AI Agent 개발

AI 에이전트 개발
대답만 하는 챗봇이 아니라, 일을 끝내는 AI

사내 데이터와 업무 시스템에 연결해 조회·작성·발송까지 스스로 처리하는 AI Agent를 설계하고 개발합니다. 쇼핑몰 자동 상담, 법령·규정 AI 검색, 말로 고치는 홈페이지 편집까지 실제로 운영 중인 AI 서비스를 만든 팀입니다.

LLM 상담 챗봇 사내 문서 검색(RAG) MCP·도구 연동 권한·승인 설계
AI 에이전트란

챗봇은 답을 하고, 에이전트는 일을 합니다

AI 에이전트는 질문을 이해한 뒤 필요한 도구(DB 조회, 문서 검색, 외부 API, 메시지 발송)를 스스로 골라 실행하고 결과를 확인하는 AI입니다.

구분일반 챗봇AI 에이전트
하는 일정해진 질문에 답변조회·작성·발송 등 업무를 실행
데이터미리 입력한 FAQ사내 DB·문서·업무 시스템을 실시간 조회
처리 방식한 번 묻고 한 번 답함여러 단계를 계획하고 도구를 이어서 사용
예시「영업시간이 어떻게 되나요?」「지난달 미수금 고객에게 안내 문자 보내 줘」
개발 범위

이런 AI 에이전트를 개발합니다

고객 상담 에이전트

상품·주문·서비스 정보를 학습해 고객 문의에 자동 응답하고, 사람이 필요한 문의만 담당자에게 넘깁니다. 웹·카카오톡·텔레그램 채널에 붙입니다.

사내 문서·규정 검색(RAG)

규정·매뉴얼·계약서를 근거 조문과 함께 찾아 답합니다. 답변마다 출처를 보여 줘 사실과 다른 답을 걸러낼 수 있게 설계합니다.

업무 처리 에이전트

데이터 수집, 보고서 초안 작성, 서류 검수, 알림 발송처럼 여러 단계로 이어지는 반복 업무를 대신 처리합니다.

MCP 서버·도구 연동

Claude·ChatGPT 같은 AI 도구가 사내 시스템을 안전하게 쓸 수 있도록 MCP(Model Context Protocol) 서버와 API를 개발합니다.

카카오톡 챗봇·알림 자동화

카카오톡 챗봇 자동 채점, 학습 현황 알림, 알림톡 발송처럼 고객이 이미 쓰는 메신저 안에서 동작하는 AI를 만듭니다.

생성형 AI 서비스

이미지 생성·음성 생성·OCR을 업무 흐름에 연결합니다. 행사용 AI 캐리커처, 신분증 OCR 실명인증 등을 개발·운영했습니다.

시스템 구성

AI 에이전트 표준 구성도

사용자 채널

웹 상담창·사내 포털
카카오톡·텔레그램
Claude·ChatGPT 등 AI 도구(MCP)

에이전트

LLM 추론 — 질문 이해·작업 계획
도구 선택·실행 — 결과 확인 후 다음 단계
신원·권한 확인 — 사용자별 허용 범위
사람 승인 — 발송·결제 등 중요 작업 전 확인

도구·데이터

사내 DB·ERP·CRM 조회
문서 검색 인덱스(RAG)
외부 API — 결제·메시지·공공데이터
실행 로그·감사 기록

특정 AI 모델에 묶이지 않도록 설계합니다. 업무 성격과 비용에 따라 Claude·GPT·Gemini 등 모델을 고르고, 필요하면 바꿀 수 있습니다.

안전 설계

AI에게 일을 맡겨도 되는 이유

AI 에이전트 도입에서 가장 큰 걱정은 「AI가 엉뚱한 일을 하면 어떻게 하나」입니다. 처음부터 이렇게 막습니다.

신원 확인·권한 분리

누가 요청했는지 확인하고, 그 사람에게 허용된 데이터와 기능만 쓰게 합니다. 나도CEO 홈페이지 편집은 신원 확인 후에만 수정이 반영됩니다.

중요 작업은 사람이 승인

메시지 발송, 결제, 데이터 삭제처럼 되돌리기 어려운 작업은 담당자 확인을 거친 뒤 실행되도록 설계합니다.

근거 제시로 환각 줄이기

답변에 참고한 문서·조문을 함께 보여 줍니다. 근거를 찾지 못하면 지어내지 않고 「확인되지 않음」으로 답하게 만듭니다.

실행 기록 보관

AI가 언제 어떤 도구를 왜 썼는지 기록합니다. 문제가 생기면 원인을 추적하고 같은 실수를 막는 규칙을 추가합니다.

진행 절차

작게 검증하고, 효과가 확인되면 넓힙니다

1

업무 진단

AI에게 맡길 업무를 고르고, 지금 걸리는 시간과 오류를 측정해 기준을 잡습니다.

2

PoC(시범 개발)

실제 데이터 일부로 작게 만들어 정확도와 비용을 확인합니다.

3

시스템·도구 연동

사내 DB·업무 시스템·메신저와 연결하고 권한·승인 흐름을 붙입니다.

4

평가·개선

실제 질문으로 답변 품질을 평가하고, 틀린 사례를 모아 프롬프트와 검색을 고칩니다.

5

운영·모니터링

사용량·비용·오류를 지켜보며 운영합니다. 새 모델이 나오면 비교해 교체 여부를 제안합니다.

AI 개발 사례

운영 중인 AI 서비스

AI 관련 사례 전체는 AI 솔루션과 업무 자동화에서 볼 수 있습니다.

자주 묻는 질문

AI 에이전트 개발, 많이 묻는 질문

AI 챗봇과 AI 에이전트는 무엇이 다른가요?
챗봇은 정해진 질문에 답하는 데 그칩니다. AI 에이전트는 질문을 이해한 뒤 사내 DB 조회, 문서 검색, 메시지 발송 같은 도구를 스스로 골라 실행하고 결과를 확인하며 여러 단계의 업무를 끝까지 처리합니다.
어떤 AI 모델(LLM)을 사용하나요?
업무 성격과 비용에 맞춰 Claude, GPT, Gemini 등에서 고릅니다. 특정 모델에 묶이지 않게 설계해 더 나은 모델이 나오면 교체할 수 있습니다.
회사 데이터가 외부로 유출되지 않나요?
에이전트가 접근할 수 있는 데이터와 기능을 사용자 권한별로 제한하고, 민감 정보는 모델에 보내기 전에 걸러내도록 설계합니다. 데이터 보관 위치와 모델 이용 조건은 도입 전에 함께 검토합니다.
AI가 틀린 답을 하거나 엉뚱한 작업을 하면 어떻게 하나요?
답변마다 참고한 문서를 근거로 보여 주고, 근거가 없으면 답하지 않도록 만듭니다. 메시지 발송·결제처럼 되돌리기 어려운 작업은 사람이 승인한 뒤 실행되며, 모든 실행 기록을 남깁니다.
기존 ERP·그룹웨어·카카오톡과 연동할 수 있나요?
가능합니다. 상대 시스템이 제공하는 API나 DB 연계 방식에 맞춰 도구를 개발해 에이전트에 연결합니다. 카카오톡 챗봇·알림톡, 텔레그램, 웹 상담창 연동 경험이 있습니다.
MCP(Model Context Protocol) 서버도 개발하나요?
네. Claude 같은 AI 도구가 사내 시스템을 직접 조회하고 작업할 수 있도록 MCP 서버를 개발합니다. 위지스의 나도CEO 서비스가 MCP로 홈페이지를 수정하는 실제 사례입니다.
AI 에이전트 개발 비용과 기간은 어느 정도인가요?
먼저 업무 하나를 골라 작은 범위로 시범 개발(PoC)해 정확도와 운영 비용을 확인하고, 효과가 확인되면 범위를 넓히는 방식을 권합니다. 연동할 시스템 수와 데이터 양에 따라 견적을 드립니다.

AI에게 맡기고 싶은 업무가 있으신가요?

매일 반복되는 업무 하나를 알려 주시면, AI 에이전트로 얼마나 줄일 수 있는지 먼저 검토해 드립니다.