현재 사용 중인 LLM이나 챗봇 위에 tool calling, retrieval, workflow를 붙여 실제 업무 실행까지 확장합니다.
AI Agent Development
업무 흐름에 들어가는 AI Agent를 구축합니다
AI Agent는 채팅창 하나가 아니라, 사람의 판단과 시스템 실행 사이를 연결하는 업무 레이어입니다. 이미 쓰고 있는 LLM 모델을 Agent 방식으로 확장하거나, 외부망을 쓰기 어려운 조직은 사내 폐쇄망 기준으로 설계할 수 있습니다.
Build Options
모델보다 먼저 업무 경로를 설계합니다
상용 LLM API, 사내 LLM, 오픈소스 모델, 이미 운영 중인 챗봇이 있어도 Agent 레이어를 붙여 조회·작성·검토·알림 업무로 확장할 수 있습니다.
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
조회에서 실행까지 단계별로 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
이런 업무부터 Agent로 바꿀 수 있습니다
처음부터 모든 시스템을 자동화하지 않습니다. 반복 빈도가 높고 예외 기준을 정리할 수 있는 업무부터 작게 시작합니다.
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 액션 추천, 담당자 알림까지 연결합니다.
보고서·문서 초안
업무 데이터와 템플릿을 기반으로 보고서 초안, 회의록, 검토 의견을 생성합니다.
내부 검색+실행
RAG로 자료를 찾고, 필요한 경우 신청서 작성이나 시스템 조회까지 이어갑니다.
모니터링·알림
가격, 뉴스, 로그, 품질 지표를 감지해 담당자에게 요약과 다음 조치를 전달합니다.
Operation
운영 가능한 Agent가 되려면 필요한 것들
권한
사용자별 접근 가능 데이터와 실행 가능한 도구를 분리합니다.
로그
누가 어떤 요청을 했고 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
한 업무부터 Agent화해봅니다
상담 요약, 사내 검색, 보고서 초안, 데이터 모니터링처럼 반복되는 업무 하나를 골라 2~4주 안에 쓸 수 있는지 판단할 수 있습니다.