AI Native News
AI 도입했는데 왜 업무가 안 바뀔까? 에이전트가 없어서입니다.
2026년 03월 26일 | Vol. 62호
👱♀️Editor’s Note
안녕하세요, 오픈마루 입니다.
LLM은 도입했는데, 정작 업무는 달라진 게 없다는 말 많이 들리죠.
대부분 챗봇 수준에서 멈춰있기 때문입니다.
질문에 답하는 AI와 스스로 계획하고 실행하는 AI는 완전히 다른 얘기입니다.
그래서 오늘은 기업 환경에서 ‘실제로 일하는’ AI 에이전트를 구축하는 방법을 소개합니다.
HOT ISSUE : CNF
AI 도입했는데 왜 업무가 안 바뀔까?
에이전트가 없어서입니다.
챗봇은 “기능이 없습니다”라고 답하지만,
AI 에이전트는 캘린더를 열고, 빈 시간을 찾아, 회의실을 예약합니다.
문제는 LLM 자체가 아닙니다. LLM에 기업의 데이터와 API를 연결하는 오케스트레이션 계층, 즉 AI Agent Builder가 없기 때문입니다.
부서별로 챗봇만 늘고 데이터는 고립되는 ‘사일로’ 현상, 이것이 바로 현실입니다
보안이 중요한 기업이라면 폐쇄망 대응도 필수입니다. 로컬 LLM과 Kubernetes 기반 온프레미스 구조 위에서 n8n, LangFlow, Flowise, Dify 중 어떤 도구가 맞는지, 라이선스·운영 편의성·리소스 요구량까지 따져야 합니다.
💡 AI Agent 도입 전 꼭 확인할 것
- ‘연결 가능’ ≠ ‘운영 가능’ : 기능 명세서가 실무 안정성을 보장하지 않습니다.
- MCP 지원 여부 : 레거시 연동의 핵심 표준으로 빠르게 부상 중입니다.
- 폐쇄망 의존성 선설계 : 인터넷 없이 운용하는 전략은 사전에 준비되어야 합니다.
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실무 환경에서 자동 지식 그래프 생성 기술을 어떻게 도입하고 운영할지, 단계별 전략과 현장 적용 노하우를 백서로 안내합니다.
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쿼리가 63초씩 걸리고 펜딩이 쌓이면 대부분 “잠깐 느린 거겠지” 하고 넘기죠.
근데 이미 JDBC 커넥션 10개 중 9개가 막혀있었고,
조금만 더 뒀으면 서버가 그냥 멈췄을 겁니다.
이 상황을 AI가 어떻게 잡아냈는지 영상에서 확인해 보세요.
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