01
AI 에이전트 오케스트레이션 백본
한 시스템이 바뀌면 깨지는 포인트투포인트 통합을 더 이상 엮지 마세요. IdeaBosque는 다단계 에이전트 런타임을 제공하여 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 모듈 간에 의도를 라우팅하고 워크플로 상태를 관리하며 처음부터 속도 제한, 구조화된 오류, 감사 로그를 적용합니다.
B2B 운영을 위한 에이전트 인프라
실제 B2B 시스템에서 견적·가격 책정·예약·거래를 수행하는 AI 에이전트를 오케스트레이션하세요.
구매자는 며칠이 아닌 몇 분 만에 정확하고 예약 가능한 견적을 받습니다. IdeaBosque는 AI 에이전트를 이미 사용 중인 시스템(ERP, CRM, 이커머스, 공급업체 카탈로그, 예약, 결제, 지원 지식)에 연결합니다. 각 백엔드는 거버넌스된 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 모듈을 통해 노출되므로 워크플로는 첫 릴리스부터 검토 가능하고 감사 가능하며 프로덕션 준비가 됩니다. 거래를 구동하는 동일한 지식 그래프가 고객 지원 팀에게도 구조화된 업계 정보에 즉시 접근할 수 있게 합니다.
1주 발견. 시스템 인벤토리, 워크플로 맵, 고정 범위를 받습니다. 우리와 빌드할지 여부와 관계없이.
첫 에이전트 5~8주 내 라이브모든 도구 호출이 기록되고 감사 가능코드를 소유하거나 우리가 운영프론티어 또는 오픈웨이트 모델 — 귀하의 선택
01—시스템 맵
하나의 오케스트레이션 백본, 모든 백엔드를 동일한 모듈 패턴으로 연결.
임시 글루 없이. RFQ 엔진, 공급업체 카탈로그, CRM, ERP, 이커머스, 예약, 결제, 지식 그래프는 각각 일관된 도구, 감사 로그, 속도 제한을 갖춘 MCP 모듈로 래핑됩니다.
사용자 레이어
구매자 / 운영자
에이전트 레이어
AI 에이전트 — 오케스트레이션 백본
모듈 레이어
MCP 모듈
시스템 레이어
RFQ 엔진
공급업체 카탈로그
ERP / CRM
이커머스
예약 시스템
결제
지식 그래프 엔진
인프라
데이터 파이프라인(Dagster)
감사 로그 / 관측 가능성
오케스트레이션 백본은 거버넌스된 MCP 도구를 사용하여 카탈로그 옵션 발견, 구매자 요청 생성, 공급업체 견적 라인 가격 책정, 제한된 재고 확보, 할인 적용, FX 잠금, 취소 조건 스냅샷, 승인된 견적을 주문·예약·결제 시스템에 인계합니다. 모든 호출이 요청, 응답, 지연, 결과와 함께 로깅됩니다.
AI 에이전트 오케스트레이션은 에이전트의 의도를 여러 백엔드에 라우팅하는 조정 레이어입니다. IdeaBosque의 오케스트레이션 백본은 거버넌스된 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 모듈을 통해 이를 수행하므로 모든 도구 호출이 테스트되고 속도 제한되며 로깅됩니다.
02—역량
대부분의 AI 벤더가 데모만 하고 출시하지 않는 5개의 프로덕션급 시스템.
02
MCP 모듈로서의 시스템 커넥터
각 커넥터는 한 번 구축되어 테스트되고 재사용됩니다 — 프로젝트마다 재구축되지 않습니다. HubSpot, NetSuite, BigCommerce, WooCommerce, Shopify, Brightpearl, ShipStation, Canto, ResolvePay 등을 위한 모듈은 테스트, 속도 제한, Python 3.8+ 호환성을 갖추고 있습니다.
03
지식 그래프 추론
데이터베이스가 답할 수 없는 질문에 답하세요: 대체품, 대안, 호환성, 리드타임 일치, 마진 규칙. Neo4j 기반의 제품, 카탈로그, 공급업체, 고객 및 업계 지식 그래프는 에이전트가 행동하기 전에 관계 컨텍스트를 제공합니다.
04
데이터 파이프라인
데이터 엔지니어가 로드를 지켜보지 않아도 데이터 웨어하우스가 최신 상태를 유지합니다. Dagster 오케스트레이션 파이프라인은 Hive 파티션 파일, 워터마크 기반 증분 로드, 멱등 쓰기로 소스 데이터를 S3, Redshift, Athena로 이동시킵니다.
05
AI 에이전트 RFQ-to-B2B 워크플로
오늘날 팀이 며칠간의 수동 작업에 소비하는 것을 하나의 거버넌스된 흐름으로: RFQ 수령, 카탈로그 발견, 공급업체 견적 생성, 계층별 가격 책정, 재고 확보, FX, 취소 스냅샷, RMA 처리, 자산 동기화, B2B 주문 수령.
03—엔지니어링 표준
모든 커넥터가 동일하게 보입니다 — 의도적으로.
“우리가 출시하는 모든 커넥터는 동일하게 보입니다.”
- 통일된 MCP_CONFIGURATION 패턴 — 도구, 리소스, 프롬프트가 모든 모듈에서 동일하게 선언됨
- Python 3.8+ 호환성 — 런타임 업그레이드 없이 레거시 인프라에서 모듈 실행
- 지수 백오프와 플러그형 속도 제한기를 갖춘 httpx HTTP/2 클라이언트
- 감사 우선: 모든 도구 호출이 요청, 응답, 지연, 결과를 로깅
- PII는 경계에서 — 고객 데이터는 소스 시스템에 있음; 오케스트레이션 백본은 PII를 평문으로 영속하지 않음
- 지식 그래프는 보완이지 대체가 아님 — Neo4j는 정적 카탈로그 그래프를 저장; 라이브 상태는 기록 시스템에 남음
04—대표적 성과
범위 정의된 참여가 일반적으로 제공하는 것.
5~8주
범위 정의된 참여는 일반적으로 첫 에이전트를 5~8주 내에 프로덕션에 투입합니다.
범위 브리프에서 첫 프로덕션 릴리스까지
집중된 MCP 에이전트 또는 RFQ 워크플로의 일반적 참여 기간.
6~10
첫 프로그램은 일반적으로 6~10개의 재사용 가능한 MCP 모듈을 생성합니다.
프로그램당 재사용 가능한 MCP 모듈
각 커넥터는 테스트, 속도 제한, 인증을 갖추고 프로젝트 간 재사용.
30~60%
공유 MCP 모듈은 일반적으로 통합 글루 코드의 3분의 1에서 3분의 2를 제거합니다.
통합 글루 코드 감소
프로젝트별 임시 클라이언트를 공유 MCP 모듈 패턴으로 대체.
1 흐름
하나의 거버넌스된 RFQ 흐름이 요청 수령, 가격 책정, 확보, 승인, 인계를 연결합니다.
요청 수령에서 견적 승인까지
카탈로그 발견부터 공급업체 가격 책정, 승인, 재고 확보, 다운스트림 인계까지 단일 거버넌스 경로.
대표적 목표이며 보장이 아닙니다. 실제 결과는 범위, 소스 시스템 성숙도, 팀의 참여 능력에 따라 다릅니다.
05—고객 지원을 위한 AI 지식 그래프
업계 지식, 즉시 지원을 위해 구조화.
트랜잭션 그래프는 동시에 지원 그래프입니다: 공급업체 관계, 제품 계층, 호환성 규칙, 가격 계층, 교차 참조 데이터가 문의가 도착하는 순간 지원 에이전트와 AI 어시스턴트에 사용 가능합니다.
01
업계 지식 모델
업계의 제품, 공급업체, 고객, 분류, 관계의 그래프 모델 — 소스 시스템에서 구축하고 외부 표준으로 보강. 부품 X의 동등품을 리드타임 5일 이내로 보유한 공급업체를 찾는 자연어 질문을 지원합니다.
02
지원 에이전트 컨텍스트 레이어
고객 문의가 도착하면 지식 그래프가 관련 컨텍스트를 자동으로 표시합니다 — 주문 이력, 제품 호환성, 대체 옵션, 가격 규칙, 공급업체 상태 — 지원 에이전트와 AI 어시스턴트가 분리된 시스템을 검색하는 대신 정확하고 관계 인식적 답변을 제공할 수 있습니다.
03
에스컬레이션 감소
AI 어시스턴트가 그래프를 쿼리하여 1계층 질문에 자율적으로 답변합니다 — 제품 사양, 주문 상태, 대체품 가용성, 가격 계층 — 일상적인 문의가 사람에게 도달하기 전에 전환. 복잡한 사례는 전체 그래프 컨텍스트를 첨부하여 에스컬레이션되어 2계층 에이전트가 정보를 가지고 시작합니다.
04
지속적 그래프 보강
Dagster 파이프라인이 일정에 따라 신제품, 신규 공급업체, 가격 변경, 고객 상호작용을 그래프에 동기화합니다. 지식 그래프는 수동 유지보수 없이 최신 상태를 유지하며, 모든 지원 상호작용은 업계 데이터의 최신 상태를 쿼리합니다.
06—작업 방식
블랙박스가 아닌 코드를 인계하는 4단계 빌드.
1
발견
소스 시스템 인벤토리, RFQ/비즈니스 워크플로 맵, MCP 도구 카탈로그 초안, 에이전트 범위, 성공 지표.
1주2
MCP 모듈 + 도메인 모델
소스 시스템당 하나의 커넥터와 필요에 따라 요청, 견적, 견적 항목, 공급업체 아이템, 가격, 가용성, 정책 엔티티.
2~3주3
에이전트 + 오케스트레이션
AI 에이전트 오케스트레이션 백본, 시스템 프롬프트, 도구 설명, 세션 저장, RFQ 워크플로 액션, 데이터 동기화가 관련된 경우 Dagster 파이프라인.
2주4
강화 + 전환
관측 가능성, 속도 제한, 폴백 경로, 피처 플래그 롤아웃, 운영자 런북, 견적/예약/주문 인계 검사.
1주07—구축 스택
오픈소스, 오픈웨이트, 모델 무관 — 이것이 설계 원칙입니다.
독점적 잠금 없음. 오케스트레이션 백본과 MCP 모듈 패턴은 오픈웨이트든 프론티어든 도구를 안정적으로 호출하고 구조화된 지시를 따를 수 있는 모든 모델과 작동합니다.
런타임오픈소스 / 오픈웨이트 LLM
프로토콜MCP
그래프Neo4j
오케스트레이션Dagster
클라우드AWS
언어Python
변환dbt
웨어하우스Redshift
08—자주 묻는 질문
기술 구매자가 할 것으로 예상되는 질문.
컨설팅 회사인가요, 제품 회사인가요?
IdeaBosque는 AI 플랫폼 및 솔루션 회사입니다. 프로덕션 사용에 필요한 인프라, 지원, 지속적 기능 강화를 제공하면서 고객을 위해 AI 에이전트 애플리케이션을 구축, 배포, 운영합니다. 동일한 플랫폼은 고객이나 파트너가 필요할 때 화이트라벨 및 프라이빗 배포 옵션을 지원합니다.
프로덕션에서 에이전트를 운영해 주시나요?
네. IdeaBosque는 에이전트를 관리형 플랫폼으로 운영하거나, 더 적합한 경우 인프라 내에 프라이빗하게 배포할 수 있습니다. 구매자의 선택은 운영 통제권입니다: 우리가 운영하거나, 직접 운영하거나, 관리형으로 시작했다가 프라이빗으로 이전.
참여는 상업적으로 어떻게 작동하나요?
고정 범위 단계와 주간 데모. 1주 발견은 시스템 인벤토리, 워크플로 맵, 전체 범위와 비용이 포함된 빌드 계획을 — 빌드를 커밋하기 전에 — 산출합니다. 일반적인 첫 빌드는 5~8주입니다. 범위는 소스 시스템 성숙도에 따라 달라지므로 요금표를 공개하지 않지만, 고정 가격 없이 단계를 시작하지는 않습니다.
독점적 프론티어 모델을 사용해야 하나요?
네. 당사 플랫폼은 주요 제공자의 엔터프라이즈 AI 서비스를 포함한 선도적인 독점적 프론티어 모델을 지원합니다. 또한 오픈소스 및 오픈웨이트 모델도 지원하여 비즈니스, 보안, 성능, 비용 요구사항에 가장 적합한 모델 전략을 유연하게 선택할 수 있습니다.
왜 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)인가요? 직접 REST 호출이 아닌?
MCP는 각 백엔드에 동일하게 검토된 도구 표면을 부여하여 에이전트의 역량을 테스트, 감사, 교체하기 쉽게 만듭니다. 직접 REST 호출은 프로토타입에서는 빠르지만, 두 번째나 세 번째 통합이 도착하면 일반적으로 거버넌스하기 어려워집니다.
시스템에 API가 없으면?
안정적인 프로그래밍 가능한 표면이 있다면 일반적으로 래핑할 수 있습니다. GraphQL, REST, SDK, 데이터베이스 게이트웨이, 제어된 파일 기반 교환을 위한 패턴이 있습니다. 유일한 경로가 수동 UI 자동화라면, 빌드 전에 위험으로 표시합니다.
소매, 여행, 또는 호스피탈리티 전용인가요?
아닙니다. 여행과 호스피탈리티는 제한된 재고, 날짜, 점유율, 취소 규칙, FX, 공급업체별 가격 책정을 결합하므로 강력한 증명 사례입니다. 동일한 RFQ-to-B2B 패턴은 구매자, 공급업체, 견적, 승인, 역량, 다운스트림 트랜잭션이 여러 시스템에서 작동해야 하는 모든 곳에 적용됩니다.
지식 그래프가 고객 지원에 어떻게 도움이 되나요?
Neo4j 지식 그래프는 업계 분류, 제품 관계, 공급업체 매핑, 고객 컨텍스트를 저장합니다. 지원 요청이 도착하면 AI 에이전트가 그래프를 쿼리하여 관련 컨텍스트 — 주문 이력, 호환성, 대체품, 가격 — 를 자동으로 표시합니다. 1계층 질문은 자율적으로 답변할 수 있으며, 복잡한 에스컬레이션은 전체 그래프 컨텍스트를 2계층에 전달하여 해결 시간과 에스컬레이션 비율을 줄입니다.
09 — 문의하기
어떤 시스템을 연결하고 있는지 알려주세요.
관련된 시스템, 자동화할 워크플로, 필요한 인계를 보내주세요. 엔지니어가 각 브리프를 읽고 2 영업일 이내에 적합성과 위험 평가로 답변합니다.
프로젝트 브리프 보내기