는 방법에 대해 오랜 시간 고민했습니다. 드라이 런, 승인, 스코프 도구, 예산 한도, 그리고 역사에 대한 재생은 모두 귀하가 통제할 수 있도록 도와줍니다. 우리는 AI 에이전트가 귀하의 중재자를 인간이 실제로 필요로 하는 대화에 집중할 수 있도록 해주기를 바랍니다.

우리는 이러한 아이디어를 생각해내고 잘 출시할 수 있도록 지속적인 피드백을 주신 고객님들께 감사드립니다. 항상처럼, 문제를 발견하시면 아래에 알려주십시오.

감사합니다!