규칙 기반 RPA는 예외 상황에 취약하고, LLM 단독으로는 실제 업무를 끝까지 완료하지 못해 중간에 사람이 개입해야 합니다.
데이터 수집, 보고서 작성, 이메일 응대, 일정 조율 등 반복적이지만 판단이 필요한 업무에 고급 인력이 낭비됩니다.
CRM, ERP, 슬랙, 이메일 등 여러 시스템에 흩어진 데이터를 수동으로 취합·처리하는 과정에서 오류와 지연이 발생합니다.
LLM이 추론(Reason)과 행동(Act)을 반복하며 목표를 달성하는 ReAct 패턴으로 복잡한 멀티스텝 업무를 자동 완료합니다.
조사, 분석, 실행, 검증을 담당하는 전문 에이전트들이 협력하는 멀티 에이전트 시스템으로 복잡한 워크플로우를 처리합니다.
웹 검색, DB 조회, API 호출, 파일 처리 등 외부 도구를 LLM이 직접 활용하도록 설계해 실제 시스템과 연계합니다.
중요 의사결정 시점에서 사람의 승인을 요청하는 Human-in-the-Loop 구조로 안전하고 신뢰할 수 있는 자동화를 구현합니다.
자동화할 업무의 단계, 필요한 도구, 예외 처리 시나리오를 상세 분석합니다.
핵심 기능만 구현한 프로토타입으로 실제 데이터를 사용한 동작 검증을 진행합니다.
필요한 외부 시스템 API, 데이터베이스, 내부 도구를 에이전트와 연결합니다.
오류 처리, 할루시네이션 방지, 인간 검토 포인트를 설계하고 테스트합니다.
프로덕션 배포 후 에이전트 행동 모니터링 대시보드로 지속적인 품질을 보장합니다.
계약서 업로드 시 리스크 조항 탐지, 유사 판례 검색, 수정 제안까지 자동 수행하는 법률 에이전트
이력서 분석, 직무 적합도 평가, 면접 일정 조율, 평가 보고서 작성까지 채용 프로세스 자동화
잠재 고객 리서치, 개인화 이메일 작성, CRM 입력, 후속 알림까지 영업 사이클 전자동화
85%
평균 업무 자동화율
에이전트 도입 후 수동 처리 비율
24/7
무중단 운영
휴일·심야 포함 자동 처리
3배
처리량 증가
동일 인원 대비 업무 처리 용량
99.2%
정확도
검증된 에이전트 작업 성공률
소상공인 법률 상담 챗봇
사업계획서·견적서 생성 AI
AI 기반 마케팅 자동화 플랫폼
