정의
Agentic AI는 AI가 목표를 이해하고, 작업을 단계로 나누며, 필요한 도구를 호출하고, 중간 결과를 바탕으로 다음 행동을 조정하는 구조입니다.
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AI agent operating system
AgentMore
AI Agent가 업무를 이해하고 필요한 도구를 사용하되, 사람이 승인한 뒤 실행하도록 설계합니다.
AgentMore는 목표를 작은 작업으로 나누고 필요한 자료와 도구를 선택하는 업무형 AI Agent를 설계합니다. 답변 생성이나 정해진 자동화를 넘어, 실행 전에 승인을 받고 실행 결과를 기록하는 절차까지 갖춥니다.
도입 상담하기 ↗00 / Agentic AI
기업의 Agentic AI에는 사람이 통제할 수 있는 실행 절차가 필요합니다.
기업 도입 기준
기업 환경에서는 자율성보다 권한, 승인, 로그, 실패 복구, 평가 기준이 더 중요합니다. AgentMore는 이러한 기준을 업무 절차에 반영합니다.
Knowledge
Agent가 참고할 문서, 정책, 고객·상품 관련 정보와 각 자료의 출처를 명확히 합니다.
Tool use
검색, 문서 작성, 티켓 생성, 알림, API 호출처럼 사용할 수 있는 도구와 권한 범위를 정의합니다.
Human approval
외부 발송, 배포, 삭제, 계약 변경처럼 영향이 큰 행동에는 사람의 승인 단계를 둡니다.
Observability
어떤 지시를 받고, 어떤 도구를 호출했으며, 어떤 결과를 남겼는지 추적 가능하게 기록합니다.
관련 글: Agentic AI란 무엇인가: 챗봇 이후의 기업 AI 운영 구조
Agentic AI란 무엇인가: 챗봇 이후의 기업 AI 운영 구조 ↗01 / Built with
운영에 필요한 기준과 절차를 마련합니다.
Agent가 달성할 목표와 필요한 입력 자료, 완료 조건을 업무별로 정합니다.
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.
02 / Use cases
고객의 실제 고민에서 출발합니다.
01문서 검토 Agent
계약서, 제안서, 회의록을 읽고 핵심 쟁점, 누락 항목, 후속 조치를 정리해 담당자가 검토하고 승인할 초안을 만듭니다.
02리포트 작성 Agent
정해진 데이터와 템플릿을 참고해 주간 리포트나 캠페인 결과 보고서의 초안을 만들고, 승인을 받은 뒤 공유·배포합니다.
03운영 이슈 triage Agent
고객 문의, 내부 요청, 장애 징후를 분류하고 우선순위와 담당자를 제안해 초기 대응과 누락 방지를 돕습니다.
04리서치·비교 Agent
경쟁사, 가격, 상품 정보처럼 반복 조사해야 하는 항목을 수집·비교·요약하고, 판단에 필요한 차이점과 근거를 정리합니다.
03 / Deliverables
파일럿이 끝난 뒤에도 활용할 수 있는 자료를 만듭니다.
01
Agent 업무 정의서
Agent가 달성할 목표, 입력 자료, 사용 가능한 도구, 완료 조건, 사람에게 넘겨야 하는 상황을 한 문서로 정리합니다.
02
도구 호출·권한 설계표
검색, 문서 작성, 알림, 외부 시스템 호출 등 Agent가 사용할 수 있는 도구와 실행 전 승인 조건을 정의합니다.
03
승인·개입 기준표
자동 제안으로 충분한 경우, 사람이 수정해야 하는 경우, 반드시 승인 후 실행해야 하는 경우를 업무 기준으로 나눕니다.
04
상태·로그 구조
Agent의 목표, 중간 판단, 도구 호출, 사람의 승인, 실행 결과, 예외 상황을 추적할 수 있도록 기록 항목을 설계합니다.
05
파일럿 운영 리포트
성공한 실행, 수정된 제안, 중단된 작업, 반복되는 예외 상황을 분석해 Agent를 추가로 적용할 범위와 개선 방향을 정합니다.
04 / First scope
처음부터 크게 시작하지 않습니다.
반복성이 높고 영향 범위를 통제하기 쉬운 업무 하나를 골라 Agent 목표 정의 → 도구 호출 → 사람의 승인 → 실행 기록까지 연결합니다.
범위
외부 영향이 큰 업무보다 문서 검토, 리포트 초안, 이슈 분류처럼 결과를 사람이 빠르게 확인할 수 있는 업무를 먼저 고릅니다.
Agent 목표
Agent가 완료할 작업과 필요한 입력 자료를 정하고, 언제 사람에게 넘겨야 하는지 명확히 합니다.
도구 연결
검색, 문서 생성, 분류, 알림, 업무 시스템 조회처럼 필요한 도구를 연결하되 실행 권한은 단계별로 제한합니다.
검증
실제 업무 샘플로 Agent의 판단, 도구 호출, 승인 요청, 로그 기록이 기대한 흐름대로 작동하는지 확인합니다.
05 / Operating metrics
성과를 판단할 기준을 먼저 정합니다.
01작업 완료율
Agent가 목표를 이해하고 필요한 작업을 안정적으로 마쳤는지 확인합니다. 단순 호출 수보다 완료된 업무 비율을 봅니다.
02승인 전 수정 비율
사람이 Agent 제안을 얼마나 자주 수정하는지 분석해 프롬프트, 입력 자료, 도구 선택 기준을 개선합니다.
03도구 호출 성공률
검색, 문서 생성, 알림, 시스템 조회 같은 도구 호출의 성공 여부와 실패 원인을 추적합니다.
04예외·중단 처리율
Agent의 판단 확신도가 낮거나 권한이 부족한 상황에서 멈추고 사람에게 넘기는지 확인합니다.
05실행 로그 완결성
목표, 판단, 도구 호출, 승인, 실행 결과가 남아 사후 검토와 운영 개선에 활용될 수 있는지 봅니다.
06 / Boundary
적용 범위와 제한을 명확히 합니다.
AgentMore는 제한 없이 자율적으로 실행하는 Agent를 만들지 않습니다. 외부 시스템 변경, 고객 대상 발송, 결제·계약·삭제처럼 영향이 큰 작업에는 사람의 승인, 권한 제한, 실행 기록을 기본 요건으로 둡니다.
07 / FAQ
도입 전에 자주 묻는 질문을 정리합니다.
Q01AgentMore는 챗봇과 무엇이 다른가요?
챗봇은 주로 답변을 생성합니다. AgentMore는 목표를 작은 작업으로 나누고 필요한 도구를 호출하며, 사람이 승인한 뒤 실행하는 절차까지 설계합니다.
Q02AI Agent가 마음대로 실행하지 않나요?
초기에는 자동 실행보다 제안, 검토, 승인, 기록을 우선합니다. 외부에 영향을 크게 미치는 작업은 사람의 승인 없이 실행되지 않도록 설계합니다.
Q03어떤 업무부터 시작하는 것이 좋나요?
반복성이 높고 결과를 사람이 빠르게 검토할 수 있는 업무가 적합합니다. 문서 검토, 리포트 작성, 이슈 분류, 반복 리서치가 좋은 시작점입니다.
Q04Agent가 사용할 도구는 어떻게 정하나요?
업무 목표에 꼭 필요한 도구만 연결합니다. 검색, 문서 작성, 알림, 시스템 조회처럼 단계별 권한을 나누고 위험도가 높은 실행은 승인 뒤에만 진행합니다.
Q05잘못된 판단이나 실패는 어떻게 다루나요?
Agent의 판단 확신도가 낮거나 예외 상황이 발생하면 멈추고 사람에게 넘기도록 설계합니다. 실패 원인은 로그로 남겨 프롬프트, 도구, 기준을 개선합니다.
Q06도입 후에도 계속 관리가 필요한가요?
필요합니다. 업무 기준, 도구 권한, 승인 조건, 예외 유형은 바뀌기 때문에 실행 로그와 운영 리포트를 기준으로 주기적으로 조정합니다.
Agent architecture note
Agent는 답변 생성부터 업무 실행까지 관리합니다.
- 목표·맥락
- 도구·권한
- 사람의 승인
- 실행·기록
업무형 AI Agent는 프롬프트 하나로 완성되지 않습니다. 목표 정의, 작업 분해, 컨텍스트 선택, 도구 호출, 상태 관리, 사람의 승인, 실행 로그가 함께 설계되어야 운영 가능한 Agent가 됩니다. AgentMore는 이 흐름을 작은 파일럿에서 검증한 뒤 반복 가능한 운영 구조로 확장합니다.
START WITH YOUR BUSINESS
AI 적용 가능성을 먼저 진단합니다.
현재 문서와 업무 흐름, 검토 기준을 살펴보고 우선 검증할 범위를 함께 정합니다.