NAMU AI Agent: 기업의 자율 운영 시대를 여는 에이전트 워크플로우
작성자: 나무기술(주) CAIO 고우주
1. AI의 새로운 패러다임, ‘AI 에이전트’의 부상
인공지능 기술의 발전은 이제 새로운 국면으로 진입하고 있다. 지난 몇 년간 산업계의 화두였던 생성형 AI(Generative AI)는 기존 데이터의 패턴을 학습하여 새로운 텍스트, 이미지, 코드와 같은 독창적인 콘텐츠를 생성하는 능력으로 주목받았다. 생성형 AI는 인간의 창의적인 협력자로서 기능하며 비즈니스 프로세스에 상당한 영향을 미쳤다. 그러나 기술의 진화는 여기서 멈추지 않고, 이제 콘텐츠 생성을 넘어 자율적인 ‘행동’을 수행하는 ‘AI 에이전트(AI Agent)’라는 새로운 패러다임으로 나아가고 있다.
AI 에이전트는 단순히 주어진 명령에 따라 결과물을 내놓는 시스템이 아니다. 이는 특정 환경을 스스로 인식하고, 설정된 목표를 달성하기 위해 독립적으로 데이터를 수집, 분석, 추론하며, 최적의 의사결정을 내리고 실제 행동까지 수행하는 자율적인 AI 시스템을 의미한다. 넓은 의미에서 로봇이나 자율주행 시스템을 포괄하기도 하지만, 비즈니스 환경에서는 주로 인간과 컴퓨터 인터페이스 사이에서 복잡한 다단계 업무를 자율적으로 처리하는 지능형 소프트웨어 에이전트를 지칭한다. 생성형 AI가 유능한 ‘부조종사(Co-pilot)’라면, AI 에이전트는 최종 목적지까지 스스로 비행 계획을 수립하고 실행하는 ‘자동조종장치(Autopilot)’에 비유될 수 있다. 이들은 더 이상 단순한 도구가 아니라, 조직의 목표를 이해하고 이를 달성하기 위해 자율적으로 일하는 ‘디지털 직원(Digital Worker)’으로 간주되기 시작했다.
이처럼 AI가 단순한 보조 도구를 넘어 자율적인 실행 주체로 진화함에 따라, 기업은 이제 새로운 도전에 직면하게 되었다. 어떻게 이 강력한 디지털 인력을 안전하게 조직 내에 통합하고, 관리하며, 비즈니스 가치를 극대화할 것인가에 대한 해답이 필요해졌다. 이는 기존의 AI 솔루션으로는 해결할 수 없는 복잡한 과제이며, 바로 이 지점에서 기업 환경에 특화된 엔터프라이즈급 AI 에이전트 플랫폼의 필요성이 대두된다. 본 뉴스레터는 이러한 시대적 요구에 부응하여 등장한 ‘나무 에이전트 플랫폼(NAMU Agent Platform)’과 그 핵심인 자율형 에이전트 워크플로우에 대해 심도 있게 조명하고자 한다.
2. NAMU Agent: AI 주권을 실현하는 풀스택 소버린 AI 플랫폼
AI 기술의 급격한 발전 속에서 나무기술은 AI 전문기업으로의 대대적인 전환을 선언했다. 회사는 AI 중심의 사업 전략을 공식화했다. 이러한 비전의 중심에는 기업이 AI 기술의 완전한 통제권을 확보해야 한다는 철학이 자리 잡고 있다.
이 철학을 구현하는 핵심 개념이 바로 ‘소버린 AI(Sovereign AI)’다. 소버린 AI란, 기업이나 국가가 외부 기술에 종속되지 않고 자체 인프라와 기술력을 바탕으로 AI의 개발부터 데이터 관리, 운영에 이르는 전 과정을 자율적으로 통제하는 역량을 의미한다. 글로벌 빅테크 기업의 AI 플랫폼에 의존하는 방식은 단기적으로 효율적일 수 있으나, 장기적으로는 데이터 통제권 상실, 예측 불가능한 비용 증가, 그리고 각국의 데이터 보호 규제(GDPR 등) 준수의 어려움과 같은 심각한 리스크를 내포한다. 따라서 진정한 AI 주권을 확보하는 것은 이제 기업의 생존과 직결된 전략적 과제가 되었다.
나무기술이 선보이는 ‘나무 에이전트 플랫폼(Namu Agent Platform)’은 바로 이 소버린 AI 비전을 실현하기 위해 탄생한 솔루션이다. 이 플랫폼은 기업이 외부 기술 의존에서 벗어나, 높은 수준의 보안성과 유연성을 바탕으로 독립적인 AI 서비스를 직접 설계하고 통제할 수 있도록 지원한다. 기업은 이 플랫폼을 통해 자사의 데이터를 안전하게 보호하면서 비즈니스 환경에 최적화된 맞춤형 AI 에이전트를 구축하고 운영할 수 있다.
나무 에이전트 플랫폼의 가장 큰 경쟁력은 소버린 AI를 완벽하게 지원하는 ‘풀스택(Full-stack)’ 아키텍처에 있다. AI 주권은 단순히 좋은 언어 모델 하나만으로 달성될 수 없으며, 하드웨어 인프라부터 최종 애플리케이션에 이르기까지 모든 기술 계층이 유기적으로 통합되어야만 실현 가능하다. 나무기술은 이를 위해 다음과 같은 3계층 통합 아키텍처를 제시한다.
*나무기술의 AI 에이전트를 위한 Full-stack
- 1계층 (Infra & Cloud): SPERO(스페로)
이 계층은 소버린 AI의 가장 근간이 되는 인프라 관리 및 거버넌스를 담당한다. SPERO는 온프레미스 데이터센터, 프라이빗 클라우드, 다수의 퍼블릭 클라우드 등 분산된 IT 자원을 단일 창에서 통합 관리하는 메타 클라우드 관리 플랫폼이다. 기업은 SPERO를 통해 AI 워크로드를 실행할 인프라의 물리적 위치를 국내로 한정하거나 특정 규제를 준수하는 환경에만 배포함으로써 데이터 주권의 첫 단추를 꿰게 된다. 이는 특정 클라우드 벤더에 대한 종속을 피하고 비용을 최적화하는 기술적 독립성의 기반이 된다.
- 2계층 (Orchestration): Cocktail Cloud(칵테일 클라우드)
인프라 위에 위치하는 이 계층은 클라우드 네이티브 환경에서 AI 모델과 애플리케이션의 개발 및 운영을 총괄하는 오케스트레이션 역할을 수행한다. 칵테일 클라우드는 복잡한 AI/ML 워크플로우를 자동화하고, 컨테이너 기반의 유연한 개발 환경을 제공하여 AI 서비스의 신속한 배포와 안정적인 운영을 보장한다.
- 3계층 (LLM & Agent): NAMU LaaS (Namu LLM as a Service)
아키텍처의 최상단에 위치한 이 계층이 바로 나무 에이전트의 지능을 담당하는 핵심부다. NAMU LaaS는 기업의 특정 도메인 지식과 데이터를 기반으로 맞춤형으로 구축된 대규모 언어 모델(LLM)과 지능형 에이전트 기능을 제공한다. 이 계층을 통해 에이전트는 기업의 고유한 비즈니스 맥락을 이해하고 복잡한 과제를 해결할 수 있는 능력을 갖추게 된다.
이처럼 SPERO, 칵테일 클라우드, NAMU LaaS로 이어지는 수직 통합형 풀스택 구조는 기업이 AI 도입의 전 과정에서 통제권을 잃지 않고, 보안과 규제 준수라는 두 마리 토끼를 모두 잡을 수 있는 강력한 기반을 제공한다. 나무 에이전트 플랫폼은 단순한 AI 애플리케이션이 아니라, 기업이 AI 시대를 주도적으로 이끌어 나갈 수 있도록 지원하는 독립적이고 완전한 AI 생태계 그 자체다.
3. 핵심 메커니즘: NAMU Agent의 자율형 에이전트 워크플로우
나무 에이전트 플랫폼의 진정한 가치는 단순히 강력한 기술 스택을 제공하는 데 그치지 않는다. 그 핵심에는 복잡한 비즈니스 목표를 인간의 개입 없이 자율적으로 해결하는 ‘에이전트 워크플로우(Agentic Workflow)’라는 정교한 메커니즘이 존재한다. 이 워크플로우는 AI가 단순한 응답 생성기를 넘어, 지능적인 문제 해결사로 기능하게 만드는 원동력이다. 이는 계획, 도구 활용, 실행, 자기 성찰, 결과 도출이라는 5단계의 역동적이고 반복적인 순환 구조로 이루어진다.
*AI 에이전트 워크플로우 예시
- 1단계: 목표 인식 및 계획 수립 (Goal Recognition and Planning)
모든 워크플로우는 사용자가 자연어를 통해 추상적이고 복잡한 목표를 제시하는 것에서 시작된다. 예를 들어, “다음 분기 스마트폰 시장 공략을 위한 경쟁사 분석 및 마케팅 전략 보고서를 작성하라”와 같은 고차원적인 지시가 주어질 수 있다. 나무 에이전트는 이 명령을 단순한 키워드로 인식하는 것이 아니라, 그 안에 담긴 최종 목표와 의도를 깊이 이해한다.
이 단계에서 에이전트는 ReAct(Reasoning and Acting), CoT(Chain-of-Thought)와 같은 고도의 추론 프레임워크를 활용한다. 이 프레임워크를 통해 에이전트는 최종 목표를 달성하기 위해 필요한 논리적 단계를 스스로 구상하고, 거대한 목표를 작고 실행 가능한 하위 과제(sub-task)들로 체계적으로 분해한다. 예를 들어, 앞선 예시의 경우 에이전트는 다음과 같은 계획을 수립할 수 있다.
- 주요 경쟁사 목록 식별
- 각 경쟁사의 최신 제품 사양 및 가격 정보 수집
- 경쟁사 관련 최신 뉴스 및 시장 분석 보고서 검색
- 소셜 미디어 및 온라인 커뮤니티의 소비자 반응 분석
- 수집된 정보를 바탕으로 SWOT 분석 수행
- 분석 결과를 종합하여 마케팅 전략 초안 작성
- 초안을 검토하고 수정하여 최종 보고서 완성
이처럼 초기 계획 수립 단계는 전체 워크플로우의 방향을 결정하는 청사진 역할을 하며, 에이전트가 체계적이고 논리적으로 문제에 접근하도록 만든다.
- 2단계: 도구(Tools) 선택 및 활용 (Tool Selection and Utilization)
수립된 계획을 실행하기 위해, 에이전트는 가상 세계에 갇혀 있지 않고 실제 세계와 상호작용해야 한다. 이를 가능하게 하는 것이 바로 ‘도구(Tools)’의 활용이다. 나무 에이전트는 주어진 하위 과제를 해결하는 데 가장 적합한 도구를 자율적으로 선택하고 사용한다.
여기서 도구는 매우 광범위한 개념을 포함한다. 이는 기업 내부의 데이터베이스에 접근하기 위한 API 호출일 수도 있고, 실시간 시장 동향을 파악하기 위한 웹 검색 기능일 수도 있다. 또한, 특정 계산을 수행하는 코드 실행기, 다른 전문 AI 모델 호출, 또는 사내 시스템(ERP, CRM 등)과의 연동 등 다양한 형태의 도구를 활용할 수 있다. 예를 들어, ‘경쟁사 가격 정보 수집’이라는 과제를 위해 에이전트는 웹 검색 도구를 사용하고, ‘내부 판매 데이터 분석’을 위해 데이터베이스 쿼리 도구를 사용하는 식이다. 이처럼 도구는 에이전트가 계획을 현실 세계에서 실행 가능한 행동으로 전환하는 핵심적인 매개체 역할을 한다.
- 3단계: 자율 실행 및 결과 생성 (Autonomous Execution and Output Generation)
계획과 도구가 준비되면, 에이전트는 본격적인 자율 실행 단계에 돌입한다. 이 단계에서 에이전트는 계획에 따라 순차적으로, 혹은 병렬적으로 하위 과제들을 수행하며 중간 결과물들을 생성해 나간다. 앞선 예시에서 에이전트는 실제로 웹 검색을 실행하여 수십 개의 기사와 보고서를 읽고, 데이터베이스를 쿼리하여 판매 실적 데이터를 추출하며, 이를 바탕으로 분석 보고서의 초안을 작성하기 시작한다.
이 과정의 핵심은 ‘자율성(Autonomy)’이다. 에이전트는 각 단계를 수행할 때마다 인간에게 허락을 구하거나 지시를 기다리지 않는다. 스스로 판단하고 행동하며 목표를 향해 나아간다. 이는 미리 정해진 규칙에 따라 움직이는 전통적인 자동화(RPA)와 근본적으로 다른 지점이다.
- 4단계: 자기 성찰 및 반복 개선 (Self-Reflection and Iterative Refinement)
에이전트 워크플로우가 다른 자동화 기술과 차별화되는 가장 중요한 단계가 바로 자기 성찰이다. 에이전트는 단순히 계획을 맹목적으로 실행하는 데 그치지 않고, 각 단계를 마친 후 자신의 행동과 그 결과물을 비판적으로 검토한다.
이 단계에서 에이전트는 ‘내가 수집한 정보가 목표 달성에 충분한가?’, ‘분석 과정에 논리적 오류는 없는가?’, ‘생성된 초안이 사용자의 초기 의도에 부합하는가?’와 같은 질문을 스스로에게 던진다. 만약 정보가 부족하다고 판단되면, 추가적인 웹 검색을 수행하도록 계획을 수정한다. 분석에서 오류를 발견하면, 이전 단계로 돌아가 데이터를 재검토한다. 이처럼 자기 성찰을 통해 발견된 문제점을 바탕으로 기존의 계획을 동적으로 수정하고, 필요한 작업을 반복 수행하며 결과물의 완성도를 점진적으로 높여 나간다. 이 반복적인 개선 과정은 인간 전문가가 복잡한 프로젝트를 수행하며 끊임없이 검토하고 수정하는 방식과 매우 유사하며, 최종 결과물의 품질과 신뢰성을 극대화하는 핵심적인 역할을 한다.
5단계: 최종 결과물 도출 및 보고 (Final Output Derivation and Reporting)
수차례의 실행과 자기 성찰의 반복을 통해 에이전트가 최종 목표가 달성되었다고 판단하면, 워크플로우는 마지막 단계에 들어선다. 이 단계에서 에이전트는 그동안 생성했던 모든 중간 결과물과 분석 내용, 추론 과정을 종합하여 하나의 완결된 최종 결과물을 만들어낸다.
이는 단순히 정보의 나열이 아니라, 사용자의 초기 목표에 맞춰 체계적으로 구조화되고 논리적으로 완결된 형태를 띤다. 앞선 예시의 경우, 이는 경쟁사 분석, SWOT 분석, 구체적인 마케팅 전략 제안, 예상 효과 등을 모두 포함하는 포괄적인 보고서가 될 것이다. 이 최종 결과물은 사용자에게 제시되며, 워크플로우는 성공적으로 종료된다. 이처럼 나무 에이전트의 워크플로우는 인간의 지적인 문제 해결 과정을 모방하고 자동화한 것으로, 기업이 직면한 복잡하고 동적인 과제들을 해결할 수 있는 새로운 차원의 능력을 제공한다.
3. 에이전트 워크플로우의 비즈니스 가치와 기대효과
나무 에이전트의 자율형 워크플로우는 단순한 기술적 진보를 넘어, 기업의 운영 방식과 가치 창출 과정을 근본적으로 혁신할 수 있는 잠재력을 지니고 있다. 이 정교한 메커니즘은 기업에 실질적이고 측정 가능한 비즈니스 가치를 제공하며, 이는 생산성, 의사결정, 비용 효율성, 그리고 비즈니스 민첩성 등 다방면에 걸쳐 나타난다.
첫째, 혁신적인 생산성 향상과 효율성 증대를 가져온다. 기존의 업무 환경에서는 데이터 수집, 분석, 보고서 작성, 시스템 간 정보 입력 등 반복적이고 시간이 많이 소요되는 작업에 수많은 인력이 투입되었다. AI 에이전트 워크플로우는 이러한 복잡한 다단계 업무를 엔드투엔드로 자동화함으로써, 직원들을 고부가가치 창출이 가능한 전략적이고 창의적인 업무에 집중할 수 있도록 해방시킨다. 이는 단순히 개별 직원의 생산성을 높이는 것을 넘어, 조직 전체의 업무 처리 속도와 효율성을 극대화하는 효과를 낳는다.
둘째, 데이터 기반의 의사결정 능력을 강화한다. 비즈니스 리더들은 종종 제한된 정보와 시간 속에서 중요한 결정을 내려야 하는 압박에 시달린다. 나무 에이전트는 인간이 단시간에 처리하기 불가능한 방대한 양의 내부 데이터(ERP, CRM)와 외부 데이터(시장 동향, 뉴스, 소셜 미디어)를 실시간으로 수집하고 종합적으로 분석할 수 있다. 이를 통해 잠재적 리스크를 예측하고, 새로운 시장 기회를 포착하며, 복잡한 문제에 대한 최적의 해결책을 제시함으로써 리더들이 더 빠르고 정확하며 데이터에 기반한 의사결정을 내릴 수 있도록 지원한다.
셋째, 운영 비용 절감과 탁월한 확장성을 제공한다. AI 에이전트는 365일 24시간 휴가나 휴식 없이 일관된 성능으로 작업을 수행할 수 있다. 또한, 비즈니스 수요가 급증할 때 인력을 추가로 채용하고 교육하는 대신, 클릭 몇 번으로 수십, 수백 개의 에이전트를 즉시 확장하여 대응할 수 있다. 이러한 탄력적인 확장성은 인력 의존도를 낮추고 운영 비용을 획기적으로 절감하며, 기업이 시장 변화에 따라 유연하게 규모를 조절할 수 있게 만든다.
넷째, 인적 오류(Human Error)를 최소화하여 업무 품질을 향상시킨다. 복잡하고 반복적인 작업일수록 인간의 집중력 저하로 인한 실수가 발생할 가능성이 크다. 에이전트 워크플로우는 자동화된 프로세스를 통해 작업을 수행하고, 특히 자기 성찰 및 검증 메커니즘을 통해 스스로 오류를 감지하고 수정하기 때문에 인적 오류의 가능성을 원천적으로 최소화한다. 이는 데이터 처리의 정확성을 높이고 최종 결과물의 신뢰도를 보장하여 전반적인 업무 품질을 한 단계 끌어올린다.
*NAMU AI Agent플랫폼의 특장점
마지막으로, 변화에 대한 적응력과 비즈니스 민첩성을 극대화한다. 미리 정해진 규칙에 따라 작동하는 전통적인 자동화 시스템은 시장 환경이나 비즈니스 요구사항이 바뀌면 값비싼 재설계와 재개발 과정을 거쳐야 한다. 반면, 나무 에이전트의 워크플로우는 실시간 데이터를 기반으로 상황을 인지하고 계획을 동적으로 수정하는 능력을 갖추고 있다. 이는 예측 불가능한 변수가 많은 현대 비즈니스 환경에서 기업이 변화에 신속하게 대응하고 지속적인 경쟁 우위를 유지할 수 있도록 하는 핵심적인 역량이 된다.
이러한 가치를 명확히 비교하기 위해, 전통적인 업무 방식과 나무 에이전트 워크플로우를 다음 표와 같이 정리할 수 있다.
결론적으로, 나무 에이전트 워크플로우는 단순한 비용 절감 도구를 넘어, 기업의 핵심 역량을 강화하고 지속 가능한 성장을 가능하게 하는 전략적 자산이다. 이를 통해 기업은 더 빠르고, 더 스마트하며, 더 유연한 조직으로 거듭날 수 있다.
- 참고자료(Reference.)
에이전틱 AI와 생성형 AI 비교
https://www.ibm.com/kr-ko/think/topics/agentic-ai-vs-generative-ai
다음 신입은 혹시 AI? 와버린 미래 ‘AI 에이전트’[딥다이브]
https://www.donga.com/news/Economy/article/all/20250524/131673036/1
AI Worfklow 워크플로우
https://www.ibm.com/kr-ko/think/topics/ai-workflow
AI 에이전트 설계 전략
https://www.deloitte.com/kr/ko/Industries/tmt/analysis/AI-Agent-Strategy.html
AI 워크플로 자동화, 제조업 생산성 20% 높여…효과 입증
https://zdnet.co.kr/view/?no=20250923161941
에이전틱 워크플로우는 무엇인가요?
https://www.salesforce.com/kr/agentforce/agentic-workflows/
