고객사례

안랩클라우드메이트는 안랩의 ‘보안’ 역량과 클라우드메이트의 ‘클라우드 네이티브’ 전문성을 하나로 모아 클라우드를 안전하고 클라우드답게 사용할 수 있도록 지원합니다.

• 프롬프트 기반 AI 어시스턴트를 넘어 AI 에이전트에 대한 관심 증가
• AI 에이전트 구현 방안에 대한 문의 증가
• Vertex AI Agent Builder의 편의성과 효율성 실증을 위한 일환으로 PoC 추진 결정
   

AI 기술의 발전과 함께 기업은 디지털 전환(DX)을 넘어 AI 전환(AX)으로 진화하고 있습니다. 
특히, AI 에이전트를 활용한 비즈니스 혁신은 고객 경험 향상, 생산성 증대, 보안 강화 등 다양한 분야에서 주목받고 있습니다.
하지만 AI 에이전트 구현은 기술적으로 어려운 일입니다. LLM/sLM, Vector DB, RAG, 프레임워크/라이브러리 등 많은 기술 요소를 고려해야 하고, 다양한 오픈 소스 기술을 연계하고 통합할 수 있는 노하우가 필요합니다. 
이런 어려움 없이 아이디어를 바로 멀티 에이전트로 구현할 수 있는 도구이자 플랫폼인 Google Cloud의 Vertex AI Agent Builder의 편의성과 유용성을 검증하기 위해 안랩클라우드메이트는 개념 검증(Proof of Concept) 프로젝트를 추진하였습니다.

• Gemini를 금융 분야 문서로 미세 조정하고 RAG를 통합
• ‘종목 분석부터 주식 주문까지 AI 에이전트들이 협업을 하는 멀티 에이전트 구현
   

안랩클라우드메이트는 Google Cloud의 Vertex AI Agent Builder를 활용하여 멀티 AI 에이전트를 구현하였습니다. 비정형 데이터인 금융 관련 문서를 Google Cloud 환경에 올리고, Layout Parser를 활용하여 데이터 구조화하여 DataStore를 생성하고, AI 에이전트를 구현하는 일련의 과정을 Vertex AI Agent Builder로 구현하였습니다. 
안랩클라우드메이트는 뉴스 분석, 재무 분석, 주식 거래 브로커 AI 에이전트를 각각 설계하고 여러 에이전트가 협업을 하며 유기적으로 작업을 수행하는 시스템을 성공적으로 구현하였습니다.

• Vertex AI Agent Builder의 편의성과 유용성 검증
• 한국 조직이 생성하는 문서 특성을 고려하여 Layout Parser의 성능 검증
   

멀티 에이전트를 구현하고 이를 실제 업무 현장이나 비즈니스 서비스 플랫폼에 배포하고 관리하려면 강력한 AI 인프라와 복잡한 툴 체인을 구성해야 합니다. 멀티 에이전트 구현은 예산, 인력, 노하우, 도구 등을 충분히 갖춘 AI 성숙도가 높지 않으면 실제 구현이 상당히 어려운 과제라 할 수 있습니다. 
안랩클라우드메이트는 PoC를 통해 데이터만 있다면 어떤 조직이나 Vertex AI Agent Builder를 활용해 LLM/sLM과 RAG를 통합한 멀티 에이전트 시스템을 구축할 수 있다는 것을 확인하는 성과를 거두었습니다.