챗봇은 질문에 답하지만 업무는 여전히 사람을 기다립니다
대부분의 AI 파일럿은 채팅 창에서 멈춥니다. 실제 비용은 시스템을 넘나드는 업무에 있습니다. 요청을 확인하고, 레코드를 조회하고, ERP를 갱신하고, 고객에게 알리는 일입니다.
규제 산업에서 AI 모델에 이런 시스템에 대한 개방형 접근 권한을 주는 것은 선택지가 아닙니다. 모든 행동은 허용되고 기록되고 설명 가능해야 하며, 사람이 개입할 수 있어야 합니다.
얻는 것
답변만이 아니라 완료된 업무
질문에 답하는 데 그치지 않고 고객 시스템 전반의 여러 단계 업무를 24시간 완료하는 에이전트.
모든 행동에 책임
에이전트가 사용할 수 있는 모든 도구가 정의되고 권한이 부여되고 기록되어 행동을 감사할 수 있습니다.
사람이 통제
사람이 에이전트를 감독하고 예외에 개입하며, 모든 일상 단계를 승인할 필요는 없습니다.
품질과 비용 통제
모든 에이전트의 품질, 오류, 토큰 비용을 측정하고 폭주하는 비용을 막는 한도를 운영합니다.
제공하는 것
사람이 루프 안에서 감독하는 멀티 에이전트 워크플로
각자 좁은 역할을 맡은 에이전트가 업무를 나누어 24시간 실행합니다. 사람이 루프 안에서 감독(HOTL)하는 체계 아래 사람이 업무를 지켜보고 예외를 처리합니다.
MCP 서버와 엔터프라이즈 도구 활용
모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 및 WebMCP 서버를 통해 에이전트가 고객의 API, 데이터베이스, 내부 도구에 좁고 기록되는 접근 권한을 가지며, 결정론적 도구 실행을 보장합니다.
A2A 상호운용과 AP2 결제
Agent2Agent(A2A)를 통해 고객 에이전트가 다른 시스템의 에이전트에 업무를 위임할 수 있습니다. 에이전트 결제 프로토콜(AP2)을 통해 고객이 승인한 암호학적 위임 범위 안에서 결제할 수 있습니다.
AgentOps
모든 에이전트에 텔레메트리, 평가, 환각 가드레일, 토큰 비용 통제를 적용해 각 에이전트가 무엇을 했고 얼마나 잘했으며 비용이 얼마였는지 볼 수 있습니다.
진행 방식
모든 도구 호출은 결정론적이며 암호학적으로 감사 가능합니다. 모든 에이전트에 AgentOps 텔레메트리, 평가, 가드레일을 적용하고 예외에는 사람이 루프 안에서 감독합니다.
워크플로 선택
비즈니스 결과가 명확한 워크플로를 고르고 어떤 단계를 에이전트가 맡고 어떤 단계를 사람이 유지하며 어디서 사람이 승인해야 하는지 합의합니다.
도구 정의
에이전트에 필요한 시스템을 MCP 서버로 노출하고 각 도구에 자체 권한, 입력, 로깅을 부여합니다.
구축과 평가
에이전트를 구축하고 실제 케이스로 테스트하며, 누구도 의존하기 전에 정확도, 오류, 비용을 평가합니다.
감독 체계 구축
고객 팀이 에이전트의 활동을 보고, 예외 경보를 받고, 어떤 에이전트든 일시 중지하거나 재정의할 수 있는 수단을 제공합니다.
릴리스와 운영
단계적으로 릴리스하고 품질과 토큰 비용을 모니터링하며, 첫 단계가 검증되면 새 단계로 에이전트를 확장합니다.
기술과 표준
에이전트는 개방형 표준으로 작동합니다. 도구 접근에는 MCP와 WebMCP, 에이전트 간 위임에는 A2A, 결제에는 AP2를 사용합니다. 생태계는 Linux Foundation과 FIDO 표준을 기반으로 합니다.
- 프레임워크
- FastAPI
- AI 및 머신러닝
- LangChain
- LlamaIndex
- 방법과 실무
- 사람이 루프 안에서 감독하는(HOTL) 체계
- AgentOps 텔레메트리와 평가
- 환각 가드레일
- 토큰 비용 통제
시작 방법
대부분의 고객은 소버린 에이전트형 개념 검증으로 시작합니다. 프라이빗 네트워크에서 고객의 내부 도구에 연결된 작동하는 멀티 에이전트 워크플로입니다.
다음 단계
일정 협의
팀이 이메일로 연락해 세션 시간을 협의합니다.
사전 컨설팅 세션
무료 30분 온라인 사전 컨설팅 세션에서 목표, 시스템, 제약 조건을 함께 검토합니다.
준비도 검토
무료 48시간 준비도 검토에서 프린시펄 아키텍트가 프로젝트를 6개 항목의 준비 완료 정의에 비추어 점검하고 적합한 트랙을 권고합니다.
트랙 선택
범위가 준비된 프로젝트는 영업일 기준 3~5일 이내 구속력 있는 제안서를 받습니다. 개념 단계 프로젝트는 블루프린트 스튜디오에서 시작합니다. 장애가 있거나 문서화되지 않았거나 통합이 필요한 운영 시스템은 1~2주 진단으로 시작합니다. 블루프린트 스튜디오와 진단은 각각 고정 비용이며 제안서에 명시됩니다.
AI 네이티브 제품 팀
시니어 엔지니어로 구성된 관리형 교차 기능 포드로, 에이전트형 코딩 및 QA 하네스를 갖춥니다.
고정 성과 프로젝트 및 24시간 관리형 서비스
프로젝트 총괄을 지정한 고정 범위·마일스톤 기반 수행과 SLA 거버넌스 아래의 24시간 애플리케이션 관리형 서비스.
가장 빠른 시작은 신속 협업 패키지 중 하나인 소버린 에이전트형 POC(MCP, A2A, GraphRAG) 패키지입니다.
시작 지점질문과 답변
멀티 에이전트 시스템은 챗봇과 어떻게 다릅니까?
챗봇은 질문에 답합니다. 에이전트는 행동합니다. 레코드를 읽고, 고객 시스템을 호출하고, 프로세스의 단계를 완료합니다. 멀티 에이전트 시스템은 더 큰 업무를 좁은 역할의 에이전트로 나누므로 테스트와 통제가 더 쉽습니다.
MCP, A2A, AP2란 무엇입니까?
AI 에이전트를 위한 개방형 프로토콜입니다. 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 에이전트를 도구와 데이터에 연결합니다. Agent2Agent(A2A)는 서로 다른 시스템의 에이전트가 업무를 위임하게 합니다. 에이전트 결제 프로토콜(AP2)은 고객이 서명한 위임 범위 안에서 에이전트가 결제하게 합니다.
에이전트가 해서는 안 되는 일을 하지 않도록 어떻게 막습니까?
에이전트는 우리가 정의한 도구를 통해서만 행동할 수 있으며 각 도구에는 자체 권한과 한도가 있습니다. 모든 호출은 기록됩니다. 가드레일이 입력과 출력을 검사하고, 위험이 있는 단계는 사람의 승인을 기다립니다.
사람이 루프 안에서 감독한다는 것은 무엇입니까?
사람이 루프 안에서 개입(HITL)하는 업무에서는 사람이 각 단계를 승인합니다. 사람이 루프 안에서 감독(HOTL)하는 업무에서는 에이전트가 일상 단계를 실행하고 사람이 감독하며 경보를 받고 예외에 개입합니다. 어떤 단계에 무엇이 필요한지는 고객과 합의합니다.
에이전트가 충분히 정확한지 어떻게 압니까?
실제 케이스와 기대 결과로 평가 세트를 만듭니다. 각 에이전트는 릴리스 전과 프롬프트·모델·도구 변경 후마다 이 세트로 평가됩니다. 임계값은 고객과 합의하며 그 아래로는 릴리스하지 않습니다.
토큰 비용을 어떻게 통제합니까?
AgentOps가 각 에이전트와 각 단계가 사용하는 토큰을 측정합니다. 작업별 한도를 설정하고 반복 작업을 캐싱하며 일상 단계는 더 작은 모델로 보냅니다. 지출이 보고되므로 비용이 커지는 워크플로를 일찍 발견합니다.
데이터가 환경 밖으로 나가지 않고 에이전트를 운영할 수 있습니까?
그렇습니다. 에이전트, 도구, 모델은 고객의 데이터 센터나 리전 소버린 클라우드의 프라이빗 네트워크 안에서 실행할 수 있습니다. 우리 소버린 LLM 조직이 그곳에서 모델을 호스팅합니다.
구축한 에이전트의 소유권은 누구에게 있습니까?
고객에게 있습니다. 우리가 고객을 위해 만든 코드, 프롬프트, 도구 정의, 평가 세트는 각 마일스톤 대금이 지급되면 고객의 소유가 됩니다. 상용 모델은 자체 라이선스 조건을 따르며, 해당 조건을 정리해 드립니다.
계약이 아니라 대화로 시작하십시오.
구축하거나 연결하거나 보호할 대상을 알려 주십시오. 아키텍트가 함께 검토한 뒤 시작 지점을 제안합니다.