AI 에이전트 및 자동화

자동화 에이전트

정의된 트리거, 권한, 승인 지점, 복구 경로를 갖춘, 귀사의 CRM·문서·운영 시스템 전반에 걸친 비즈니스 워크플로 자동화. 작업에 필요한 곳에 AI를 사용하세요.

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귀사의 통제 하에 실질적인 작업을 수행하는 에이전트

많은 운영, 재무, 지원 팀에서 하루의 상당 부분이 시스템 간에 정보를 옮기는 데 소요됩니다: 송장을 읽고, 고객을 온보딩하고, 보고서를 준비하고, 기록을 동기화하는 일 등입니다. 저희는 언어 모델의 추론을 귀사의 API와 결합한 AI 에이전트를 구축하여, 경직된 규칙 기반 자동화로는 처리할 수 없는 입력을 다룰 수 있게 합니다. 각 에이전트는 정의된 역할, 그 역할에 필요한 권한만, 중대한 조치에 대한 승인 지점, 감사 추적, 그리고 귀사의 팀이 감독하거나 수정하거나 인계받을 수 있는 인터페이스를 갖습니다.

AI 지원, 전문가 주도의 에이전트 엔지니어링

AI가 돕는 방식

  • 코딩 에이전트는 엔지니어가 설정한 범위 내에서 통합 코드, 도구 정의, 워크플로 로직의 초안을 작성합니다.
  • AI는 허용된 예시로부터 엣지 케이스와 에이전트를 오용하려는 시도를 포함한 평가 사례의 초안을 작성합니다.
  • AI는 실패하거나 수정된 실행을 그룹화하여, 엔지니어가 반복되는 문제를 그 원인까지 추적할 수 있게 합니다.
  • AI는 합의된 워크플로 및 권한 설계로부터 런북과 문서를 작성하는 데 도움을 줍니다.

전문가가 책임지는 부분

  • 에이전트가 스스로 수행하는 조치와 사람의 승인을 기다리는 조치
  • 권한 범위, 자격 증명, 그리고 각 에이전트가 읽거나 변경할 수 있는 데이터
  • 실패 처리: 재시도, 폴백, 에스컬레이션, 그리고 사람이 인계받는 지점
  • 평가 기준, 그리고 각 워크플로에 대한 서비스 개시 결정

하나의 감독되는 에이전트 실행

예시 실행입니다. 어떤 조치에 승인이 필요하고 누가 승인하는지는 저희가 귀사의 워크플로를 매핑할 때 합의됩니다.

  1. 트리거

    새 송장 이메일, 양식 제출 또는 예약된 검사가 실행을 시작하며 수신된 것으로 기록됩니다.

  2. 에이전트가 조치를 준비함

    에이전트는 입력을 읽고 자신의 도구를 통해 맥락을 수집하며 근거와 함께 조치를 제안합니다.

  3. 권한 확인

    정책 규칙이 해당 조치가 에이전트의 범위, 지출 한도 및 허용된 시스템에 부합하는지 확인합니다.

    체크포인트: 범위를 벗어난 작업은 여기서 차단됩니다

  4. 사람의 승인

    결제 처리나 고객에게 이메일을 보내는 것과 같은 중대한 작업은 지정된 검토자를 기다립니다.

    체크포인트: 검토자가 승인, 편집 또는 거부합니다

  5. 실행

    승인된 작업은 에이전트 자체의 범위가 지정된 자격 증명을 통해 실행되며, 각 시스템의 응답이 확인됩니다.

  6. 감사 로그

    입력, 제안, 승인자, 결과 및 시간이 기록되므로, 팀은 무슨 일이 왜 일어났는지 추적할 수 있습니다.

문제가 발생했을 때: 단계가 실패하거나 에이전트가 확신하지 못하면, 작업을 중단하고 전체 맥락과 함께 사람에게 작업을 넘깁니다.

누가 에이전트에게 작업을 넘기는가

귀사의 직원은 이메일과 PDF에서 여러 시스템으로 세부 정보를 복사하고 매주 같은 후속 조치를 챙기며, 고정 규칙 자동화는 입력이 다르게 보이면 망가집니다. 귀사는 소프트웨어가 확인 없이 돈을 옮기거나, 레코드를 변경하거나, 고객에게 연락하지 않으면서 그 작업을 직원의 책상에서 덜어내기를 원합니다.

  • 공급업체 송장을 회계 시스템에 수작업으로 입력하는 재무 팀
  • 온보딩 단계가 CRM, 이메일 및 스프레드시트에 걸쳐 있는 운영 책임자
  • 에이전트 파일럿을 데모에서 일상적인 사용으로 옮기는 팀

받게 되는 것

매핑된 워크플로에서 모니터링되는 에이전트까지

  • 정의된 워크플로를 위한 에이전트

    각 에이전트는 송장 처리, 고객 온보딩, 티켓 분류 또는 보고서 준비와 같은 특정 작업을 명확한 입력, 출력 및 중단 지점과 함께 처리합니다.

  • 승인을 포함한 오케스트레이션

    CRM, ERP 및 맞춤형 시스템에 걸친 다단계 워크플로로, 조건부 로직, 중대한 조치 전 승인 단계, 각 단계의 오류 처리를 포함합니다.

  • 감독 및 인계 콘솔

    귀사의 팀이 작업을 승인, 수정하거나 인계받는 검토 화면으로, 에이전트의 입력, 제안된 조치 및 출처를 한눈에 볼 수 있습니다.

  • 평가 스위트

    프롬프트, 모델 또는 통합의 변경이 워크플로를 조용히 망가뜨리지 않도록, 허용된 실제 예시와 엣지 케이스에서 추출한 테스트 케이스를 모든 릴리스 전에 점수화합니다.

  • 범위가 지정된 시스템 통합

    웹훅과 범위가 지정된 자격 증명을 통해 Salesforce, HubSpot, QuickBooks 또는 귀사 자체 API에 연결하여, 각 에이전트가 자신의 작업에 필요한 것에만 접근하도록 합니다.

  • 감사 로그, 모니터링 및 알림

    모든 조치에 대한 기록, 실패나 비정상적인 볼륨에 대한 알림, 그리고 한 단계를 완료할 수 없을 때 지정된 담당자에게로의 에스컬레이션을 제공합니다.

에이전트 구축에 포함되지 않는 것

  • 귀사의 웹사이트나 WhatsApp에 있는 고객 대면 어시스턴트는 AI Chatbots입니다. 여기의 에이전트는 백오피스 워크플로를 실행하지만, 승인을 위한 고객 메시지 초안을 작성할 수는 있습니다.
  • 사용 가능한 API가 없는 시스템이나 조치를 취하기에 너무 일관성이 없는 레코드는 먼저 수정이 필요합니다. 저희는 이를 API Development 또는 Application Modernization & Stabilization으로 범위를 산정합니다.
  • 귀사가 제어하는 인프라에 오픈 웨이트 모델을 호스팅하는 것은 별도의 서비스인 Private AI Infrastructure입니다. 여기의 에이전트는 이를 사용하거나 승인된 호스팅 모델을 사용할 수 있습니다.
  • 재구축 없이 기존 에이전트의 권한과 프롬프트 인젝션만 테스트하기를 원하신다면, AI Evaluation & Testing이 이를 다루며 단독으로 예약할 수 있습니다.

일반적인 자동화 요청

고객 사례 연구가 아니라, 저희가 범위를 정하는 일반적인 시나리오입니다.

  • 이메일로 도착하는 공급업체 송장

    송장은 서로 다른 레이아웃의 PDF로 도착합니다. 저희는 각 송장을 읽고 구매 주문서와 매칭하여 입력 항목을 준비하는 에이전트를 구축하되, 불일치 건과 신규 공급업체는 재무 승인자를 기다리게 합니다.

  • 여러 도구에 걸쳐 분산된 온보딩

    계약이 체결된 후, 직원은 같은 세부 정보를 청구, CRM 및 환영 체크리스트에 다시 입력합니다. 저희는 에이전트가 그러한 레코드를 준비하고 환영 이메일 초안을 작성하도록 하여, 무언가 저장되거나 전송되기 전에 담당자가 승인하도록 하겠습니다.

  • 아무도 감독할 수 없는 프로토타입 에이전트

    내부 에이전트가 데모에서는 작동하지만 관리자 키를 사용하고 아무것도 기록하지 않습니다. 저희는 그 작업을 범위가 지정된 도구로 분할하고, 승인 지점과 실행 로그를 추가하며, 더 넓게 사용하기 전에 실제 케이스에서 테스트하겠습니다.

저희가 자동화 에이전트를 구축하는 방식

  1. 01

    워크플로 매핑

    저희는 귀사의 팀과 함께 현재 프로세스를 매핑하고, 자동화할 가치가 있는 단계를 선택하며, 에이전트가 단독으로 할 수 있는 것과 담당자의 승인이 필요한 것을 합의합니다.

  2. 02

    제어 및 테스트 설계

    통합, 권한, 승인 단계, 폴백 및 감독 인터페이스를, 좋은 결과를 정의하는 테스트 세트와 함께 설계합니다.

  3. 03

    병렬 구축 및 실행

    엔지니어가 에이전트와 통합을 구축하고, QA가 테스트 세트를 기준으로 점수를 매기며, 수동 프로세스 옆에서의 병렬 실행이 어디에서 잘 버티는지 보여줍니다.

  4. 04

    단계적 출시 후 개선

    모니터링과 팀 교육과 함께 제한된 범위에서 가동을 시작한 다음, 합의된 지원 계획에 따라 결과가 허용하는 대로 적용 범위와 권한을 넓힙니다.

AI 도구와 함께 작업하는 두 가지 방법

저희가 구축하는 동안 AI 코딩 에이전트가 여러분의 코드를 어디에서 처리할 수 있는지 선택하세요. 엔지니어링 기준은 어느 쪽이든 동일합니다.

확실하지 않으신가요? 범위 지정 중에 저희가 하나를 추천하겠습니다. AI 딜리버리 옵션 비교하기

디자인, QA 및 운영이 귀사의 에이전트를 지원하는 방식

  • 검토 및 인계를 위한 디자인

    디자이너는 승인 대기열, 수정 화면 및 인계 흐름을 설계하여, 귀사의 팀이 에이전트가 무엇을 왜 했는지 확인하고 맥락을 찾아 헤매지 않고 개입할 수 있도록 합니다.

  • 평가 세트를 활용한 QA

    QA는 평가 세트를 기준으로 출력 품질, 도구 권한 및 실패 처리를 테스트하며, 프롬프트, 모델 또는 통합이 변경될 때마다 회귀 검사를 다시 실행합니다.

  • 명확한 가시성을 갖춘 운영

    DevOps는 범위가 지정된 자격 증명, 로깅, 알림 및 비용 추적과 함께 에이전트를 배포하며, 귀사의 데이터 규칙이 요구하는 경우 호스팅 모델이나 프라이빗 인프라에서 배포합니다.

  • 출시 후 개선

    저희는 실패와 수정 사항을 귀사와 함께 검토하고, 프롬프트, 도구 및 테스트를 업데이트하며, 결과가 뒷받침될 때에만 에이전트의 책임 범위를 넓힙니다.

FAQ

자주 묻는 질문

자동화 에이전트는 어떤 종류의 작업을 처리할 수 있나요?

명확한 입력과 누군가가 확인할 수 있는 결과를 가진 반복적인 디지털 작업입니다. 송장 및 문서 처리, 온보딩 단계, 티켓 분류, 보고서 준비, 시스템 간 레코드 동기화가 그 예입니다. 에이전트는 초안 답변이나 제안된 환불처럼 판단이 필요한 작업을 담당자가 승인하도록 준비할 수도 있습니다. Zapier 워크플로와 같은 규칙 기반 자동화가 그 작업을 더 잘 수행할 수 있다면, 저희가 알려드리겠습니다.

에이전트가 아무도 확인하지 않은 채로 조치를 취하나요?

귀사가 승인한 권한 내에서만 그렇습니다. 어떤 단계가 자체적으로 실행되고 어떤 단계가 결제, 레코드 삭제 또는 고객 메시지처럼 담당자를 기다려야 하는지 저희가 함께 결정합니다. 모든 조치는 기록되고, 알림이 실패를 표시하며, 귀사의 팀은 언제든지 에이전트를 일시 중지하거나 작업을 인계받을 수 있습니다. 자율성은 결과를 기반으로 한 단계씩 넓혀지며, 처음부터 전제되지 않습니다.

에이전트가 그만한 가치가 있는지 어떻게 알 수 있나요?

저희는 구축 전에 케이스당 소요 시간, 검토 중 발견된 오류, 직원이 에이전트를 수정하는 빈도와 같은 측정 기준을 합의하고, 병렬 실행 동안 이를 수동 프로세스와 비교합니다. 모델 사용을 포함한 운영 비용은 첫 릴리스부터 추적되므로, 귀사는 추정이 아닌 증거를 바탕으로 에이전트를 판단합니다.

에이전트와 저희 데이터는 어디에서 실행되나요?

그것은 범위 산정 중에 합의됩니다. 에이전트는 합의된 계정 및 데이터 보존 설정하에 OpenAI의 GPT 모델이나 Claude와 같은 호스팅 모델을 사용하거나, 귀사가 제어하는 인프라에서 Llama나 Mistral과 같은 오픈 웨이트 모델을 사용할 수 있습니다. 저희의 개발 작업은 귀사가 선택하는 패키지, 즉 프라이빗 / 로컬 AI 엔지니어링 또는 Claude Code / OpenAI Codex 엔지니어링을 따릅니다.

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어떤 프로세스가 귀사의 팀을 지연시키는지, 또는 어떤 기존 에이전트가 검토가 필요한지 저희에게 알려주세요. 저희는 에이전트가 안전하게 맡을 수 있는 것과 사람이 통제권을 유지하는 지점을 매핑하겠습니다.

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