사내용 AI 에이전트 개발 중인 분 계신가요?
Anyone building internal AI agents?
핵심 요약
사내 업무 자동화를 위한 AI 에이전트 구축 경험과 기술적 난관에 대한 조언을 구하는 글.
- 기술적 난관 — 멀티 포맷 테이블 파싱과 토큰 비용 관리의 어려움.
- 배포 후 모니터링 — 실제 데이터와 API 연동 시 발생하는 예기치 못한 엣지 케이스.
- 멀티 에이전트 구조 — 복잡한 구조보다는 명확한 툴셋을 갖춘 단일 에이전트가 추적에 유리함.
- 실무 적용 — 티켓 분류나 내부 문서 검색 등 리스크가 적은 작업부터 시작하는 것이 효과적.
사내 업무 자동화를 위해 사내용 AI 에이전트를 구축 중인 분 계신가요? 단순한 if-then 노드 방식의 흐름을 사용하시나요, 아니면 LLM을 통합하시나요? 어떤 작업을 자동화하고 계시며, 설정하는 데 얼마나 걸리나요? 배포 후 관리하기 가장 어렵거나 시간이 많이 걸리는 부분은 무엇인가요? 이와 관련해서 도움을 주시면 감사하겠습니다. 특히 직접 경험하신 분들의 의견을 듣고 싶습니다. 감사합니다! :)


