01
T1 스킬 팩
업무 스킬 패키지와 구축 가이드를 자체 개발 역량이 있는 팀에 제공하는 범위를 설계합니다.
SERVICE STATUS
서비스 범위 설계 중
스킬 팩, 구축 패키지와 운영 리테이너의 범위·검증 기준을 설계하고 있습니다. 공식 상담 채널은 준비 후 안내합니다.
WHO IT IS FOR
이런 조직의 다음 판단을 돕습니다
서비스가 필요한 조직과 그렇지 않은 조직을 구분할 수 있도록 대상과 출발 조건을 먼저 공개합니다.
- 자체 구축 역량이 있어 검증된 업무 스킬이 필요한 팀
- 처음 AI 에이전트 시스템을 도입하는 조직
- 도입 뒤에도 지속 운영과 개선이 필요한 조직
OFFERINGS
서비스를 결과가 다른 단위로 분리합니다
상담 뒤 실제 범위와 산출물, 검증 기준을 확정하며 아래 항목을 일괄 제공한다고 미리 약속하지 않습니다.
02
T2 구축 패키지
설치, 조직 지식 체계 구축과 운영 교육을 묶어 첫 운영 가능한 상태까지 연결하는 범위를 설계합니다.
03
T3 운영 리테이너
유지보수, AI 동향 반영 업데이트와 정기 시스템 점검을 포함할 운영 범위를 검토합니다.
METHOD
방법론은 실행과 검증이 가능한 구조로 남깁니다
설명 자료가 아니라 고객 조직이 다시 사용할 수 있는 판단 기준·지식 체계·운영 방식으로 이관합니다.
01
멀티에이전트 오케스트레이션
역할을 분리하고 생산자와 검증자를 나눠 결과의 책임 경계를 분명히 합니다.
02
4계층 지식 관리
원문 보존, 구조화, 지식 지도와 이관 체계로 조직 지식을 재사용 가능한 자산으로 만듭니다.
03
하이브리드 아키텍처
로컬 거대언어모델(LLM)과 클라우드 모델을 업무 보안·비용 조건에 맞게 조합합니다.
04
공공 특화 요건
한글(HWPX), 망분리, 공공 문서 표기와 감사 가능한 운영 요구를 설계에 반영합니다.
COMMON PRINCIPLES
고객 선택·고객 소유·분리 검증을 모든 서비스에 적용합니다
서비스 종류가 달라도 고객의 기술 선택권과 지식 소유권, 산출물의 검증 책임은 바꾸지 않습니다.
고객이 선택한 엔진 위에 구축합니다
특정 AI 엔진에 고객을 종속시키지 않고, 고객이 보유하거나 선택한 환경과 엔진을 출발점으로 삼습니다.
지식과 데이터는 고객에게 남습니다
구축 과정에서 정리한 지식 자산과 운영 데이터의 소유권과 이관 기준을 사전에 분명히 합니다.
검증을 통과한 결과만 다음 단계로 보냅니다
작성과 검증 역할을 분리하고, 판정할 수 없는 산출물은 통과시키지 않는 Default-FAIL 원칙을 적용합니다.
AI Agent Engineering
문제를 설명할 수 있을 때만 다음 단계를 제안합니다
공식 서비스 문의처와 운영 주체는 등록했습니다. 서비스 범위와 개인정보 처리 기준을 확인한 뒤 정식 상담 접수 절차를 확정합니다.