AgentMore
AI Agent가 업무를 이해하고, 도구를 호출하고, 사람이 승인할 수 있는 실행 흐름을 설계합니다.
AgentMore는 단순 챗봇이나 자동화 스크립트가 아닙니다. 목표를 작은 작업으로 나누고, 필요한 자료와 도구를 선택하며, 실행 전 승인과 실행 후 기록이 남는 업무형 AI Agent 구조를 만듭니다.
Agentic AI는 자율 실행이 아니라 통제 가능한 실행 구조입니다.
Agentic AI는 AI가 목표를 이해하고, 작업을 단계로 나누며, 필요한 도구를 호출하고, 중간 결과를 바탕으로 다음 행동을 조정하는 구조입니다.
기업 환경에서는 자율성보다 권한, 승인, 로그, 실패 복구, 평가 기준이 더 중요합니다. AgentMore는 이 기준을 업무 흐름 안에 배치합니다.
Agent가 참고할 문서, 정책, 고객·상품 맥락과 출처를 명확히 합니다.
검색, 문서 작성, 티켓 생성, 알림, API 호출처럼 사용할 수 있는 도구와 권한 범위를 정의합니다.
외부 발송, 배포, 삭제, 계약 변경처럼 영향이 큰 행동에는 사람의 승인 단계를 둡니다.
어떤 지시를 받고, 어떤 도구를 호출했으며, 어떤 결과를 남겼는지 추적 가능하게 기록합니다.
구체적인 운영 구성요소를 남깁니다.
Agent가 수행할 목표, 입력 자료, 완료 조건을 업무 단위로 정의합니다.
업무를 작은 단계로 나누고, 각 단계에서 AI·사람·시스템의 역할을 분리합니다.
검색, 문서 작성, 분류, 알림, 외부 시스템 호출처럼 Agent가 사용할 도구와 권한 범위를 정합니다.
실행 전 승인, 실행 중 상태 확인, 실행 후 로그와 예외 처리 기준을 설계합니다.
반복 실행 결과를 기준으로 프롬프트, 도구, 승인 기준, 운영 지표를 개선합니다.
고객의 실제 고민에서 출발합니다.
계약서, 제안서, 회의록을 읽고 핵심 쟁점, 누락 항목, 후속 액션을 정리한 뒤 담당자가 승인할 수 있는 검토 초안을 만듭니다.
정해진 데이터와 템플릿을 참고해 주간 리포트나 캠페인 결과 초안을 만들고, 승인 후 공유·배포 단계까지 연결합니다.
고객 문의, 내부 요청, 장애 징후를 분류하고 우선순위와 담당자를 제안해 초기 대응과 누락 방지를 돕습니다.
경쟁사, 가격, 상품 정보처럼 반복 조사해야 하는 항목을 수집·비교·요약하고, 판단에 필요한 차이점과 근거를 정리합니다.
파일럿 이후에도 재사용 가능한 산출물을 만듭니다.
Agent가 맡을 목표, 입력 자료, 사용 가능한 도구, 완료 조건, 사람에게 넘겨야 하는 상황을 한 문서로 정리합니다.
검색, 문서 작성, 알림, 외부 시스템 호출 등 Agent가 사용할 수 있는 도구와 실행 전 승인 조건을 정의합니다.
자동 제안으로 충분한 경우, 사람이 수정해야 하는 경우, 반드시 승인 후 실행해야 하는 경우를 업무 기준으로 나눕니다.
Agent의 목표, 중간 판단, 도구 호출, 사람 승인, 실행 결과, 예외 상황이 추적되도록 기록 항목을 설계합니다.
성공한 실행, 수정된 제안, 중단된 작업, 반복 예외를 분석해 다음 Agent 적용 범위와 개선 방향을 판단합니다.
처음부터 크게 시작하지 않습니다.
반복성이 높고 영향 범위를 통제하기 쉬운 업무 하나를 골라 Agent 목표 정의 → 도구 호출 → 사람 승인 → 실행 기록까지 연결합니다.
외부 영향이 큰 업무보다 문서 검토, 리포트 초안, 이슈 분류처럼 결과를 사람이 빠르게 확인할 수 있는 업무를 먼저 고릅니다.
Agent가 무엇을 완료해야 하는지, 어떤 입력을 받아야 하는지, 언제 사람에게 넘겨야 하는지 완료 조건을 정합니다.
검색, 문서 생성, 분류, 알림, 업무 시스템 조회처럼 필요한 도구를 연결하되 실행 권한은 단계별로 제한합니다.
실제 업무 샘플로 Agent의 판단, 도구 호출, 승인 요청, 로그 기록이 기대한 흐름대로 작동하는지 확인합니다.
성과를 판단할 기준을 먼저 정합니다.
Agent가 목표를 이해하고 필요한 단계까지 안정적으로 도달했는지 확인합니다. 단순 호출 수보다 완료된 업무 비율을 봅니다.
사람이 Agent 제안을 얼마나 자주 수정하는지 분석해 프롬프트, 입력 자료, 도구 선택 기준을 개선합니다.
검색, 문서 생성, 알림, 시스템 조회 같은 도구 호출이 실패 없이 실행되는지와 실패 원인을 추적합니다.
Agent가 확신이 낮거나 권한이 부족한 상황에서 멈추고 사람에게 넘기는지 확인합니다.
목표, 판단, 도구 호출, 승인, 실행 결과가 남아 사후 검토와 운영 개선에 활용될 수 있는지 봅니다.
하지 않을 일도 명확히 합니다.
AgentMore는 무제한 자율 Agent를 만들지 않습니다. 외부 시스템 변경, 고객 발송, 결제·계약·삭제처럼 영향이 큰 실행은 사람 승인, 권한 제한, 실행 로그를 기본값으로 둡니다.
도입 전에 자주 묻는 질문을 정리합니다.
챗봇은 주로 답변을 생성하지만, AgentMore는 목표를 작은 작업으로 나누고 필요한 도구를 호출하며 승인 가능한 실행 흐름까지 설계합니다.
초기에는 자동 실행보다 제안, 검토, 승인, 기록을 우선합니다. 영향이 큰 작업은 사람 승인 없이는 외부 실행으로 이어지지 않도록 설계합니다.
반복성이 높고 결과를 사람이 빠르게 검토할 수 있는 업무가 적합합니다. 문서 검토, 리포트 작성, 이슈 분류, 반복 리서치가 좋은 시작점입니다.
업무 목표에 꼭 필요한 도구만 연결합니다. 검색, 문서 작성, 알림, 시스템 조회처럼 단계별 권한을 나누고 위험도가 높은 실행은 승인 뒤에만 진행합니다.
Agent가 확신이 낮거나 예외 상황을 만나면 멈추고 사람에게 넘기도록 설계합니다. 실패 원인은 로그로 남겨 프롬프트, 도구, 기준을 개선합니다.
필요합니다. 업무 기준, 도구 권한, 승인 조건, 예외 유형은 바뀌기 때문에 실행 로그와 운영 리포트를 기준으로 주기적으로 조정합니다.
Agent는 답변이 아니라 실행 단위를 관리합니다.
업무형 AI Agent는 프롬프트 하나로 완성되지 않습니다. 목표 정의, 작업 분해, 컨텍스트 선택, 도구 호출, 상태 관리, 사람 승인, 실행 로그가 함께 설계되어야 운영 가능한 Agent가 됩니다. AgentMore는 이 흐름을 작은 파일럿에서 검증한 뒤 반복 가능한 운영 구조로 확장합니다.
AI 적용 가능성을 먼저 진단합니다.
현재 문서, 업무 흐름, 검토 기준을 기준으로 가장 작은 검증 범위를 함께 정합니다.