AI 에이전트 구축부터 운영·관리까지, 한림원이 Agent Studio를 활용한 방법
Aug 13, 2026
1. AI 에이전트, 하나만 구축하면 충분할까요?
기업의 복잡한 업무를 하나의 AI 에이전트에게 맡기기는 어렵습니다. 실제 업무는 여러 단계로 이어지고, 각 단계에서 필요한 역할이 다르기 때문이죠. 또한 에이전트를 실제 조직에서 활용하려면, 구축 이후의 운영과 관리까지 고려해야 합니다.
2. 재난·안전 이슈를 연구 과제로 만드는 한림원
한국과학기술한림원 국민생활안전종합지원단은 재난·안전과 관련된 사회 이슈를 발굴하고, 과학기술을 활용한 문제 해결과 현장 적용을 지원합니다. 이를 위해 다음과 같은 업무를 수행하고 있죠.
• 뉴스·사회 이슈 모니터링 및 재난·안전 이슈 발굴
• 급증 키워드 분석 및 연구 분야 도출
• 이슈브리프·문제정의서 등 연구 문서 작성
• 관련 전문가·자료 탐색
• 연구 문서 관련 법령 검색
이번 프로젝트에서는 위 업무를 AI 에이전트 기반으로 자동화하는 시스템을 구축했습니다.
3. 한림원은 왜 하나의 AI로는 부족했을까?
생성형 AI에게 ‘최근 폭염 이슈를 바탕으로 연구 과제를 만들어줘’라고 요청해볼까요? AI는 빠르게 초안을 만들어낼 수 있습니다. 하지만 이 결과물을 한림원의 업무에 활용하기는 어렵습니다. 한림원의 업무가 단순히 문서 하나를 작성하는 데서 끝나지 않기 때문입니다. 데이터를 모으고, 분석하고, 법령 검토까지 해야 하죠. 성격이 다른 작업들을 하나의 업무에서 수행해야 하는 겁니다.
하나의 에이전트에 여러 업무를 맡기면 처리해야 할 정보와 지시사항이 많아집니다. 작업이 복잡해질수록 중요한 지시를 놓치거나 부정확한 결과가 나올 가능성도 커지는 거죠. 반면 역할별로 에이전트를 나누면 각 에이전트가 정해진 업무에 집중할 수 있고, 여러 작업을 동시 처리하거나 오류 지점을 추적하기도 쉬워집니다.
따라서 하나의 AI에 모든 업무를 맡기기보다, 실제 업무를 분석하고 역할을 나누어 설계할 필요가 있었습니다.
4. 에이전트 구축부터 운영까지 하나의 플랫폼에서
크라우드웍스는 데이터 엔지니어링과 멀티에이전트 기반 AI-Ops 기술을 바탕으로, 한림원과 데이터 분석·연구 기획 플랫폼을 공동 개발했습니다.
이 과정에서 크라우드웍스의 자체 솔루션인 Alpy Agent Studio를 활용했는데요. Agent Studio는 AI 에이전트 구축부터 운영·관리까지 지원하는 기업용 AI 솔루션입니다. 특히 여러 AI 에이전트를 하나의 플랫폼에서 개발하고 필요에 따라 연결·운영할 수 있어 복잡한 업무도 역할별 에이전트로 나누어 설계할 수 있습니다.
(1) 업무에 맞춘 에이전트 설계
기업마다 AI 에이전트에게 맡기고 싶은 업무와 필요한 기능이 다릅니다. Agent Studio에서는 코드를 직접 작성하지 않아도 노드 기반 화면에서 각 업무에 필요한 에이전트의 동작을 설계할 수 있는데요.
사용할 AI 모델(LLM)과 프롬프트를 설정하는 것은 물론, Tool Calling, Guardrail, Hallucination 검증 등 다양한 노드를 목적에 맞게 조합할 수 있습니다. 이를 통해 AI가 어떤 정보와 도구를 활용하고, 어떤 과정을 거쳐 결과를 만들 것인지를 구체화할 수 있는 거죠.
(2) 구축 이후 운영·관리까지
AI 에이전트를 실제 업무에 적용하기 시작하면, 기업의 입장에서는 자연스럽게 이런 질문이 생깁니다.
“어떤 에이전트를 누가 사용하고 있을까?”
”얼마나 사용하고 있고, 비용은 얼마나 발생하고 있을까?”
에이전트와 사용자의 수가 늘어날수록 이를 체계적으로 관리할 수 있는 환경이 중요해지는데요. Agent Studio에서는 에이전트별 접근 권한부터 사용량, 비용, 로그 등 운영에 필요한 정보를 하나의 플랫폼에서 확인하고 관리할 수 있습니다.
정리하자면, Agent Studio는 에이전트 구축부터 지속적으로 운영하고 관리할 수 있는 환경까지 제공합니다.
5. 4단계 업무를 12종 AI 에이전트로 연결
그렇다면, 한림원의 실제 업무에 Agent Studio를 어떻게 적용했을까요?
먼저 한림원의 업무를 4단계로 구조화하고, 각 단계에 필요한 역할을 12종의 AI 에이전트로 구축했습니다. 단계별 주요 역할은 다음과 같습니다.
업무 단계 | 에이전트의 주요 역할 |
1. 실시간 데이터 수집 | 뉴스·SNS·Google Trends 데이터 수집 |
2. 키워드 분석·이슈 모니터링 | 수집된 데이터에서 급증 키워드와 연구 분야 도출 |
3. 연구문서 작성·과제 구체화 | 이슈브리프·문제정의서 초안 작성, 자료 요약 및 전문가 탐색 |
4. 법령 저촉 여부 검색 | 관련 법령 탐색, 근거·출처와 함께 저촉 가능성 1차 검토 |
법령 저촉 여부도 AI가 1차 검토
연구 문서와 관련된 법령을 확인하는 일은 법령을 찾는 것에서 끝나지 않습니다. 어떤 조항이 관련되는지 확인하고, 저촉 가능성과 그 근거까지 함께 살펴봐야 하죠.
한림원 프로젝트에서는 크라우드웍스가 자체 개발한 ‘저촉 법률 검색 Agent’를 활용했습니다. 검토할 내용을 입력하면 관련 법령과 저촉 가능성이 있는 조항을 검색하고, 근거와 출처를 포함한 분석 결과를 제시하도록 ‘멀티 에이전트’ 구조로 구성했습니다.
법령 검토는 관련 조항에 대한 해석과 판단이 중요한 만큼, AI는 저촉 가능성을 1차로 검토하고 최종 판단은 담당자가 수행하도록 한 겁니다.
6. AI는 반복 업무를, 사람은 최종 판단을
법령 검토에서 AI가 1차로 검토하고 담당자가 최종 판단을 한 것처럼, 다른 업무에서도 AI와 담당자의 역할을 구분했습니다. AI 에이전트는 정보 수집·분석, 문서 작성 등 반복적이고 복잡한 업무를 수행하고, 담당자는 AI가 만든 결과를 검토·수정해 최종 의사결정에 활용하는 거죠. 이를 통해 업무 생산성과 결과물의 품질을 함께 높일 수 있었습니다.
7. 우리 조직에도 AI 에이전트를 도입할 수 있을까?
Q. 우리 조직의 복잡한 업무도 AI 에이전트로 나눠 자동화할 수 있나요?
네. 업무 흐름을 분석해 역할별 AI 에이전트를 만들 수 있습니다. 한림원 역시 기존 업무를 먼저 분석한 뒤 각 단계에 필요한 역할을 여러 AI 에이전트로 구성했습니다.
Q. 에이전트 구축 이후 내부에서 수정할 수 있나요?
Agent Studio는 노코드 기반으로, 업무 변화에 따라 에이전트의 구성을 수정하거나 새로운 모델을 적용할 수 있습니다.
Q. 에이전트의 비용은 어떻게 관리하나요?
Agent Studio에서는 에이전트별 사용량과 비용을 확인하고, 비용 리포트와 크레딧 현황 등을 플랫폼 내에서 관리할 수 있습니다.
Q. 보안상 외부망 사용이 제한된 환경에서도 사용할 수 있나요?
Agent Studio는 온프레미스 및 폐쇄망 환경 구축을 지원합니다. 외부망 사용이 제한된 기업도 보안 정책과 인프라 환경에 맞춰 구축 방식을 검토할 수 있습니다.
우리 조직의 복잡한 업무를 AI 에이전트 기반으로 전환하는 방법이 궁금하다면, 크라우드웍스에 문의해 주세요.
Share article