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AI 에이전트 · 업무 자동화
단순 챗봇이 아니라, 계획하고 실행하는 “디지털 동료”를 만듭니다. 조회/분류/요약/초안 생성부터 승인 워크플로우까지 운영 가능한 형태로 설계합니다.
적용 예시(자주 나오는 업무)
- 문의/메시지에서 핵심 정보 추출 → DB/시스템 조회 → 응답 초안 생성
- 문서/회의록 요약 → 태스크 생성 → 담당자 알림
- 운영 리포트 자동 작성(주간/월간), KPI 이상 탐지/알림
- 정산/검증 보조(대조·불일치 탐지·근거 링크 생성)
기술 스택
LangChain/LangGraph, n8n, 벡터 검색(RAG), API/DB 연동, 가드레일(정책/PII), 관측(로그·트레이싱), 비용/품질 라우팅.
LangChainLangGraphOpenAI APIClaude APIn8nRAG
관련 사례
자주 묻는 질문(FAQ)
AI 에이전트와 기존 자동화(RPA/매크로)의 차이는 뭔가요?
정해진 화면/규칙만 따라가는 것이 아니라, 목표를 받고 계획을 세우며 도구(API/DB/문서)를 호출해 결과를 만들어냅니다. 단, 운영 안전을 위해 권한/승인/로그 설계가 핵심입니다.
어디까지 자동화할 수 있나요?
대부분 ‘초안 생성·정보 조회·분류·요약·알림’부터 시작해, 승인 워크플로우를 붙여 단계적으로 확장하는 방식이 가장 안전합니다.
LLM 비용/품질은 어떻게 관리하나요?
프롬프트/툴콜 구조를 고정하고, 캐시·라우팅·리트라이·가드레일(금칙어/PII/정책)을 둬서 비용과 품질을 동시에 관리합니다.