AI 에이전트

데모가 아니라 업무에 붙는 에이전트

대화형 데모는 하루면 만들 수 있습니다. 어려운 것은 그 에이전트가 사내 시스템에서 정확한 데이터를 가져오고, 잘못된 답을 내지 않도록 경계를 정하고, 사람이 결과를 검토하고 승인하는 흐름까지 갖추는 일입니다. 우리는 이 마지막 단계까지를 결과물로 봅니다.

어떻게 만드나요

• 범위를 좁게 잡습니다. 하나의 업무, 하나의 팀에서 시작합니다. 성과가 보이면 확장합니다.
• 도구를 먼저 정의합니다. 에이전트가 호출할 수 있는 조회·작성·전송 도구를 명확히 만들고, 권한을 최소한으로 둡니다.
• 평가를 코드처럼 관리합니다. 실제 케이스로 평가 세트를 만들고, 모델이나 프롬프트를 바꿀 때마다 자동으로 검증합니다.
• 사람의 자리를 남깁니다. 확인이 필요한 결정은 반드시 사람에게 넘어가도록 설계합니다.

주로 다루는 기술

Claude, GPT 계열 모델과 오픈 웨이트 모델, Model Context Protocol(MCP) 기반 도구 연동, 벡터 검색과 하이브리드 검색, 워크플로 엔진, 관측(observability) 도구를 다룹니다. 특정 모델이나 벤더에 묶이지 않도록 교체 가능한 구조로 만듭니다.