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AI 에이전트 개발

운영 환경에서 버티는 에이전트.

저희는 자체 에이전트 무리를 매일 운영하는 AI 에이전트 개발 회사입니다. 범위를 정한 워크플로를 하나씩, 고정 가격으로 맞춤 제작합니다. 성공 지표는 미리 합의합니다.

요약

구축 전에 할 일을 정의합니다.

Gartner는 에이전트형 AI 프로젝트의 40% 이상이 2027년 말까지 취소될 것으로 예상하며, 비용, 불분명한 가치, 약한 위험 통제를 이유로 듭니다. 저희는 처음 2주 동안 개발을 시작하기 전에 범위, 측정, 검토 요건을 정리합니다.

하나의 워크플로와 문서로 정한 완료 기준. 그것을 측정하는 한 사람. 미달하면 파일럿을 멈추는, 문서로 정한 기준점. 구축 전에 답해 둔 보안 심사.

무엇을 만들지 아직 정하지 않았다면 AI 컨설팅부터 시작하세요. 당사 추정으로 저희 에이전트는 팀의 업무 시간을 주당 50시간 이상 줄여 줍니다. mcp.strataigize.com의 공개 서버를 통해 에이전트가 저희 회사에 질의할 수 있습니다.

BDC

우선 공급업체

Business Development Bank of Canada 자문 고객을 위한 우선 AI 공급업체.

LIFT의 디지털 전환 및 AI 부문은 자격을 갖춘 캐나다 기업에 $25,000에서 $2,000,000까지 융자를 제공합니다. 기술은 캐나다 공급업체나 통합업체에서 조달해야 합니다. 저희도 그중 하나입니다.

LIFT 작동 방식

Strataigize Marketing40+월간 대기열에 오르는 고객 작업(추정)사례 연구 읽기 →

저희가 만드는 것

맞춤형 AI 에이전트, 업무별로.

각 항목은 먼저 범위가 명확한 단일 워크플로로 설계합니다. 검증된 워크플로를 쌓아 시스템을 구축합니다. 개발 단계와 가격을 포함한 상세 설명은 저희가 구축하는 11가지 AI 시스템 카탈로그에서 확인할 수 있습니다.

접수와 선별 에이전트

들어오는 리드, 문의, 요청을 읽고 정보를 보강한 뒤 귀사의 규칙으로 선별하고, 담당자에게 넘기거나 예약합니다. 판단은 사람이 하고, 분류는 에이전트가 합니다.

보고와 분석 에이전트

광고 플랫폼, CRM, 분석 도구에서 정해진 시간에 데이터를 가져옵니다. 무엇이 바뀌었고 무슨 뜻인지 보여 주고, 다음 행동을 팀이 이미 쓰는 도구에 적습니다.

문서와 백오피스 에이전트

청구서, 계약서, 양식, 티켓을 읽어 시스템 안의 구조화된 기록으로 바꿉니다. 예외는 추측하지 않고 상부로 올립니다.

조사와 모니터링 에이전트

경쟁사, 가격, 규제, 귀사 계정을 계속 지켜보고 매일 읽을 수 있는 짧은 요약으로 정리합니다.

사내 지식 에이전트

귀사의 문서, 정책, 이력을 바탕으로 답하는 에이전트입니다. 출처를 인용하므로 어떤 답이든 확인할 수 있습니다.

에이전트가 호출할 수 있는 창구

MCP 서버, 도구 API, 기계가 읽을 수 있는 엔드포인트. 귀사의 시스템과 고객의 AI 어시스턴트가 귀사를 직접 호출할 수 있게 합니다. 저희도 하나를 운영합니다.

진행 방식

업무를, 순서대로.

워크플로 하나로 범위 정하기

실제 프로세스를 두고 하는 작업 세션입니다. 가치가 가장 높은 범위 한정 워크플로 하나를 고르고, 아직 자동화하지 말아야 할 것도 짚습니다.

숫자에 합의하기

첫 워크플로의 고정 가격, 문서로 된 성공 지표, 그것을 측정할 담당자, 프로젝트를 멈추는 중단 기준. 모두 구축 전에 정합니다.

구매 절차 통과하기

보안 질문지, 데이터 흐름, 재수탁 처리자, 데이터 처리 계약을 0주 차에 다룹니다. 보안 체계는 이미 공개되어 있어 심사 담당자가 바로 검토를 시작할 수 있습니다.

구축하고 관찰하기

에이전트는 실제 데이터 위에서 돌지만 되돌릴 수 없는 작업은 하지 않습니다. 모든 출력을 검토하고, 불일치로 정확도를 높입니다. 아낀 시간보다 정확도를 먼저 잽니다.

감독 아래 운영 시작

에이전트는 합의한 권한 안에서 실행되고, 되돌릴 수 없는 작업은 사람이 승인합니다. 그 범위를 바꾸기 전에 팀이 로그를 읽고 성과를 검토할 수 있습니다.

판단한 뒤 확장하기

파일럿이 끝나면 확장하거나, 구체적인 수정과 함께 한 번 연장하거나, 멈춥니다. 미리 문서로 정해 둡니다. 두 번째와 세 번째 워크플로는 첫 번째가 성과를 증명하기 전에 가격을 정합니다.

납품물

첫 구축에 포함되는 것.

범위를 정한 하나의 워크플로, 하나의 성공 지표, 중단 기준, 실제 데이터에서의 섀도 운영, 감독 아래의 운영 전환, 그리고 프롬프트와 코드의 소유권입니다. 챗봇도, 플랫폼 라이선스도, 되돌릴 수 없는 작업을 아무도 승인할 필요가 없다는 약속도 아닙니다. 전체 목록은 AI 에이전트 구축에 실제로 포함되는 것에 있습니다.

저희는 파는 것을 직접 운영합니다. 당사 추정으로 내부 에이전트는 주당 50시간 이상을 절약합니다. 공개 에이전트 서버 mcp.strataigize.com에는 2026년 9월 13일 기준 도구 8개가 있었습니다. 9월 6일까지 한 주 동안 외부 고객의 호출은 없었습니다. 계약 전에 확인할 수 있도록 공개해 두었습니다.

구매 절차

보안 심사는 이미 답해 두었습니다.

보안 질문지는 5주 차에 도착하는 경우가 많습니다. 저희 답변은 이미 공개되어 있습니다.

신뢰와 보안에서는 저희의 보안 태세, 고객 데이터 처리, 수탁 처리자, NIST AI Risk Management Framework의 네 가지 기능에 맞춘 AI 거버넌스 요약, 그리고 요청 시 제공하는 데이터 처리 계약을 설명합니다. 저희는 SOC 2가 없으며, 심사 담당자가 알아내게 두지 않고 그 페이지에 밝혀 두었습니다. 작업은 고객이 부여하는 플랫폼 기본 접근 권한으로 하므로, 저희가 무엇에 접근할 수 있는지 정확히 보고 언제든 직접 회수할 수 있습니다.

누구와 이야기하기 전에, 저희를 포함해, 이 목록을 챙기세요. AI 에이전트 공급업체에 물어야 할 24가지 질문. 공급업체가 필요한지 아직 고민 중이신가요? 직접 구축할지 구매할지부터, 그다음 구매 절차를 통과하는 파일럿 구조를 읽어 보세요.

구축이 아니라 지속적인 운영 계층을 찾으시나요? 그것이 AI 워크플로 자동화 서비스로, 에이전트 무리를 매달 유지하고 확장합니다.

사례 연구

운영 중인 에이전트, 기록으로.

50+주간 절약한 팀 시간(추정)

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자주 묻는 질문

AI 에이전트 개발, 자주 묻는 질문.

AI 에이전트 개발 회사는 무슨 일을 하나요?

챗봇이나 구독을 파는 대신, 기존 시스템 안에서 업무를 처음부터 끝까지 처리하는 AI 에이전트를 설계, 구축, 통합, 유지합니다. 일의 대부분은 통합, 데이터 처리, 거버넌스이며 모델 자체는 가장 작은 부분입니다. Strataigize는 사람이 개입하는 방식으로 구축해, 되돌릴 수 없는 작업은 모두 사람이 승인합니다.

AI 에이전트 구축에는 얼마나 걸리나요?

파일럿은 30일에서 90일입니다. 실제 데이터에서의 섀도 운영과 감독 아래의 운영 전환이 범위에 포함되기 때문입니다. 단일 워크플로의 간단한 자동화는 통합과 테스트를 포함해 2주에서 6주면 구축할 수 있습니다. 여러 워크플로 구축은 한 분기에 걸쳐 단계별로 납품합니다. 여러 시스템에 걸친 에이전트를 일주일 만에 운영에 올린다는 약속은 나중에 비용을 치를 테스트를 건너뛰는 것입니다.

에이전트, 프롬프트, 코드는 저희 소유인가요?

네. 프롬프트, 코드, 설정, 평가 데이터셋은 귀사의 것이며 내보낼 수 있습니다. 에이전트에 묶이는 문제는 웹사이트를 인질로 잡히던 문제의 새로운 형태입니다. 그래서 신뢰에 맡기지 않고 계약으로 해결합니다.

SOC 2 인증이 있나요?

없습니다. 저희는 경험 많은 작은 회사입니다. 신뢰와 보안 페이지에서 실제로 운영하는 통제를 설명합니다. 고객이 부여하는 최소 권한 접근, 관리형 보관소에 둔 자격 증명, NIST AI Risk Management Framework에 맞춘 AI 거버넌스 요약이 포함됩니다. 수탁 처리자 목록과 요청 시 제공하는 데이터 처리 계약도 있습니다. 공급업체 보안 질문지도 요청하시면 작성합니다.

AI 에이전트 개발자를 채용할까요, 에이전시에 맡길까요?

그 워크플로가 경쟁력의 핵심이고, 9개월 차에 책임질 엔지니어를 지목할 수 있다면 사내에서 채용하세요. 한 번 제대로 구축하고 유지보수까지 맡기고 싶다면 외부 팀을 쓰세요. 2025년 MIT 연구에 따르면 외부 파트너십은 순수 사내 AI 구축보다 약 두 배 더 자주 성공했습니다.

어떤 업종을 위해 에이전트를 만드나요?

미국과 캐나다의 서비스업, SaaS, 모바일 앱 기업, 대기업의 마케팅과 운영 팀입니다. 공통점은 반복적이고 규칙이 많으며 여러 시스템을 거치고, 지금은 숙련된 직원의 시간을 잡아먹는 워크플로입니다.