# AI 도우미 명령

## Content

AI 채팅 명령을 사용하여 응용 프로그램 실행 시 AI 기능을 호출할 수 있습니다.

### 사용법

**1\. AI 도우미 명령을 선택합니다\.**

**2\. AI 도우미 명령을 설정합니다\.**
![image](https://gcdocumentsitekrblob.blob.core.windows.net/document-site-files/images/4f96589d-8403-419e-b2a1-4f6776199cb9/image-20260916.2b1cbe.png)

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| **속성 이름** | **설명** |
| ----- | --- |
| AI 모델 | [옵션] - [응용 프로그램 설정] - [런타임 기능을 위한 AI 모델]에서 설정한 AI 모델에서 사용할 모델을 선택합니다. |
| 시스템 프롬프트 편집 | 자연어, 수식, 키워드 및 변수를 사용하여 시스템 프롬프트를 설정합니다.<br>시스템 프롬프트는 AI 역할, 작업 및 행동 패턴을 정의하기 위해 미리 설정하는 지시문입니다. 최종 사용자와의 대화가 시작되기 전에 AI로 전송되어 AI가 컨텍스트와 작업을 이해하는 데 도움이 됩니다.<br>다음은 시스템 프롬프트의 예입니다. 내용을 구체적이고 정확하게 설정함으로써 보다 정밀한 응답을 기대할 수 있습니다.<ul><li>AI의 역할 : 당신은 기업의 경영 관리 부서에 속하는 매우 우수한 경영 어시스턴트입니다.</li><li>작업 : · 입력한 글머리 기호의 내용을 바탕으로 자연스럽고 읽기 쉬운 일본어 문장의 일보로 변환하십시오.</li><li>행동 패턴: 생성된 일보 문장을 결과로 반환합니다.</li></ul>또, 함수 정의를 이용해 작성한 함수를 설정하는 것으로, 함수의 실행이 가능하게 됩니다.<br>다음은 함수 정의를 호출하는 예입니다.<ul><li>일보 내용에 「날짜」 「업무 내용」 「진척」 「향후의 대응」이 모두 포함되어 있는 경우는 updateDailyReport 를 사용합니다.</li><li>위의 항목이 부족한 경우 함수를 호출하지 않고 누락된 이유를 반환합니다.</li></ul> |
| 사용자 프롬프트 | 자연어, 수식, 키워드 및 변수를 사용하여 사용자 프롬프트를 설정합니다.<br>사용자 프롬프트는 최종 사용자가 매번 AI에 대해 입력하는 지시나 질문문입니다. 대화나 작업 내에서 전송되고 시스템 프롬프트에 정의된 전제에 따라 구체적인 처리 내용을 AI에 지시합니다.<br>다음은 사용자 프롬프트의 예입니다.<ul><li>사용자가 입력한 내용은 [%AiUserInput%]입니다.</li><li>[%AiUserInput%]를 기반으로 처리하십시오.</li></ul> |
| 함수 정의 목록 | AI 모델에 의해 분석되고 실행될 수 있는 함수의 정의 목록입니다.<br>함수의 처리 내용은 명령으로 정의합니다.<br>**주의 :**<ul><li>출력 결과가 스트리밍에서 전체 응답을 한 번에 출력하도록 변경됩니다.</li><li>함수 정의명이나 파라미터명은 영어의 캬멜 케이스(filterFullName 등)의 사용을 추천합니다.</li></ul> |
| MCP 도구 | MCP 도구를 설정합니다.<br>자세한 내용은 [MCP 도구](/forguncy/docs/ai/mcp-tool/servercommand-as-mcp-server) 를 참조하십시오. |
| 사용자 입력 | 지정한 텍스트 또는 수식을 입력합니다.<br>이 입력은 사용자 프롬프트의 키워드 [%AiUserInput%]로 사용됩니다. |
| 결과 유형 | <ul><li>테스트</li><li>JSON 문자열 가져오기: 응답 문자열에서 JSON 문자열을 추출합니다. 일치하는 JSON 문자열이 없으면 전체 응답이 반환됩니다.</li></ul> |
| 결과저장위치 | 반환된 결과가 변수에 저장됩니다. 다른 명령에서 이 변수를 사용할 수 있습니다. |
| 고급 설정 표시... | <ul><li>도구 호출 메시지를 저장하는 변수:함수 및 MCP 도구를 호출할 때 메시지 기록 데이터를 변수에 저장합니다.</li><li>사용 상황 결과의 출력처:AI 사용량에 대한 데이터를 변수에 저장합니다.</li><li>타임아웃(초):요청 시간 초과를 설정합니다. 기본값은 100초입니다. 본 프로퍼티를 「0」, 또는 하늘로 설정했을 경우, 타임 아웃 하지 않는 설정이 됩니다.</li></ul> |
| 테스트 실행 | 이 속성은 서버단 명령으로만 표시됩니다.<br>AI 도우미 명령의 단위 테스트를 실행합니다.<br>**1\. 테스트 사용자 선택**<br>[테스트] 버튼을 클릭하면 다음 대화 상자가 표시됩니다. AI 도우미 명령을 테스트 실행할 사용자를 선택합니다.<br>또한 [AI 도우미 명령] 명령의 테스트 사용자는 서버단 명령을 실행하는 사용자와 다른 점에 유의하십시오. 따라서 서버단 명령에 설정된 사용 권한은 AI 도우미 명령의 테스트 사용자에게는 적용되지 않습니다.<br>![image](https://gcdocumentsitekrblob.blob.core.windows.net/document-site-files/images/4f96589d-8403-419e-b2a1-4f6776199cb9/image-20260930.e58089.png)<br>**2\. 테스트용 파라미터 입력**<br>서버단 명령에 매개변수가 설정된 경우 테스트 매개변수가 표시되고 테스트 실행 시 매개변수 값을 입력할 수 있습니다.<br>![image](https://gcdocumentsitekrblob.blob.core.windows.net/document-site-files/images/4f96589d-8403-419e-b2a1-4f6776199cb9/image-20260930.c40aed.png)<br>배열 유형의 매개변수는 JSON 오브젝트 형식으로 입력하십시오. JSON 객체가 하나인 경우에는 "{"prop1":"string","prop2":"string"}"과 같이 값을 입력합니다. JSON 객체가 둘 이상인 경우에는 [[{"prop1":"string","prop2":"string"},{"prop1":"string1","prop2":"string1"}] ""과 같이 JSON 배열 형식으로 입력합니다.<br>![image](https://gcdocumentsitekrblob.blob.core.windows.net/document-site-files/images/4f96589d-8403-419e-b2a1-4f6776199cb9/image-20260930.7e9ac1.png)<br>함수 정의 목록에서 파라미터를 사용하는 명령 ([AI 도우미] 명령 또는 [서버단 명령 호출] 명령 등)을 설정하면 테스트 매개 변수에 표시되지 않습니다.<br>**3\. 타임아웃**<br>AI 채팅 명령 을 테스트할 때 Forguncy Builder는 서버에 요청을 보내 AI 채팅 명령 을 실행합니다. 시간이 많이 걸리는 처리를 테스트하는 경우 실행 시간이 기본 시간 초과 시간을 초과하면 요청 시간 초과 오류가 발생합니다. 이 경우 시간 초과 시간을 길게 설정할 수 있습니다. 제한시간의 기본값은 100초입니다.<br>![image](https://gcdocumentsitekrblob.blob.core.windows.net/document-site-files/images/4f96589d-8403-419e-b2a1-4f6776199cb9/image-20260930.8f7b89.png)<br>**4\. 테스트 결과**<br>테스트가 완료되면 테스트 결과가 표시되고 리턴 코드, 리턴 메시지 및 로그가 표시됩니다. 로그 내용은 'Ctrl+C'로 복사할 수 있습니다. [ ![](https://gcdocumentsitejp.blob.core.windows.net/document-site-files/images/f788fcf7-34a2-41f7-a9d6-4e5026e76354/media/8/serverobject/generalsettingsofservercommand_03.png)] 아이콘을 클릭하여 로그 정보를 복사 할 수도 있습니다.<br>또한, 테스트 실행에는 100초의 타임 아웃이 설정되어 있어, 100초 경과하면 대화 상자에 「태스크가 취소되었습니다」라고 표시됩니다. 이 타임아웃은 Forguncy Builder의 조작이 장시간 차단되는 것을 피할 목적으로 마련되어 있어 타임 아웃이 발생해도 테스트 실행한 처리가 중지되는 일은 없습니다. |