현재 사용 중인 LLM이나 챗봇 위에 tool calling, retrieval, workflow를 붙여 실제 업무 실행까지 확장합니다.
AI Agent Development
반복 업무를 처리하는 AI Agent를 구축합니다
현재 사용하는 LLM이나 챗봇을 조회, 작성, 검토, 알림 업무로 확장합니다. 외부망 사용이 어려운 조직에는 사내 폐쇄망과 내부 모델 기준을 적용합니다.
Build Options
업무 절차와 권한부터 설계합니다
상용 LLM API, 사내 LLM, 오픈소스 모델, 기존 챗봇을 활용해 필요한 도구와 시스템을 연결합니다.
외부 API 사용이 어려운 환경에서는 내부망 배포, 사내 모델, 제한된 데이터 접근 기준에 맞춰 구조를 잡습니다.
그룹웨어, ERP, CRM, DB, 문서함, 알림 채널을 안전하게 연결하고 권한 범위를 제한합니다.
자동 실행이 위험한 업무는 사람 검토, 승인, rollback, 실패 대응 단계를 넣어 운영합니다.
Workflow
조회, 판단, 실행, 검토를 연결합니다
Read문서, DB, 웹, 업무 시스템에서 필요한 정보를 가져옵니다.
Reason규칙, RAG, 정책, 이전 이력을 바탕으로 다음 행동을 판단합니다.
Act작성, 분류, 등록, 알림, 보고서 초안 생성 같은 실행을 처리합니다.
Review중요 업무는 사람 승인 또는 품질 검토 단계를 통과시킵니다.
Log실행 이력, 실패 사유, 입력·출력 기록을 남겨 운영자가 확인합니다.
Use Cases
반복 업무부터 AI Agent로 전환합니다
처리 기준이 분명하고 반복 빈도가 높은 업무를 먼저 선택합니다. PoC에서 정확도와 예외 상황을 확인한 뒤 자동화 범위를 정합니다.
사내 보안 정책, 망 분리, 개인정보 처리 기준이 있는 조직은 PoC 단계에서 사용할 모델, 데이터 경로, 로그 보관 기준을 먼저 확정합니다.
상담·VOC 요약
상담 이력 요약, 유형 분류, 후속 조치 추천, 담당자 알림까지 연결합니다.
보고서·문서 초안
업무 데이터와 템플릿을 기반으로 보고서 초안, 회의록, 검토 의견을 생성합니다.
내부 검색+실행
RAG로 자료를 찾은 뒤 신청서를 작성하거나 내부 시스템을 조회합니다.
모니터링·알림
가격, 뉴스, 로그, 품질 지표를 감지해 담당자에게 요약과 다음 조치를 전달합니다.
Operation
운영 가능한 AI Agent의 조건
권한
사용자별 접근 가능 데이터와 실행 가능한 도구를 분리합니다.
로그
누가 어떤 요청을 했고 AI Agent가 무엇을 실행했는지 남깁니다.
실패 대응
응답 실패, 도구 오류, 권한 부족, 데이터 누락 상황을 별도로 처리합니다.
품질 점검
자주 쓰는 업무 케이스를 기준으로 정확도와 운영 리스크를 계속 점검합니다.
Start
반복 업무 하나부터 검증해보세요
상담 요약, 사내 검색, 보고서 초안, 데이터 모니터링 등 대상 업무를 정하면 2~4주 PoC로 적용 가능성을 확인합니다.