What is AI Agent

지시하면, 끝까지 해냅니다

AI Agent는 여러 시스템을 연결해 스스로 판단하며 업무를 실행하는 통합 실행 계층입니다. 정해진 답변을 고르는 챗봇과 달리, 데이터 조회부터 분석·보고서 작성·발송까지 전 과정을 자율적으로 수행합니다.

예시 지시

“지난 달 품질 불량률이 높은 공정을 분석하고 개선 보고서를 작성해서 담당자에게 이메일로 보내줘”

데이터 조회 분석 보고서 작성 메일 발송

시스템 연결

사전 구축된 커넥터로 ERP, CRM, 그룹웨어 등 흩어진 시스템을 맞춤 개발 없이 연결합니다.

노코드 흐름 설계

드래그 앤 드롭으로 현업 담당자가 직접 흐름을 설계해 IT 의존도를 줄입니다.

데이터 변환·매핑

시스템마다 다른 데이터 형식을 자동 변환해 일관된 데이터를 보장합니다.

실시간 실행·모니터링

이벤트 발생 즉시 실행하고 처리 흐름과 오류율을 실시간으로 추적합니다.

RPA vs AI Agent

언제 RPA이고, 언제 AI Agent인가

둘은 경쟁 관계가 아닙니다. 업무의 성격이 어느 쪽인지에 따라 역할이 갈립니다.

RPA · 고정 경로

기차 — 정해진 레일 위를 같은 순서로

검증·변환·저장 순서가 항상 같은 정산, 보고서 작성처럼 절차가 고정된 업무에 적합합니다.

정해진 레일 위를 항상 같은 순서로 운행

결과가 예측 가능하고 비용이 낮으며 감사와 디버깅이 쉽습니다
단계가 고정적이고 실패 조건이 명확할 때 가장 안정적입니다
입력에 따라 경로가 크게 달라지는 업무에는 부적합합니다

AI Agent · 상황 판단 경로

택시 — 상황을 보고 경로를 스스로 결정

모호한 요청 분류, 예외 사유 조사, 이상 상황 대응처럼 판단이 필요한 업무에 적합합니다.

도로 위에서 상황을 판단해 최적 경로로 주행

중간 결과에 따라 계획을 바꾸며 가변적인 단계를 처리합니다
어떤 도구를 언제 쓸지 모델이 판단하는 탐색형 문제에 강합니다
반드시 지켜야 할 정책 순서는 승인 게이트로 강제해 통제합니다

판단 기준 — 순서를 미리 다 그릴 수 있으면 RPA, 발견에 따라 다음 행동이 바뀌면 AI Agent입니다.
정형 구간은 RPA가, 판단 구간은 AI Agent가 맡도록 조합해 설계하는 것이 DXTECH의 원칙입니다.

Application Types

4가지 적용 유형

업무 특성과 판단 개입 수준에 따라 AI Agent와 RPA의 역할을 조합합니다.

A

AI Agent 주도형

Main : AI Agent / Sub : RPA

AI Agent가 업무를 판단하고 오케스트레이션하며, 정형 반복 작업은 RPA를 도구로 호출해 실행합니다.

B

AI Agent 단독형

Main : AI Agent (단독)

문서 요약, 질의응답 등 판단 및 생성 중심 업무를 AI Agent가 단독으로 수행합니다.

C

RPA 단독형

Main : RPA (단독)

규칙 기반의 정형 반복 업무(데이터 입력·이관 등)를 RPA 시나리오로 자동화합니다.

D

RPA 주도형

Main : RPA / Sub : AI Agent

RPA가 정형 프로세스를 주도하고, 비정형 판단 구간만 AI Agent를 호출해 예외를 처리합니다.

Lineup

DXTECH AI Agent 라인업

업무 영역에 따라 바로 도입 가능한 제품과 맞춤 개발을 함께 제공합니다.

QueryFlow

AI Agent + ERP · 자연어 데이터 분석

“지난 달 매출이 가장 높은 판매점은?”, “가산지점 매출이 갑자기 떨어진 원인은?” 같은 질문으로 즉시 데이터를 분석하고 인사이트를 도출합니다.

MySQL · PostgreSQL · Oracle · MS SQL Server · MongoDB · SAP · Oracle ERP

AiSHE

AI Agent + SHE · 안전환경보건

산업 안전보건 분야에 특화된 AI Agent입니다. 안전 점검, 위험 감지, 보고서 자동 생성까지 AI가 처리합니다.

“이제 산업 안전도 AI로 쓰고, AI로 보고, AI로 말한다”

AI Agent + RPA 통합

지능형 자동화

AI가 상황을 분석하고 결정하면, RPA Bot이 실제 시스템에서 작업을 수행합니다. 판단과 실행을 분리해 통제 가능한 자동화를 구현합니다.

맞춤형 AI Agent 개발

전용 설계 · 개발

기업의 업무 특성과 데이터 환경에 맞는 전용 AI Agent를 설계·개발합니다. Cloud LLM(ChatGPT, Claude 등) 및 Local LLM과 기업 데이터를 결합합니다.

Process-First Approach

기술이 아니라 업무에서 시작합니다

대상 업무 분석과 목표 수립이 선행되어야 최적의 도입 시나리오가 도출됩니다.

STEP 1

업무 분석

업무 인벤토리 도출 및 후보 업무 발굴
업무 특성 진단 — 반복성·규칙성, 처리량, 예외 빈도
판단 개입 수준, 데이터 형태(정형/비정형) 분석

STEP 2

목표 수립

업무별 자동화 범위와 기대효과 정의
목표 지표(KPI) 설정 — 처리시간 단축, 오류율 감소
인력 운영 효율화 등 정량·정성 목표 구체화

STEP 3

시나리오 선정

목표·업무 특성 기준으로 적용 유형 A~D 매핑
RPA 단독 / RPA+AI 결합 / AI Agent 중심 적합안 도출
단계적 도입 로드맵 제안

Security & Deployment

데이터는 회사 밖으로 나가지 않습니다

LLM 모델을 기업 내부 서버에 배포하는 On-premise 옵션을 제공합니다. 외부로 데이터가 전송되지 않도록 구성할 수 있으며, Private Cloud 배포도 지원합니다.

On-premise 배포

데이터 암호화

접근 권한 관리

감사 로그

FAQ

자주 묻는 질문

AI Agent와 일반 챗봇의 차이는 무엇인가요?

일반 챗봇은 정해진 시나리오에 따라 답변을 제공하는 수동적인 도구입니다. 반면 AI Agent는 자율적으로 판단하고 실제 업무를 실행합니다. 데이터를 조회하고, 분석하고, 보고서를 작성하고, 이메일을 발송하는 전 과정을 스스로 수행합니다.

기업 내부 데이터 보안은 어떻게 보장되나요?

On-premise 배포 옵션을 제공합니다. LLM 모델을 기업 내부 서버에 배포하여 외부로 데이터가 전송되지 않도록 구성할 수 있습니다. Private Cloud 환경 배포도 지원하며, 데이터 암호화·접근 권한 관리·감사 로그 등 엔터프라이즈 보안 요구사항을 충족합니다.

DigiDox, RPA, AI Agent를 모두 도입해야 하나요?

아닙니다. 각 솔루션은 독립적으로 도입 가능합니다. 다만 세 솔루션을 통합하면 현장 데이터 수집 → 자동화 → AI 분석의 완결된 파이프라인이 구성되어 시너지가 극대화됩니다. DXTECH는 현황을 분석해 단계적 도입 로드맵을 제안해 드립니다.

전체 FAQ 보기

AI Agent