B2B 운영을 위한 에이전트 인프라

B2B 스택 전반에 걸쳐 견적·예약·거래를 수행하는 AI 에이전트를 배포하세요.

IdeaBosque는 거버넌스가 적용된 MCP 모듈을 통해 AI 에이전트를 ERP, CRM, 이커머스, 공급업체 카탈로그, 예약, 결제, 지원 지식에 연결합니다. 구매자는 몇 분 만에 정확하고 예약 가능한 견적을 받으며, 모든 도구 호출은 테스트·기록·프로덕션 준비 상태를 유지합니다.

1주 발견. 시스템 인벤토리, 워크플로 맵, 고정 범위를 받습니다. 우리와 빌드할지 여부와 관계없이.

첫 에이전트 5~8주 내 라이브모든 도구 호출이 기록됨코드를 소유하거나 우리가 운영프론티어 또는 오픈웨이트 모델
거버넌스된 트랜잭션 흐름
구매자구조화된 요청 수령
에이전트견적, 확보, 승인, 인계
MCP각 백엔드용 거버넌스된 모듈
시스템ERP, CRM, 이커머스, 결제, 그래프
속도 제한 도구감사 로그코드 인계

하나의 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.

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.

AI 벤더가 데모하지만 거의 출시하지 않는 5개의 프로덕션급 시스템.

01

AI 에이전트 오케스트레이션 백본

한 시스템이 바뀌면 깨지는 포인트투포인트 통합을 더 이상 엮지 마세요. 다단계 에이전트 런타임이 MCP 모듈 간에 의도를 라우팅하고 워크플로 상태를 관리하며 처음부터 속도 제한, 구조화된 오류, 감사 로그를 적용합니다. IdeaBosque MCP 모듈 코드 표준을 준수합니다.

02

MCP 모듈로서의 시스템 커넥터

각 커넥터는 한 번 구축되어 테스트되고 재사용됩니다 — 프로젝트마다 재구축되지 않습니다. 재사용 가능하고 코드 리뷰를 거친 MCP 모듈 — 거버넌스된 도구, 리소스, 프롬프트를 노출하는 MCP 서버 — 로 HubSpot, NetSuite, BigCommerce, WooCommerce, Shopify, Brightpearl, ShipStation, Canto, ResolvePay 등을 커버하며, 각 모듈은 테스트, 속도 제한, Python 3.8+ 호환성을 갖추고 있습니다. 각 모듈은 테스트, 속도 제한, 감사를 거칩니다 — OX Security 공개와 OWASP MCP Top 10에 따르면 20만 개의 커뮤니티 MCP 서버에 없는 거버넌스 레이어입니다.

03

지식 그래프 추론

데이터베이스가 답할 수 없는 질문에 답하세요: 대체품, 대안, 호환성. Neo4j 기반의 제품, 카탈로그, 공급업체, 고객 및 업계 지식 그래프로 관계형 스키마가 깔끔하게 답할 수 없는 질문을 다룹니다: 대체 공급업체, 대체 부품, 마진 규칙, 리드타임 일치, 업계 분류, 교차 참조 표준. 동일한 그래프는 고객 지원도 구동합니다 — 문의에 대한 컨텍스트를 제공하고, 1계층 질문을 해결하며, 에스컬레이션 비율을 낮춥니다.

04

데이터 파이프라인

데이터 엔지니어가 로드를 지켜보지 않아도 데이터 웨어하우스가 최신 상태를 유지합니다. Dagster 오케스트레이션 파이프라인이 Hive 파티션 파일, 워터마크 기반 증분 로드, 멱등 쓰기로 소스 데이터를 S3, Redshift, Athena로 이동시킵니다.

05

AI 에이전트 RFQ-to-B2B 워크플로

지금은 팀이 여러 시스템을 오가며 며칠씩 걸리는 견적을 하나의 거버넌스된 흐름으로 처리합니다. 조언만 하는 것이 아니라 실행하는 에이전트: RFQ 수령, 카탈로그 발견, 공급업체 견적 생성, 계층별 가격 책정, 재고 확보, FX, 취소 스냅샷, RMA 처리, 자산 동기화, B2B 주문 수령 — 각 작업은 인간 승인과 함께 기록 시스템에 게시되며, 채팅 창에서 요약되지 않습니다. 당사 플랫폼에서 제공, 코드 소유권과 프라이빗 배포 사용 가능.

RFQ 아키텍처 보기

RFQ 자동화를 위한 상세 엔티티 모델, 워크플로우 상태, 기록 시스템 통합 패턴.

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
MCP 모듈 코드 표준 읽기 →

범위 정의된 참여가 일반적으로 제공하는 것.

5~8주
범위 브리프에서 첫 프로덕션 릴리스까지
집중된 MCP 에이전트 또는 RFQ 워크플로의 일반적 참여 기간.

범위 정의된 참여는 일반적으로 첫 에이전트를 5~8주 내에 프로덕션에 투입합니다.

6~10
프로그램당 재사용 가능한 MCP 모듈
각 커넥터는 테스트, 속도 제한, 인증을 갖추고 프로젝트 간 재사용.

첫 프로그램은 일반적으로 6~10개의 재사용 가능한 MCP 모듈을 생성합니다.

30~60%
통합 글루 코드 감소
프로젝트별 임시 클라이언트를 공유 MCP 모듈 패턴으로 대체.

공유 MCP 모듈은 일반적으로 통합 글루 코드의 3분의 1에서 3분의 2를 제거합니다.

1 흐름
요청 수령에서 견적 승인까지
카탈로그 발견부터 공급업체 가격 책정, 승인, 재고 확보, 다운스트림 인계까지 단일 거버넌스 경로.

하나의 거버넌스된 RFQ 흐름이 요청 수령, 가격 책정, 확보, 승인, 인계를 연결합니다.

대표적 목표이며 보장이 아닙니다. 실제 결과는 범위, 소스 시스템 성숙도, 팀의 참여 능력에 따라 다릅니다.

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.

트랜잭션과 고객 지원을 모두 구동하는 Neo4j 그래프 — 공급업체, 제품, 호환성, 가격을 하나의 쿼리 가능한 모델로.

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 쿼리를 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. GraphRAG — 벡터 유사성뿐 아니라 관계를 탐색하는 검색 — 은 벡터 전용 검색이 놓치는 대체품과 호환성을 표면화합니다.

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.

블랙박스가 아닌 코드를 인계하는 4단계 빌드.

1

발견

소스 시스템 인벤토리, RFQ/비즈니스 워크플로 맵, MCP 도구 카탈로그 초안, 에이전트 범위, 성공 지표.

1주
2

MCP 모듈 + 도메인 모델

소스 시스템당 하나의 커넥터와 필요에 따라 요청, 견적, 견적 항목, 공급업체 아이템, 가격, 가용성, 정책 엔티티.

2~3주
3

에이전트 + 오케스트레이션

AI 에이전트 오케스트레이션 백본, 시스템 프롬프트, 도구 설명, 세션 저장, RFQ 워크플로 액션, 데이터 동기화가 관련된 경우 Dagster 파이프라인.

2주
4

강화 + 전환

관측 가능성, 속도 제한, 폴백 경로, 피처 플래그 롤아웃, 운영자 런북, 견적/예약/주문 인계 검사.

1주

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.

프론티어, 오픈웨이트, 셀프호스팅 — 오케스트레이션 백본은 작업, 비용, 규정 준수 제약에 가장 적합한 모델로 라우팅합니다.

런타임오픈소스 / 오픈웨이트 LLM
프로토콜MCP
그래프Neo4j
오케스트레이션Dagster
클라우드AWS
언어Python
변환dbt
웨어하우스Redshift

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.
IdeaBosque 에이전트 배포는 AI 거버넌스와 EU AI법을 어떻게 처리하나요?
모든 도구 호출이 요청, 응답, 지연, 결과와 함께 로깅되므로 에이전트의 동작은 엔드투엔드로 감사 가능합니다 — 기업이 이제 재무 통제에 적용하는 것과 같은 자세입니다. EU AI법의 2026년 8월 투명성 의무를 받는 고객의 경우, 감사 로그, 운영자 런북, 코드 소유권 옵션이 규정 준수 서사를 지원합니다. 거버넌스 요구사항을 표시하면 발견 단계에 포함합니다. WRITER 2026 엔터프라이즈 AI 설문조사에서 35%의 조직이 통제 불능 AI 에이전트를 즉시 중단할 수 없는 것으로 나타났습니다 — 킬 스위치 아키텍처는 정확히 당신이 그 35%에 속하지 않도록 존재합니다.
IdeaBosque MCP 모듈은 OX Security 보고서에서 공개된 보안 취약점을 어떻게 해결하나요?
우리가 출시하는 모든 MCP 모듈은 테스트, 속도 제한, 감사를 거칩니다 — 모든 도구 호출이 요청, 응답, 지연, 결과를 로깅합니다. OX Security 공개는 이러한 통제가 없는 20만 개의 커뮤니티 MCP 서버에서 명령어 주입 취약점을 식별했습니다. WRITER 2026 설문조사에서 67%의 조직이 승인되지 않은 AI 도구로 인한 데이터 유출을 경험한 것으로 응답했습니다 — OX Security 공개는 그 통계 뒤에 있는 공급망 근본 원인입니다. 당사의 모듈 표준(라이브러리에 게시됨)은 모듈이 출시되기 전에 통합 테스트, 오류 경로 커버리지, 운영자 런북을 요구합니다. 킬 스위치 아키텍처는 오케스트레이션 백본을 건드리지 않고 모든 모듈을 비활성화할 수 있음을 의미합니다.
IdeaBosque의 에이전트 배포는 파일럿 난립의 ROI 함정을 어떻게 피하나요?
PwC의 2026년 CEO 설문조사에서 조직의 56%가 AI로부터 측정 가능한 재무적 이익을 얻지 못한다고 응답했습니다. First Page Sage의 2026년 분석(16,000개 이상 기업)에 따르면 에이전트형 AI를 도입한 기업의 64%가 여전히 실험 단계이며, 완전히 배포한 기업은 12%에 불과합니다 — 포기의 주요 원인(43%)은 불분명한 비즈니스 가치 또는 ROI입니다. Gartner의 2026년 에이전트형 AI 하이프 사이클은 이 기술을 기대의 정점에 배치합니다: AI 에이전트를 배포한 조직은 17%에 불과하지만 60% 이상이 2년 이내에 배포할 것으로 예상합니다 — 야망과 실행의 격차가 IdeaBosque가 서비스하는 시장입니다. digitalapplied.com의 확장 격차 설문조사(650개 기업)가 운영 격차를 정량화합니다: 78%가 활성 파일럿을 보유하고 있으며 단 14%만이 프로덕션에 도달합니다. 확장 실패의 5가지 근본 원인은 통합 복잡성(63%), 대량 출력 품질(58%), 모니터링 부족(54%), 불분명한 소유권(49%), 비용 관리(44%)입니다 — 확장 실패는 구축과 운영의 불균형이지 투자 부족이 아닙니다. Anthropic의 2026 State of AI Agents Report(500+ 기술 리더)는 80%의 조직이 AI 에이전트에서 측정 가능한 ROI를 보고한다는 것을 발견했습니다——통합(46%)이 #1 장벽이지 모델 지능이 아닙니다. 47%의 하이브리드 build-and-buy 접근은 플랫폼 + 솔루션 포지셔닝을 검증합니다. ROI 창은 닫히고 있습니다: ROI 도달 중위 시간은 2024년의 24개월에서 2026년의 14개월로 단축되었습니다(swfte.com, IDC, McKinsey, Deloitte, Gartner, WEF 데이터 기반)——경쟁자가 14개월에 ROI에 도달한다면, 기다리는 것은 경쟁적 불이익입니다. Anthropic의 2026 State of AI Agents Report(500+ 기술 리더)는 80%의 조직이 AI 에이전트에서 측정 가능한 ROI를 보고한다는 것을 발견했습니다——통합(46%)이 #1 장벽이지 모델 지능이 아닙니다. 47%의 하이브리드 build-and-buy 접근은 플랫폼 + 솔루션 포지셔닝을 검증합니다. ROI 창은 닫히고 있습니다: ROI 도달 중위 시간은 2024년의 24개월에서 2026년의 14개월로 단축되었습니다(swfte.com, IDC, McKinsey, Deloitte, Gartner, WEF 데이터 기반)——경쟁자가 14개월에 ROI에 도달한다면, 기다리는 것은 경쟁적 불이익입니다. Gartner의 2026년 7월 'SaaSpocalypse' 분석은 2030년까지 2340억 달러의 엔터프라이즈 SaaS 지출이 에이전트식 차익 거래의 위험에 처해 있다고 하며, AI 네이티브 서비스 제공업체를 수익 기회로 지목합니다——엔터프라이즈 시스템을 가로지르는 에이전트 층은 바로 IdeaBosque가 구축하는 것입니다. Gartner의 2026년 7월 CFO 조사에서 45%의 CFO가 AI 투자는 생산성에, 20%는 의사결정 품질에 기울어져 있다고 답했습니다——이 두 경로는 RFQ 자동화(생산성)와 지식 그래프/거버넌스(의사결정 품질)에 맵핑됩니다. Gartner의 2026년 풀스택 예측은 총 AI 지출을 $2.59T(전년대비 +47%)로 설정하며, AI 에이전트 소프트웨어가 가장 빠르게 성장하는 세그먼트로 $206.5B(+139%)에 도달합니다——오케스트레이션 플랫폼이 경쟁하는 세그먼트는 전체 AI 시장보다 거의 3배 빠르게 성장하고 있습니다. AI 서비스($589B)는 모델과 플랫폼의 합계를 초과합니다——'솔루션' 측이 기업이 지출하는 곳입니다. 지출 궤적은 구체적입니다: AI 에이전트 소프트웨어 지출은 864억 달러(2025)에서 2065억 달러(2026), 3763억 달러(2027)로 성장합니다. Gartner의 2026년 5월 자율 비즈니스 연구는 해고가 AI ROI와 상관없음을 발견했습니다——'사람 증폭'이 상관합니다. ROI를 개선하는 조직은 인간이 자율 시스템을 안내하고 스케일할 수 있게 하는 기술, 역할, 운영 모델에 투자합니다; Gartner는 자율 비즈니스가 2028–2029년까지 순 고용 창출자가 될 것으로 예측합니다. 규제 측면에서 NIST AI Agent Standards Initiative(2026년 2월)는 에이전트 신원 및 권한 부여를 위해 OAuth 2.0과 SPIFFE/SPIRE를 제안합니다 — 최초의 구체적인 연방 에이전트 신원 명세로, 7월 28일에 확정되는 MCP 프로토콜 계층의 OAuth 2.1 + OIDC 의무를 보완합니다. 정체된 확장의 가장 신뢰할 수 있는 예측 지표는 통합 인벤토리의 부재입니다. PwC, Anthropic, OpenAI의 공통된 진단은 파일럿 난립입니다 — 도구 접근은 민주화되었지만 워크플로 재설계는 이루어지지 않았다는 것입니다. linesncircles의 2026년 다중 에이전트 오케스트레이션 청사진이 그 이유를 정량화합니다: 에이전트형 AI 파일럿의 60%가 실패하며, 주요 근본 원인(38%)은 프로세스 미러링 — 기존 인간 워크플로를 자율 실행기를 위해 재설계하지 않고 자동화하는 것 — 입니다. 해결책은 5단계 배포 모델입니다: 프로세스 고고학, 도구 범위 지정, 관측가능성 인프라, 섀도우 모드 카나리 배포, 그리고 인간 인계 프로토콜. 배포가 올바르게 수행되면 ROI는 실재합니다: NVIDIA의 2026 State of AI Report(3,200명 이상 응답자)에서 88%가 AI로 연간 수익이 증가했다고 응답했고, 87%가 연간 비용을 감소했다고 응답했습니다 — ROI를 확인하지 못하는 56%와 확인하는 88%의 격차는 기술이 아니라 배포 규율입니다. Deloitte의 2026 State of AI에 따르면 자율 AI 에이전트에 대한 성숙한 거버넌스를 갖춘 기업은 5곳 중 1곳에 불과했습니다. 대조적으로: Databricks의 2026 State of AI Agents 보고서는 AI 거버넌스 도구를 갖춘 기업이 12배 더 많은 프로젝트를 프로덕션으로 이동시키는 것으로 나타났으며, xccelera.ai는 거버넌스 프레임워크가 있는 경우 평균 ROI 171%, 3.2배 빠른 인도를 보고합니다. 이제 63%의 기업이 긍정적 ROI를 보고하며, ROI 도달 중위 시간은 2024년의 24개월에서 11개월로 단축되었습니다 — 창이 닫히고 있습니다. 거버넌스는 당신을 늦추는 것이 아니라 프로덕션에 도달하게 하는 것입니다. Flexera의 2026 State of ITAM Report는 조직의 24%만이 임원급 AI 책임제를 갖추고 있다는 것을 발견했습니다 — 하지만 그 조직들은 3× 더 높은 ROI를 보고합니다. Gartner의 2026년 7월 시장 예측은 AI Platforms and Models 시장을 $64B(63.4% 증가)로 설정하며, Domain-Specific Language Models은 210% 성장 — 가장 빠른 세그먼트입니다. Gartner 분석가의 통찰: 가장 큰 승자는 기업이 AI를 어디서 어떻게 사용하는지 관리하도록 돕는 제공업체가 될 것입니다. IdeaBosque의 프로젝트는 파일럿의 정반대입니다: 범위가 고정된 단계, 매주 데모, 귀사의 기록 시스템에 기록하는 프로덕션 코드, 그리고 약속하기 전에 시스템 목록, 워크플로 맵, 구축 계획을 산출하는 1주일 Discovery. 산출물은 5-8주 안에 작동하는 에이전트이며, 결코 출시되지 않는 데모가 아닙니다.

이 글들은 고객 에이전트를 구축하는 것과 동일한 엔지니어링 실무의 작업 메모입니다: MCP 표준, 커넥터 아키텍처, 거버넌스, 프로덕션 AI 패턴.

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