얼마 전 지인으로부터 이런 질문을 받았습니다.
“AI 에이전트가 그렇게 대단한 거야? 그냥 챗봇이랑 뭐가 달라?”
AI를 개발하는 사람 입장에서는 조금 섭섭할 수 있지만, 동시에 이 질문은 지금 우리가 풀어야 할 핵심을 정확히 짚습니다. 아직도 많은 이들에게 'AI 에이전트란' 무엇인지, 왜 중요하고 어떻게 쓰이는지 제대로 설명되지 않았다는 뜻이기도 하니까요.
이 글은 단순히 기술을 소개하는 것을 넘어서, AI 에이전트가 무엇인지, 어떤 구조와 원리로 작동하는지, 어떤 산업에서 어떻게 활용되고 있는지, 그리고 우리가 왜 지금 이 개념에 주목해야 하는지를 차근차근 설명해보려 합니다.
1. AI 에이전트란?
— 단순한 도우미를 넘어서
AI 에이전트(AI Agent)란, 한마디로 말하면 사용자의 목표를 대신 달성해주는 지능형 소프트웨어입니다. 단순한 명령어 실행 수준을 넘어서, 주어진 상황을 스스로 파악하고, 필요한 정보를 찾고, 판단을 내리고, 다른 도구들과 협업해 작업을 실제로 수행합니다.
예를 들어, 이메일을 정리해달라고 하면 단순히 분류하는 데 그치지 않고, 일정까지 자동으로 캘린더에 반영하고, 중요한 메일에 회신 초안을 써주기까지 하는 것이죠. 이건 그냥 '자동화'가 아니라, 행동할 줄 아는 AI, 즉 에이전트의 영역입니다.
전문가들은 AI 에이전트를 "환경을 관찰하고, 목표를 계획하고, 실행까지 책임지는 시스템"이라 정의합니다. 즉, 단순한 반응형이 아니라 목적 중심의 행동 주체라는 것이죠. 데이터를 수집하고 분석하며, 스스로 의사결정을 내려 외부 시스템과 상호작용할 수 있어야 합니다.
이 개념은 네 단계로 요약됩니다.
관찰(Observation) – 환경 또는 사용자로부터 정보를 받아들이고
추론(Reasoning) – 현재 상황을 이해한 뒤
계획(Planning) – 어떤 액션이 필요한지 스스로 판단하고
행동(Action) – 외부 도구나 시스템을 호출해 실제로 실행한다는 점입니다.
이 네 단계가 유기적으로 연결되어야 진짜 에이전트라고 부를 수 있습니다. 단순히 말만 오가는 챗봇과는 구조적으로 다르죠.
2. AI 에이전트 vs 챗봇 vs 어시스턴트 — 그 차이를 말하다
사실 많은 사람들이 AI 에이전트를 이야기할 때 챗봇이나 음성비서와 혼동하곤 합니다. Siri, Alexa, 카카오i 같은 서비스를 떠올리면서 "그거 그냥 말 걸면 대답하는 거 아니야?"라고 묻죠. 하지만 진짜 에이전트는 그보다 훨씬 깊은 레벨에서 작동합니다.
우선 챗봇은 보통 미리 정해진 규칙에 따라 대화를 이어가는 구조입니다. 고객센터 챗봇처럼 단순 반복 질문에 대답하거나, '예약'이라는 키워드를 인식해서 관련 메뉴를 보여주는 정도죠.
AI 어시스턴트는 챗봇보다는 조금 더 진화된 형태입니다. 사용자의 일정이나 이메일 패턴을 일부 학습해 알림을 보내거나 간단한 추천을 해줄 수 있죠. 하지만 여전히 수동적인 성격이 강하고, 외부 시스템과의 깊은 연동이나 여러 단계를 아우르는 복잡한 작업 수행에는 한계가 있습니다.
이런 한계를 뛰어넘는 것이 바로 AI 에이전트입니다. 에이전트는 단순히 반응하는 수준을 넘어서, 스스로 판단하고 외부 도구를 호출하며, 여러 단계를 오가며 결과를 만들어냅니다. 일회성 작업이 아니라 전체 흐름을 파악하고 이어주는 존재인 셈이죠.
예를 들어, 사용자가 "이번 주 미팅 요약 정리해서 팀에 메일 보내줘"라고 말하면, 에이전트는 지난 회의록을 불러오고, 요약하고, 팀원 리스트를 확인한 뒤, 초안을 작성하고 발송까지 완료합니다. 말 그대로 업무 파트너인 셈이죠.
최근에는 이러한 에이전트들이 단순한 안내를 넘어서, 실제 마케팅 자동화, 고객관리(CRM), 코드 작성, 제품 디자인, 교육 콘텐츠 개발 등 다양한 영역에서 활용되고 있습니다. 특히 복잡한 태스크를 여러 단계를 거쳐 완수해야 하는 상황일수록, 에이전트의 존재감은 더욱 커집니다.
정리하자면, 이렇게 구분할 수 있습니다.
챗봇: 질문-답변 중심, 룰 기반, 실행 없음
어시스턴트: 추천 중심, 일부 툴 연동 가능
에이전트: 판단-행동 중심, 도구 활용, 복합 업무 수행
앞으로 AI 기술이 진화할수록, 우리가 "AI를 쓴다"는 말 속에는 대부분 에이전트를 통해 업무를 분배하고, 실행을 위임한다는 의미가 담기게 될 것입니다.
3. 코파일럿 에이전트는 무엇인가요?
코파일럿 에이전트는 특정 도메인 또는 툴에 특화된 AI 에이전트의 한 유형으로, 사용자의 작업 맥락을 이해하고 실질적인 결과물을 만들어내는 '능동형 조력자'입니다. 단순히 질문에 답하거나 추천하는 수준을 넘어, 사용자의 흐름을 읽고 여러 도구를 오가며 복합적인 업무를 처리하는 역할을 수행합니다.
최근 몇 년 사이, 'Copilot'이라는 단어를 자주 듣게 되었습니다. 마이크로소프트, 깃허브, 노션, 아틀라시안까지—각종 SaaS 기업들은 자신들의 서비스를 위한 AI Copilot을 내놓고 있죠. 여기서 말하는 '코파일럿 에이전트'는 단순한 기능 보조를 넘어, 업무 전반을 도와주는 실질적인 조력자로 자리잡고 있습니다.
예를 들어 마이크로소프트 Copilot은 워드 문서를 기반으로 회의록을 자동 작성하고, 관련 이메일을 분석해 보고서를 요약하며, 엑셀 데이터를 인사이트 중심으로 재구성합니다. 이 모든 과정이 클릭 몇 번 없이, 자연어 지시만으로 이루어지죠. 이때 Copilot은 단순한 도우미가 아니라 도구 간 연계를 이해하고 주도하는 에이전트의 역할을 합니다.
개발자의 세계로 넘어가면 GitHub Copilot이 대표적인 사례입니다. 사용자가 작성 중인 코드의 흐름과 문맥을 파악하고, 필요한 함수나 테스트 케이스를 먼저 제안합니다. 단순히 "이런 함수가 필요할 것 같아요" 수준이 아니라, 그 함수가 어떤 외부 API와 연동되는지, 어떤 예외 처리가 필요한지까지 예측합니다. 이것이 바로 코파일럿 에이전트의 핵심입니다. 사용자의 맥락을 읽고, 여러 시스템 사이에서 연결고리를 만들어주며, 명시적으로 지시하지 않아도 업무를 수행하는 능력.
중요한 점은, 이런 에이전트들은 점점 더 많은 기업 솔루션에 내장되고 있다는 겁니다. Notion의 AI, Salesforce의 Einstein, Slack의 GPT 앱까지—모두가 코파일럿 에이전트를 전면에 내세우며 “업무 자동화의 새로운 기본값”을 만들어가고 있습니다.
결국 코파일럿 에이전트는 단순히 기술적 흥밋거리를 넘어, 미래의 일하는 방식 그 자체로 확장되고 있습니다. 향후 몇 년 안에 우리는 대부분의 SaaS에서, 코파일럿 에이전트를 통해 문서를 쓰고, 데이터를 분석하고, 동료와 협업하게 될 것입니다.
4. AI 에이전트 서비스 종류 총정리
AI 에이전트는 산업마다 특화된 형태로 진화 중이며, 각기 다른 목표와 인터페이스를 갖춘 에이전트들이 빠르게 자리 잡고 있습니다. 아래는 현재 주목받는 AI 에이전트 서비스 유형들입니다.
1) 일상형 에이전트 — 생산성 도구 속 비서
Microsoft Copilot (Office 365): 문서 작성, 일정 요약, 보고서 자동화 등 전사 업무 흐름을 자동화합니다.
Notion AI: 회의록 정리, 문서 요약, 템플릿 자동 완성 등 협업 환경에 최적화된 AI 비서 역할을 수행하죠.
이런 일상형 에이전트들은 텍스트를 받아 맥락을 이해하고, 단계를 건너뛰어 최종 결과를 제시하는 방식으로, 이미 수많은 직장인의 작업 패턴을 바꿔놓고 있습니다.
2) 개발자 도구형 에이전트 — 코딩을 도와주는 동료
GitHub Copilot: 사용자의 코드 맥락을 실시간 분석해 코드 자동 완성, 테스트 생성, API 호출 등 제안합니다.
Amazon CodeWhisperer: 클라우드 환경에 특화된 추천으로 코드 생산성과 안정성을 함께 챙깁니다.
개발자 에이전트는 단순 자동완성을 넘어, 프로젝트 문맥과 API 생태계까지 고려해 실제 로직을 만들어주는 수준으로 진화하고 있습니다.
3) 고객지원·세일즈형 에이전트 — '응답'을 넘은 '행동'
Intercom Fin AI Agent: 단순 응대가 아닌, 사용자 맥락 파악 → 리소스 안내 → 티켓 생성까지 연결합니다.
Salesforce Einstein Agent: CRM 기반으로 고객의 과거 행동, 예측 행동, 최적 응답을 조합해 자동 실행합니다.
고객지원 에이전트는 이미 단순한 챗봇을 대체하며, 비즈니스 레버리지 포인트로 작용하고 있습니다.
4) 교육형 에이전트 — 맞춤형 튜터로 변신
Duolingo Max: GPT 기반 인터랙티브 학습 시스템으로, 실시간 대화 연습과 문법 교정을 제공합니다. 반복 학습이 아닌 맥락 기반 튜터링을 통해 학습의 흥미와 효율을 동시에 높입니다.
Khanmigo: GPT-4 기반 교육 에이전트로, 학생이 문제를 풀어가는 과정을 함께 따라가며 사고 과정을 유도하고, 올바른 학습 방향을 설정해주는 '대화형 코치' 역할을 수행합니다.
이러한 교육형 에이전트는 단순 반복 퀴즈가 아니라, 상황에 맞춰 지도 방향을 설계하는 역할로 진화하고 있죠.
5) 기업 내 자동화형 에이전트 — 오케스트레이터의 등장
한국딥러닝 DEEP OCR+ Agent: 스캔 문서 인식 → 필드 분류 → ERP 업로드까지 연결된 에이전트 사례로, 실제 행위까지 책임집니다.
기업형 에이전트는 단순히 도와주는 것이 아니라, 한 축의 '자동화된 구성원'으로 움직입니다. 이들은 복잡한 API 체계를 연동하고, 보안 기준도 충족시켜야 하기에 기술적 완성도가 높은 편입니다.
5. AI 에이전트 개발 & 오케스트레이션 실전 가이드
에이전트를 개발할 때의 주요 구성 요소는?
AI 에이전트를 만들기 위한 기본 구성은 다음과 같이 나뉩니다.
환경 이해 – 사용자의 입력뿐만 아니라, 문서, API, 데이터베이스 등 다양한 외부 정보까지 에이전트가 받아들이고 판단할 수 있도록 해야 합니다.
목표 설정 및 플래너 – 단기 목표인지 장기 목표인지, 스스로 판단하거나 사용자로부터 명확한 인텐트를 받아야 합니다.
툴과 API 연결 – 실제 행동을 수행할 수 있는 외부 시스템들과 연동되는 구조가 핵심입니다. 예: 이메일 전송, 캘린더 등록, 데이터베이스 업데이트 등
메모리와 상태 관리 – 여러 단계의 작업을 기억하거나, 이전 작업 맥락을 고려해 새로운 판단을 내릴 수 있는 구조가 필요합니다.
피드백 루프와 모니터링 – 결과가 정확했는지, 문제가 있었는지를 다시 반영해 성능을 개선할 수 있어야 합니다.
오케스트레이션이 중요한 이유
에이전트는 단일 작업만 하는 것이 아니라 여러 개의 태스크를 조합해 하나의 목표를 달성하는 존재입니다. 그렇기 때문에 오케스트레이션, 즉 작업 간의 흐름과 순서를 조율하는 기능이 필수입니다.
예를 들어 ‘보고서 자동화’라는 작업을 수행한다고 하면
먼저 관련 데이터를 수집하고,
그 데이터를 요약하거나 정리하고,
이를 문서화하고,
문서를 이메일로 발송하는 단계까지
이 모든 흐름을 단일 에이전트 혹은 여러 에이전트가 협업해 수행해야 하죠.
이를 위해 다음과 같은 설계 패턴이 활용됩니다.
Sequential Chain: 순차적인 흐름으로 단계를 하나씩 밟아나가는 구조. 단일 태스크 자동화에 적합합니다.
Planner / Executor 구조: 고수준의 전략을 수립하는 에이전트와, 실제 작업을 실행하는 에이전트를 분리해 각각 맡기는 구조. 복잡한 과업에서 자주 사용됩니다.
Swarm Agent (계층형): 여러 에이전트가 각각 다른 역할을 맡고, 상위 에이전트가 이를 조정하는 방식. 협업과 분산 처리가 중요한 워크플로에 적합하죠.
또한 보안성과 신뢰성 측면에서는 다음과 같은 기능이 반드시 고려되어야 합니다.
AES-256 수준의 데이터 암호화
OAuth 2.0 기반 인증·인가 구조
MCP(Monitor-Control-Plan) 기반 운영 대시보드 구축
AI 에이전트는 단순히 “GPT 붙여서 뭔가 자동화하자”가 아니라, 생각보다 더 많은 구성 요소와 설계를 요구하는 시스템입니다. 하지만 그만큼 잘 설계된 에이전트는 인간이 하기 번거로운 일들을 정확하고 일관되게 처리하며, 수많은 비즈니스 프로세스의 흐름을 재정의하게 됩니다.
✅ 한국딥러닝 대표 기고
비전 OCR은 돈 버는 AI...정확도·사업성 모두 잡아
6. AI 에이전트 사례 TOP 5
이제 이론을 넘어 실제로 어떻게 쓰이고 있는지를 볼 차례입니다. AI 에이전트는 이미 여러 산업에서 도입되어 구체적인 성과를 내고 있습니다.
1) Slack GPT Agent
– 회의 정리부터 메시지 초안까지
슬랙은 최근 자체 GPT 기반 에이전트를 도입해, 팀 채널의 대화를 요약하거나 회의록을 자동 생성하고, 특정 주제에 맞춘 메시지 초안까지 생성하도록 지원하고 있습니다. 특히 이 에이전트는 이전 대화 맥락을 기억해 톤과 형식까지 맞춰주는 것이 특징이죠.
2) Jasper Workflow Agent
– 마케팅 콘텐츠도 자동으로
콘텐츠 마케팅 분야에서는 Jasper AI가 다양한 워크플로우 에이전트를 제공합니다. 예를 들어 '신제품 소개 블로그'라는 목표를 설정하면, 시장 조사부터 키워드 선정, 본문 작성, 이미지 생성까지 단일 에이전트가 연동됩니다.
3) Notion AI
– 팀 문서 협업을 에이전트가 도와준다
노션의 AI 기능은 단순한 문서 보조를 넘어, 일정 조율 문서 초안, 회의록 요약, 프로젝트 구조화까지 수행합니다. 특히 팀 단위로 함께 쓰는 환경에서, ‘작업의 흐름’을 이해하고 먼저 제안해주는 경험이 특징입니다.
4) Tesla FSD 에이전트
– 자율주행 AI 그 자체
자동차 산업에서는 테슬라의 Full Self-Driving 기능이 대표적인 사례입니다. 이 에이전트는 주변 센서 정보를 종합해 도로 상황을 판단하고, 목적지까지 최적 경로를 스스로 계산해 운전까지 수행합니다. 사실상 로봇 에이전트에 가까운 구조죠.
5) 한국딥러닝 DEEP OCR+
– 문서를 ‘읽고, 정리하고, 전달하는’ 업무 자동화
한국딥러닝의 DEEP OCR+는 AI 에이전트를 기반으로 문서 인식, 필드 추출, 자동 분류, ERP 업로드까지 한 번에 연결되는 자동화 파이프라인을 제공합니다. 실제로 수작업 대비 80% 이상 시간을 단축한 사례가 있으며, PDF 수만 건을 단 2주 만에 정리한 경험이 있습니다.
7. AI 에이전트 분석·모니터링(MCP)
— 보이지 않는 곳에서의 운영
AI 에이전트를 도입한 많은 조직이 처음에 놓치기 쉬운 것 중 하나가 바로 운영과 모니터링입니다. 아무리 똑똑한 에이전트라도, 실제 환경에서는 오작동하거나, 비정상적인 응답을 반복하거나, 사용자의 기대에 미치지 못하는 경우가 생기기 마련이죠. 그렇기 때문에 AI 에이전트에는 단순한 ‘자동화 도구’를 넘어선 운영 체계, 특히 MCP 구조가 반드시 필요합니다.
MCP란 무엇인가요?
MCP는 Monitor-Control-Plan의 약자입니다. 이름 그대로, 에이전트의 동작을 관찰(Monitoring)하고, 이상 행동을 제어(Control)하며, 향후 작동 방식을 개선하거나 재설정(Planning)하는 구조를 말합니다.
단순한 로그 수집이나 사용 통계 분석을 넘어서, 에이전트가 내리는 의사결정 과정 자체를 추적하고 피드백 루프를 만드는 것이 핵심입니다. 예를 들어 다음과 같은 상황을 떠올려볼 수 있죠.
에이전트가 반복적으로 비슷한 오류를 일으키는가?
특정 조건에서 비정상 응답(환각)이 발생하고 있는가?
사용자 피드백을 반영해 성능을 개선하고 있는가?
이런 질문에 답하려면, 단순한 모니터링이 아니라 에이전트 내부 상태와 행동 흐름까지 들여다볼 수 있는 체계가 필요합니다.
MCP를 위한 핵심 구성 요소들
행동 로그 및 대화 트레이스: 입력→의사결정→출력의 흐름을 시각화하여, 어느 단계에서 오류가 발생했는지 추적할 수 있어야 합니다.
모델 성능 지표 대시보드: 정답률, 환각률, 응답 시간, 태스크 성공률 등을 실시간으로 추적하는 그래프 기반 지표 제공
사용자 피드백 수집 루프: thumbs-up/down, 주관식 평가 등 사용자의 반응을 다시 학습에 활용하는 구조
자동 알림 및 대응 시스템: 특정 임계치(예: 에러율 20% 이상 초과 시)에 도달하면 운영자에게 알림을 보내거나, 에이전트를 일시 중단시켜 재학습 유도
실제 MCP 사례: 한국딥러닝 내부 MCP 구성
한국딥러닝의 문서처리 AI 에이전트(DEEP OCR+ 포함)는 단순히 성능 평가 지표를 보는 수준을 넘어서, 다음과 같은 MCP 체계를 갖추고 있습니다.
모든 문서별 처리 단계 로그 자동 수집 및 시각화
ERP 연동 과정에서 오류 발생 시 에이전트 자동 대기/재시도 로직 적용
도메인별 성능 편차를 주기적으로 분석해 학습 보완 루틴 설계
이처럼 MCP는 단순한 옵션이 아니라, AI 에이전트를 '비즈니스에서 신뢰할 수 있게 만드는 핵심 요소'입니다.
8. AI 에이전트 코인·토큰 경제
— 탈중앙형 에이전트의 실험
AI 에이전트는 클라우드 서비스뿐 아니라, Web3 생태계에서도 주목받고 있습니다. 대표적인 사례로는 Fetch.ai와 Bittensor(TAO)가 있습니다.
이들은 블록체인 기반 네트워크에서 개별 에이전트가 작동하며, 학습 기여나 연산 제공에 따라 보상을 받는 구조를 실험 중입니다. 일종의 ‘탈중앙형 AI 오케스트레이션’이라고 볼 수 있죠.
Fetch.ai: 공급망·모빌리티·에너지 산업 등에서 사용 가능한 마이크로 에이전트를 등록하고, 그 활동에 따라 토큰으로 보상을 제공합니다.
Bittensor(TAO): AI 모델 자체를 탈중앙 네트워크에서 학습·제공하게 하고, 성능 평가를 기반으로 보상을 분배합니다.
아직은 실험 단계지만, 장기적으로는 중앙 클라우드에 의존하지 않고 에이전트 네트워크 자체가 알아서 운영되는 자율 구조가 가능해질 수도 있습니다.
9. AI 에이전트 PDF 파이프라인
— 문서 자동화 실무
AI 에이전트가 단순한 대화형 서비스나 추천 시스템에 머무르지 않고, 실제 업무 자동화의 주체로 작동하는 사례 중 하나가 바로 문서 처리 영역입니다.
특히 PDF 문서는 기업에서 가장 자주 다루지만, 가장 자동화하기 어려운 형식 중 하나입니다. 여기에 AI OCR 기술과 에이전트를 결합하면, 사람이 하나하나 확인하던 단계를 빠르게 대체할 수 있습니다.
예를 들어 한국딥러닝의 DEEP OCR+ 에이전트는 다음과 같은 흐름으로 구성되어 있습니다.
OCR 에이전트: 스캔된 문서에서 텍스트를 인식하고 구조화
분류 및 검증 에이전트: 인식된 데이터를 자동으로 필드별로 분류하고, 누락 항목이나 오류 여부 확인
업로드 에이전트: 검토가 완료된 데이터를 ERP 시스템 등으로 자동 전송
분석 에이전트: 처리 건수, 오류율, 검수 이력 등을 시각화하여 리포트 생성
이 전체 흐름은 사람이 '지시'하지 않아도 스스로 판단하고 다음 단계로 넘어가는 구조이며, 실제로 수만 건의 문서를 1주 내에 처리한 사례가 존재합니다.
즉, 이 파이프라인은 “단계별 자동화”가 아닌 “흐름 전체를 감싸는 AI 에이전트 구조”라는 점에서 의미가 큽니다.
10. 지능형 에이전트 시대, 조직이 지금 준비할 것
AI 에이전트가 ‘기술’이 아닌 ‘조직 역량’이 되는 시대입니다. 단순히 도입 여부를 고민하기보다, 어떻게 우리 조직 안에서 유기적으로 작동하게 만들 수 있을지를 고민해야 합니다.
다음은 AI 에이전트를 조직 내에 안착시키기 위해 필요한 핵심 준비사항입니다.
1) 데이터 거버넌스
민감 정보 처리 기준, 데이터 정합성 확보, 학습/사용 구분 정책 등을 사전에 설정해야 합니다.
2) 에이전트 전략 로드맵
단발성 파일럿에서 끝나지 않도록, PoC → 유닛 적용 → 전사 확산이라는 로드맵을 그려야 합니다.
3) 역할 재정의와 인재 리스킬링
에이전트가 반복 업무를 대신하게 되면, 사람은 판단과 창의 중심으로 역할이 전환됩니다. 이에 맞춰 ‘프롬프트 설계자’, ‘에이전트 운영자’ 같은 새로운 역할도 등장하게 되죠.
4) KPI 재설계
기존의 단순 생산성 지표를 넘어서, 에이전트가 실제 업무 프로세스에 기여한 정도를 반영한 KPI 체계가 필요합니다.
이제는 '만들어볼 때'
AI 에이전트는 더 이상 먼 미래의 기술이 아닙니다. 오히려 지금 바로 적용할 수 있고, 그 결과를 빠르게 확인할 수 있는 도구입니다. 문제는 “우리가 그걸 어떻게 쓰느냐”죠.
지금까지 정리한 내용을 다시 한 번 요약하면
AI 에이전트는 목표 중심으로 행동하고 도구를 사용하는 자율형 시스템입니다.
단순한 챗봇이나 어시스턴트와는 전혀 다른 구조와 역할을 갖습니다.
코파일럿 형태로 다양한 SaaS와 업무 도구 속에 들어와 있습니다.
실제로 이미 수많은 산업에서 도입되어 실질적인 결과를 만들고 있습니다다.
개발과 운영에는 설계, 오케스트레이션, MCP 같은 체계적인 전략이 필요합니다.
그리고 마지막으로,
우리 조직에서 지금 당장 적용해볼 수 있는 가장 현실적인 시작점은?
바로 ‘문서 자동화’, ‘고객지원’, ‘보고서 작성’ 같은 구체적인 워크플로우입니다.
한국딥러닝은
DEEP OCR+를 중심으로, 실무에서 바로 쓸 수 있는 AI 에이전트 구조를 제공합니다.
단 2주 안에 샘플 도입→성과 확인→정식 적용까지 가능한 빠른 도입 프로세스를 지원합니다.
석박사급 엔지니어와 함께하는 PMO 체계로, 기술 도입부터 커스터마이징까지 함께합니다.
AI 에이전트가 실제로 ‘일하는 동료’가 되는 경험, 지금 바로 시작해보세요.
