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대규모 상담원형 AI 시스템 구축을 위한 엔터프라이즈 프레임워크
September 11, 2025

소개

AI를 중심으로 논의가 바뀌고 있습니다. 기업은 더 이상 AI를 사용할지 여부가 아니라 대규모로 운영하는 방법을 묻습니다. 상담원이 자율적으로 추론하고 계획하며 작업을 실행할 수 있는 시스템을 기반으로 하는 상담원형 AI(Agentic AI)를 만나보세요. 그러나 올바른 프레임워크가 없다면, 주도적인 AI 이니셔티브는 파일럿 연옥에서 지연될 위험이 있습니다.

이 문서에서는 오케스트레이션 패턴에서 거버넌스 모델에 이르기까지, 상담원형 AI 시스템을 구축하기 위한 엔터프라이즈급 프레임워크를 살펴봅니다.

Agentic AI의 정의와 프레임워크가 중요한 이유

  • 정의: 상담원형 AI는 여러 상담원으로 구성된 목표 지향적 시스템입니다.
  • 기존 AI와 비교했을 때의 주요 차별화 요소는 자율성, 조정, 적응성입니다.
  • 프레임워크가 중요한 이유는 반복성, 위험 관리, 비용 관리, 규정 준수입니다.

Agentic AI를 위한 핵심 엔터프라이즈 프레임워크

  1. 조정 체계: 다중 상담원 조정 패턴: 계획자-실행자, 관리자-근로자, 피어 투 피어 각각을 사용해야 하는 경우(엔터프라이즈 워크플로, IT 운영, 의사 결정이 많은 환경) 조정을 지원하는 도구 및 아키텍처(예: LangGraph, AutoGen, uTask)
  2. 거버넌스 및 위험 체계: 규정 준수를 위한 가드레일(SOC2, GDPR, 감사 가능성) 역할 기반 액세스 제어 및 정책 시행. 페일 세이프(fail-safe) 설계: 롤백, 모니터링, 사고 대응
  3. 평가 및 품질 체계: 지속적인 평가가 이루어집니다. 상담원 벤치마킹을 위한 골든 데이터 세트 생성 예외적인 케이스에 대한 Human-in-the-loop 합의
  4. 확장 및 배포 프레임워크: 하이브리드 배포: 온프렘, 사설 클라우드, 에지 기기 상담원이 초당 수천 건의 거래를 처리하도록 조정하기 위한 워크플로 패턴입니다. 사례 예시: 글로벌 규모의 IT 사고 해결 상담원

프레임워크 사용의 비즈니스 가치

  • 파일럿 단계에서 프로덕션 단계로 넘어가는 속도가 빨라집니다.
  • 예측 가능한 디자인 패턴을 통한 비용 최적화
  • 엔터프라이즈 AI 도입 위험을 줄였습니다.
  • 다중 상담원 시스템 전반에 걸쳐 개선된 투자 수익(ROI) 측정.

Uber AI Solutions의 관점

Uber AI Solutions는 전달, 부정행위 적발, 고객 운영과 같은 내부 시스템을 위한 상담원 오케스트레이션 프레임워크를 운영했으며, 이제 이 전문 지식을 기업으로 확대합니다.

Uber의 uTask 조정 플랫폼과 uLabel 데이터 품질 워크플로는 첫날부터 거버넌스와 반복성을 강화합니다.

프레임워크는 선택 사항이 아닙니다. 이는 실험적인 AI 상담원과 엔터프라이즈급 시스템을 구분하는 기초입니다.

Uber AI Solutions가 기업이 상담원형 AI 프레임워크를 대규모로 도입하는 데 어떻게 도움이 되는지 알아보기 → 지금 데모를 예약하세요.