지난 포스팅에서는 기업이 AI 에이전트를 실무 현장에 적용할 때 직면하게 되는 4가지 현실적인 장벽—보안과 신뢰성, 운영 효율과 안정성, 가시성 확보의 어려움, 그리고 운영의 역설—에 대해 살펴보았습니다. 아무리 지능이 뛰어난 에이전트라 할지라도, 기업의 보안 가이드라인 내에서 철저히 통제되고 복잡한 비즈니스 로직에 맞춰 관리되지 않는다면 진정한 의미의 AX(AI 전환)를 완성하기 어렵습니다.
결국 중요한 것은 모델의 성능 그 자체가 아니라, 에이전트의 행동을 모니터링하고 비즈니스 목적에 맞게 제어할 수 있는 '안정적인 운영 환경'입니다. 개별적인 개발 방식으로는 해결하기 어려운 이러한 운영상의 난제들을 체계적으로 관리하고 통합할 수 있는 플랫폼이 필요한 이유이기도 합니다.
세렝게티 AI Agent Studio는 이러한 요구를 충족하며 에이전트 운영의 실질적인 해법으로 인식되어 다양한 고객사에서 활용되고 있습니다. AI 에이전트를 비즈니스 파트너로 안정적으로 안착시키도록 지원하는 세렝게티 AI Agent Studio의 4가지 핵심 강점을 자세히 살펴보겠습니다.
세렝게티 AI Agent Studio의 4가지 강점
1. 지속 가능한 운영: 실무자 중심의 에이전트 빌더
개발을 맡은 부서에만 전적으로 의존하다 보면, 빠르게 변하는 현장 요구에 제때 대응하기가 어렵습니다. 세렝게티 AI Agent Studio는 현장 실무자가 필요한 기능을 직접 개선하고 관리할 수 있는 환경을 제공하여 에이전트를 끊임없이 실무에 맞춰 최적화할 수 있게 돕습니다.
GUI 기반 에이전트 생성: 비전문가도 누구나 쉽고 빠르게 에이전트를 생성할 수 있도록 LLM 선택, 지침 설정, 지식 선택, 도구 선택의 4단계 설정만으로 맞춤형 에이전트를 빌드하는 GUI 환경을 제공합니다. 이를 통해 복잡한 코드 작성 없이도 비즈니스 목적에 맞는 에이전트를 즉시 생성하여 업무에 투입할 수 있습니다.
바이브 코딩(Vibe Coding) 지원: 코드를 직접 작성하지 않고 자연어로 의도를 설명하면 AI가 실행 가능한 코드를 생성해주는 바이브 코딩 기능을 지원합니다. 덕분에 전문 개발 지식이 없는 기획자나 운영자도 필요한 도구 함수를 직접 구현하거나, 비즈니스 환경 변화에 맞춰 에이전트의 로직을 즉각 수정하고 보완할 수 있습니다.
즉시 활용 가능한 배포: 개발된 에이전트를 실무에 즉시 활용할 수 있도록 웹사이트에 빠르게 적용 가능한 임베드 스크립트를 자동 생성해줍니다. 또한 외부 시스템 연동을 위한 API 자동 생성 기능을 지원하여 별도의 복잡한 연계 작업 없이도 실무 적용 시간을 획기적으로 단축하고 서비스 확산을 용이하게 합니다.
세렝게티 AI Agent Studio는 기술적 장벽을 낮춤으로써 현업 실무자가 직접 에이전트를 고도화할 수 있는 자생적 생태계를 마련하며, 이는 기업이 변화하는 시장 환경에 맞춰 AX 전략을 가장 기민하고 지속 가능하게 추진할 수 있는 동력이 됩니다.
2. 안정적 확장: 효율적인 운영을 위한 멀티 에이전트
하나의 에이전트가 모든 업무를 한꺼번에 처리하려고 하면, 로직이 서로 꼬이거나 같은 동작을 의미 없이 반복하는 오류가 생기기 쉽습니다. 세렝게티 AI Agent Studio는 복잡한 업무를 작은 단위로 쪼개고 이를 유기적으로 잇는 '협업 구조'를 통해 시스템이 멈추지 않고 안정적으로 돌아가게 합니다.
Master-Sub 에이전트(A2A): 복잡한 워크플로우와 비즈니스 로직 구현을 위해 단일 에이전트를 연결하여 확장된 작업을 수행하는 마스터 에이전트 기능을 지원하며, 사용자의 의도에 따라 적절한 서브 에이전트를 활용하도록 구성할 수 있습니다.
내 업무에 필요한 도구의 활용(API): AI 에이전트가 아무리 뛰어난 기능을 가졌더라도 정작 내 업무를 해결해주지 못한다면 실질적인 가치를 느끼기 어렵습니다. 진정한 업무 파트너라면 사용자의 필요에 맞춰 기능을 확장하고 실제 업무에 즉시 적용할 수 있어야 합니다. 세렝게티 AI Agent Studio는 이러한 관점에서 실무 환경의 API를 자유롭게 활용하고, 사용자에게 필요한 도구를 직접 추가하며 에이전트의 역량을 계속해서 확장해 나갈 수 있는 환경을 제공합니다.
공개된 도구의 활용(MCP): LLM이 외부 데이터 및 기능과 상호 작용할 수 있도록 도와주는 표준화된 프로토콜인 MCP(Model Context Protocol)를 지원하여 구글 드라이브, 슬랙, 노션 등 외부 도구를 손쉽게 연계합니다.
서버리스 기반 자원 관리: 코드 개발 외에 인프라 관리가 불필요한 서버리스 환경을 지원하며, 함수 호출 시에만 컨테이너를 자동 생성/실행/종료(Scale to zero)하여 효율적인 자원 운영과 리소스 최적화를 달성합니다.
이러한 멀티 에이전트 오케스트레이션과 서버리스 아키텍처는 시스템 부하를 효과적으로 분산시키고 리소스 낭비를 차단하여, 대규모 비즈니스 환경에서도 끊김 없고 경제적인 에이전트 운영을 가능케 합니다.
3. 보안과 신뢰성: 데이터 주권을 보장하는 RAG-Ops
에이전트에게 시스템 접근 권한을 부여할 때 발생하는 데이터 유출과 환각 현상은 기업의 보안 신뢰도를 낮추는 주요 원인입니다. 세렝게티 AI Agent Studio는 이를 '폐쇄형 관리 구조'로 해결하여 데이터 주권과 답변의 정확성을 동시에 확보합니다.
높은 정확도의 RAG-Ops: 내부 문서 등 지식 데이터베이스 활용을 위한 자체 파서 및 임베딩 모델을 탑재하고 있으며, PDF, DOCX, HWP 등 다양한 문서 형식을 벡터화하여 신뢰할 수 있는 데이터 기반의 정확한 답변을 제공합니다.
폐쇄망 Private LLM 지원: 인터넷이 차단된 폐쇄망 환경에서도 안전하게 Private LLM(sLLM)을 활용할 수 있어, 기업의 민감한 데이터나 비즈니스 로직이 외부로 유출될 우려를 근본적으로 차단합니다.
시스템 프롬프트 제어: 에이전트의 역할 정의 및 제약 사항을 규정하는 지침 설정을 통해 에이전트의 기능을 제어하며, AI 프롬프트 생성 기능을 통해 손쉽게 고품질의 에이전트 지침을 설정할 수 있습니다.
이처럼 세렝게티 AI Agent Studio는 강력한 보안 프레임워크와 정교한 지식 관리 체계를 결합함으로써, 기업이 가장 우려하는 정보 유출 리스크를 원천적으로 방지하고 비즈니스 의사결정에 필요한 데이터 무결성을 보장합니다.
4. 가시성 및 분석: 블랙박스를 해결하는 모니터링
문제가 생겼을 때 AI가 왜 그렇게 판단했는지 모른다면, 똑같은 실수를 반복할 수밖에 없습니다. 세렝게티 AI Agent Studio는 에이전트가 어떤 과정을 거쳐 생각하고 행동했는지를 데이터로 투명하게 보여줍니다.
추론 과정의 시각화: 에이전트의 지속적인 성능 향상을 위해 사용자의 질의응답 로그를 실시간으로 조회하고 대화 내용을 상세히 확인할 수 있는 환경을 제공합니다.
실시간 모니터링: 에이전트의 사용 현황을 직관적으로 파악할 수 있도록 총 대화 수, 활성 사용자 수, 평균 세션 상호작용 수 등의 정보를 대시보드 형태로 제공합니다.
성능 및 평가 관리: 기간별 토큰 사용량과 출력 속도를 분석하는 것은 물론, 지속적인 성능 향상을 위해 대화 이력을 평가하고 관리하는 통합 Agent-Ops 환경을 지원합니다.
결국 운영자는 블랙박스 같았던 AI의 사고 과정을 투명하게 들여다봄으로써 서비스의 신뢰도를 실시간으로 검증할 수 있으며, 이는 사고 발생 시 신속한 원인 규명과 지속적인 성능 최적화의 기반이 됩니다.
세렝게티 AI Agent Studio는 이미 다양한 산업 현장에서 그 실효성을 입증하고 있습니다. 한국항공우주산업(KAI)은 AI Pilot 개발을 위한 MLOps 구축 사업에 세렝게티 AAS를 AI 에이전트 플랫폼으로 도입하여, 개발 생산성을 높이고 출시 속도를 단축하는 성과를 거두고 있습니다. 또한 NIA(한국지능정보사회진흥원)의 배리어프리 키오스크 운영 지원 사업에서는 내부 지식 데이터를 활용한 맞춤형 AI 에이전트 구현 솔루션으로 공급되어, RAG 구축 생산성을 획기적으로 향상시켰습니다.
AI 에이전트의 진정한 가치는 도입을 넘어 '안정적인 운영'에 있습니다. 세렝게티 AI Agent Studio는 AI Agent라는 아직은 미 성숙한 미래의 파트너를 나의 업무의 동반자로 육성할 수 있는 체계를 제공함으로써, AI의 행동을 관리 가능한 영역으로 끌어올려, 비즈니스 가치를 실현하는 든든한 파트너가 될 것입니다.
[세렝게티 AI Agent Studio FAQ]
Q1. 보안이 중요한 금융이나 공공기관에서도 사용이 가능한가요?
A. 네, 가능합니다. 세렝게티 AI Agent Studio는 완전한 폐쇄망(On-Premise) 환경 구축을 지원합니다. 외부 인터넷 연결 없이 사내 인프라 내에 Private LLM을 설치하여 운영할 수 있으므로, 기업의 핵심 데이터나 비즈니스 로직이 외부로 유출될 우려가 전혀 없습니다.
Q2. 개발자가 아닌 현업 실무자가 직접 에이전트를 수정하면 시스템에 무리가 가지 않을까요?
A. 세렝게티는 실무자가 안전하게 개선할 수 있도록 GUI 기반의 빌더와 바이브 코딩환경을 제공합니다. 사용자가 직접 코드를 건드리는 것이 아니라, 자연어로 의도를 전달하면 플랫폼이 검증된 로직을 생성하는 방식이므로 시스템 안정성을 해치지 않습니다. 또한 서버리스 아키텍처가 자원을 독립적으로 관리하여 특정 에이전트의 수정이 전체 시스템 부하로 이어지지 않도록 설계되었습니다.
Q3. AI 에이전트가 잘못된 답변을 하거나 엉뚱한 기능을 실행(환각 현상)하면 어떻게 대응하나요?
A. 세렝게티는 '추론 과정 시각화' 기능을 통해 AI가 답변을 내놓기까지 어떤 지식을 참고하고 어떤 도구를 선택했는지 모든 단계를 투명하게 보여줍니다. 만약 오류가 발견되면 '성능 및 평가 관리' 기능을 통해 즉시 지침을 수정하거나 참조 데이터를 보완하여 빠르게 성능을 최적화할 수 있습니다.
Q4. 도입 후 비즈니스 규모가 커지면 인프라를 새로 구축해야 하나요?
A. 아닙니다. 세렝게티는 서버리스기반의 오토스케일링을 지원합니다. 트래픽이 적을 때는 자원을 최소화(Scale-to-zero)하여 비용을 아끼고, 업무량이 급증할 때는 플랫폼이 알아서 자원을 확장하여 대응합니다. 따라서 인프라 재구축에 대한 고민 없이 비즈니스 성장에 맞춰 유연하게 에이전트 서비스를 확장할 수 있습니다.
Q5. 기존에 사용 중인 사내 시스템이나 레거시 데이터와도 연동이 쉬운가요?
A. 네, 세렝게티는 기업의 기존 IT 자산을 그대로 활용할 수 있도록 설계되었습니다. 별도의 대대적인 시스템 개편 없이도 표준화된 API 연동과 MCP등을 통해 기존의 데이터베이스나 협업 툴(슬랙, 노션 등)을 에이전트와 즉시 연결할 수 있습니다.