사람과 에이전트가 같은 고객 기록으로 일합니다
쓰던 AI 도구와 직접 만든 에이전트를 트래킷에 연결하면, 고객을 찾고 기록을 고치는 일이 대화와 호출로 끝납니다. 팀 지침을 적어 둔 에이전트는 같은 기준으로 판단하고, 웹훅과 API로 사내 시스템과도 이어집니다.
에이전트에게 CRM을 맡길 때 막히는 곳
우리 에이전트가 고객 데이터를 읽고 쓸 길이 없습니다
쓰던 AI와 우리 에이전트가 트래킷을 직접 다룹니다
Claude · Cursor 같은 AI 도구는 주소를 넣고 로그인하면 연결되고, 직접 만든 에이전트는 CLI와 공개 API로 붙습니다. 고객을 찾고, 여러 건을 넣고, 값을 고치는 일을 에이전트가 맡습니다. 에이전트는 연결한 사람의 권한만큼만 봅니다.
관련 기능
에이전트마다, 사람마다 판단 기준이 제각각입니다
팀 지침을 적어 두면 같은 기준으로 판단합니다
커스텀 에이전트에 역할과 판단 순서를 지침으로 적어 두면, 리드가 들어올 때마다 레코드 · 메일 · 노트와 웹 검색을 읽고 같은 기준을 적용합니다. 결과는 다음 블록이 점수나 노트로 고객 기록에 남깁니다.
관련 기능
직접 만든 에이전트와 사내 시스템이 CRM과 따로 놉니다
우리 시스템이 워크플로우의 앞뒤에 들어옵니다
사내 시스템이 웹훅으로 보낸 데이터로 워크플로우를 시작하고, HTTP 요청 블록으로 외부 API를 불러 응답을 레코드에 채웁니다. 그 사이에 AI 블록과 커스텀 에이전트를 넣어 분류 · 요약 · 판단까지 한 흐름으로 돌립니다.
이렇게 쓰고 있습니다
고객사례
AI 에이전트가 트래킷 MCP로 영업합니다
“헤르메스 에이전트에 트래킷 MCP를 붙였어요. 에이전트가 리드를 검증하고 아웃바운드 시퀀스를 돌립니다.”
노티플라이이민용 대표 · 정경서님사례 읽기(새 창)
영업 관리에서 고객 지원까지 넓혔습니다
“네이버 플레이스로 넓힐 때 필요한 CRM을 트래킷으로 꾸렸고, 지금은 MCP로 고객 지원까지 넓히고 있어요.”
플레이스앤오운식 팀장사례 읽기(새 창)
활용 사례
추천 요금제
프로 플랜5만 원 /사용자 당/월
워크플로우 자동화와 외부 서비스 연동이 들어 있어, 에이전트와 사내 시스템을 붙여 시작하기에 맞습니다.
지금 시작하세요
고객 데이터 관리부터 자동화까지, 트래킷 하나로 시작하세요.