AI 에이전트 개발
역할이 나뉜 에이전트가 초안을 만들고 조정 에이전트가 취합하는 업무형 멀티에이전트 시스템을 설계·구축합니다. 외부 LLM API 연동, 문서 읽기, 승인 흐름까지 포함합니다.
업무형 AI 에이전트 시스템 · 화면 구성
About SJTP
기획부터 AI 에이전트 운영까지
직접 실행하는 파트너
AI 도입은 모델을 연결하는 것으로 끝나지 않습니다. 어떤 업무를 맡길지 정의하고, 사람이 판단할 지점을 설계하고, 출시 뒤에도 결과물을 다듬어야 실제 업무에서 쓰입니다.
신정테크피아는 2020년에 설립해 전기전자 시스템 제조, 교육실험용 기자재, 컴퓨터 시스템 통합 자문·구축, 응용 소프트웨어 개발을 사업 영역으로 두고 있는 기술 기업입니다. 업무 분석 → 설계 → 개발 → 운영의 전 과정을 함께하며, 조직 규모에 맞는 AI 에이전트 업무 방식을 설계하고 구축합니다. 공공기관 용역과 소상공인·중소기업 프로젝트 모두 과업지시서를 기준으로 범위·일정·산출물을 명확히 정한 뒤 진행합니다.
웹·앱 서비스 개발
신규 서비스, 관리자 시스템, 사내 도구를 기획부터 출시까지 개발합니다. 데이터와 외부 시스템을 안정적으로 연결하고 운영 중에도 확장할 수 있는 구조로 만듭니다.
업무 자동화·AX 컨설팅
반복 업무를 찾아내 자동화 범위를 정하고, 사람이 승인하는 지점을 남기는 업무 흐름을 설계합니다. 작은 범위부터 시작해 효과를 확인한 뒤 넓혀 갑니다.
AI 교육·도입 지원
소상공인과 실무자가 AI 결과물을 검토하고 보완을 요청하는 방법까지 교육합니다. 도입 후 비용·품질을 함께 점검하며 운영을 지원합니다.
Why SJTP
개발부터 운영까지,
신정테크피아가
필요한 이유
설계한 사람이
끝까지 책임지기 때문에
요구 정의부터 시스템 구조까지 설계한 사람이 개발과 검수, 운영 인수인계까지 그대로 맡습니다. 영업 담당과 개발 담당이 달라서 생기는 전달 손실이 없습니다.
업무 흐름을
먼저 구조화하기 때문에
개발에 앞서 발주처의 업무를 역할·단계·승인 지점으로 나누어 설계합니다. 요구사항을 화면 설계와 동작 프로토타입으로 먼저 확인한 뒤 개발에 들어가므로, 완성된 뒤에 현장과 어긋나는 일을 줄입니다.
사람이 판단할 지점을
남기기 때문에
AI가 만든 초안을 사람이 승인하거나 보완을 요청하는 검토 흐름을 기본 구조로 둡니다. 결과를 그대로 쓰는 자동화가 아니라, 책임질 수 있는 자동화를 만듭니다.
출시 이후까지
보기 때문에
검수 시나리오, 하자보수, 운영 교육까지 계약 단계에서 함께 정합니다. 소스코드와 산출물은 발주처에 귀속되며, 출시 뒤에 생기는 LLM 비용·속도·품질 문제를 끝까지 함께 다룹니다.
Process
AI 에이전트 프로젝트는
이렇게 진행됩니다
착수 전에 범위와 선택 항목을 나누고, 중간 시연과 검수를 거쳐 운영으로 넘어갑니다. 각 단계의 산출물을 문서로 남겨 발주처가 언제든 확인할 수 있게 합니다.
01
업무 분석 · 요구 정의
어떤 업무를 AI에게 맡길지, 사람이 어디서 판단할지 정합니다. 과업지시서와 검수 기준을 함께 씁니다.
산출물 · 요구사항 정의서, 검수 기준서
02
설계 · 프로토타입
화면 설계와 데이터 구조, 에이전트 역할을 설계하고 동작 프로토타입으로 먼저 확인합니다.
산출물 · 화면 설계서, 동작 프로토타입
03
개발 · 검증
외부 LLM API, 문서 처리, 승인 흐름을 구현하고 검수 시나리오로 검증합니다. 중간 시연으로 방향을 맞춥니다.
산출물 · 중간 시연, 검수 시나리오 결과, 소스코드
04
운영 · 고도화 · 교육
출시 후 비용과 품질을 모니터링하고, 사용자 교육과 기능 고도화를 이어갑니다.
산출물 · 운영 매뉴얼, 교육 자료, 하자보수
AI 에이전트가 먼저 처리할 수 있는 업무
도입 범위를 정할 때 가장 먼저 검토하는 네 가지입니다. 어느 것이든 에이전트가 초안을 만들고, 담당자가 확인한 결과만 다음 단계로 넘어갑니다.
제안서 · 보고서 초안관련 자료와 지난 문서를 정리해 초안을 먼저 만들고, 담당자는 검토와 수정에만 시간을 씁니다.
서류 · 지원자 검토접수된 서류를 기준에 따라 분류·요약하고, 일정 조율 메시지까지 준비해 둡니다.
회의록 → 업무 정리회의록에서 할 일과 담당자를 뽑아 업무 목록과 보고서로 정리합니다.
1차 응대 · 백오피스반복되는 문의에 먼저 답하고, 판단이 필요한 건만 담당자에게 넘깁니다.
사람은 판단에,
AI는 실행에.
신정테크피아가 만드는 모든 시스템의 원칙입니다. AI가 초안을 만들고, 사람이 결정합니다.
Solution · 구축 방식
업무형 AI 에이전트 시스템,
이런 구조로 구축합니다
AI 에이전트
조정초안 취합 중
조사현황 조사 초안
기획대기
콘텐츠안내문 초안
응대대기
검토·승인함 · 종합 보고
검토 2업무함회의
분기 홍보 계획 초안승인 대기
승인보완 요청나중에 보기
민원 응대 문안 초안완료
자료실 · 운영 지침.hwp 반영진행 중
화면 구성과 기능은 발주처의 업무 흐름에 맞춰 설계합니다
담당자는 맡기고 승인만,
초안은 에이전트가 만드는 구조
담당자가 조정 에이전트에게 업무를 맡기면 조사·기획·콘텐츠·응대 역할의 에이전트가 초안을 만들고, 취합된 결과를 담당자가 승인하거나 보완을 요청합니다. 기관의 문서 자료를 읽어 초안에 반영하되, 모든 판단은 사람이 내립니다. 역할 구성과 화면은 발주처의 업무에 맞춰 새로 설계합니다.
업무 요청창업무함검토·승인함회의 안건 정리문서 자료실관리자 설정비용 리포트
역할 분담조정 에이전트 + 실무 에이전트 구조
7종HWP·HWPX·PDF·PPTX·XLSX·DOCX·TXT 문서 읽기 대응
한도 설정LLM 모델 선택과 월 비용 상한
Stack
이런 기술로 만듭니다
특정 모델이나 플랫폼에 묶이지 않도록 설계합니다. 발주처의 보안 기준과 예산에 맞춰 모델과 인프라를 고르고, 교체가 필요할 때 바꿀 수 있는 구조로 만듭니다.
OpenAI GPT APIAnthropic Claude APIGoogle Gemini API네이버 HyperCLOVA XRAG · 벡터 검색구조화 출력(JSON)프롬프트 설계멀티에이전트 오케스트레이션OCR · 문서 인식HWP · HWPX 파싱
OpenAI GPT APIAnthropic Claude APIGoogle Gemini API네이버 HyperCLOVA XRAG · 벡터 검색구조화 출력(JSON)프롬프트 설계멀티에이전트 오케스트레이션OCR · 문서 인식HWP · HWPX 파싱
Python · FastAPINode.js · TypeScriptReact · Next.jsPostgreSQLRedisDockerAWS네이버 클라우드PDF · Office 문서 처리카카오 알림톡 · 이메일 연동감사 로그 · 권한 관리
Python · FastAPINode.js · TypeScriptReact · Next.jsPostgreSQLRedisDockerAWS네이버 클라우드PDF · Office 문서 처리카카오 알림톡 · 이메일 연동감사 로그 · 권한 관리
Insight
AI 도입 전에
알아두면 좋은 것들
발주처와 상담할 때 가장 자주 설명하는 주제입니다. 범위와 비용을 정하기 전에 함께 짚습니다.
RAG와 파인튜닝, 우리 기관에는 무엇이 필요할까
문서를 검색해 답하게 할지, 모델 자체를 학습시킬지는 데이터 양과 갱신 주기로 정합니다. 대부분의 업무형 시스템은 검색 기반(RAG)으로 시작하는 편이 비용과 유지보수에 유리합니다.
AI가 만든 초안, 업무에 쓰기 전 확인할 것
결과를 구조화된 형식(JSON)으로 받아 빠진 항목과 형식을 자동 검증하고, 사람이 승인한 결과만 다음 단계로 넘기는 흐름을 설계합니다.
HWP 문서를 AI가 읽게 하려면
HWP·HWPX는 구조가 달라 변환 단계가 필요합니다. 표와 서식을 어디까지 복원할지에 따라 범위와 비용이 달라지므로 착수 전에 기준을 정합니다.
LLM 비용을 예측 가능하게 만드는 설계
모델 선택, 호출 횟수 제한, 월 한도와 초과 시 동작을 처음부터 정해 두면 운영 중 비용이 갑자기 늘어나는 일을 막을 수 있습니다.
AI 결정 이력을 남기는 감사 로그
누가 어떤 초안을 승인하고 보완을 요청했는지 기록해 두면, 감사 대응과 책임 소재 확인이 가능해집니다. 공공기관 시스템에는 기본으로 넣습니다.
기능 플래그로 안전하게 배포하기
새 기능을 배포하되 바로 공개하지 않고, 검수를 마친 뒤 켜는 방식으로 운영 중인 시스템의 위험을 줄입니다.
FAQ
자주 묻는 질문
개발 기간은 얼마나 걸리나요?
범위에 따라 다르지만, 업무형 AI 에이전트 서비스는 요구 정의부터 검수까지 보통 2~3개월 단위로 계획합니다. 착수 전에 필수 항목과 선택 항목을 나누고, 선택 항목은 2차로 이월할 수 있게 일정을 잡습니다.
비용은 어떻게 정해지나요?
기능 범위, 연동 범위, 선택 항목(결제·알림·문서 내보내기 등)에 따라 견적을 나눠 제시합니다. 착수 → 중간 시연 → 검수 단계별 지급을 기본으로 하며, 하자보수 기간과 지체 조건도 계약서에 명시합니다.
AI 사용 비용(LLM API)은 누가 부담하나요?
운영 단계의 LLM API 비용은 발주사 계정으로 직접 관리하도록 설계합니다. 월 비용 한도, 사용할 모델, 초과 시 동작을 착수 단계에서 함께 정하고, 운영 중에는 비용 리포트로 확인할 수 있게 합니다.
출시 후 유지보수와 교육은 어떻게 되나요?
검수 후 일정 기간 하자보수를 제공하고, 이후 운영·고도화는 별도 계약으로 이어갑니다. 운영 매뉴얼과 교육 자료를 함께 전달하며, 실무자가 AI 결과물을 검토하고 보완을 요청하는 방법을 교육합니다.
HWP 같은 한글 문서도 AI가 읽을 수 있나요?
네. HWP·HWPX·PDF·PPTX·XLSX·DOCX·TXT 문서를 읽어 초안에 반영하는 구조를 기본으로 설계합니다. 서식 복원이나 OCR이 필요한 스캔 문서는 선택 항목으로 분리해 견적을 제시합니다.
AI 에이전트로 일하는 방식을 바꿀
파트너와 함께하세요.
업무 분석부터 설계·개발·운영까지, 신정테크피아가 끝까지 함께합니다. 프로젝트 내용을 보내주시면 범위와 일정을 먼저 정리해 드립니다.