단순한 답변을 넘어, 실제 업무까지 수행하고 실행합니다.

사용자 요청을 이해하고, 필요한 정보를 조회한 뒤, 문서 검색, 업무 규칙 적용, 시스템 연동, 결과 생성까지 여러 단계를 연결해 작업을 수행합니다. 단순히 질문에 답하는 것이 아니라, 원하는 결과를 만들기 위한 업무 흐름을 설계합니다.

ClaBi AI Agent

업무에서는 기준을 확인하고, 데이터를 조회하고, 필요한 문서를 만들고, 다음에 해야 할 액션을 정리해야 합니다. ClaBi AI Agents는 이러한 업무 단계를 하나로 연결해, 반복 업무를 줄이고 처리 속도를 높입니다.

핵심 기술

요청을 작업 단위로 해석하는 계획 구조 무엇을 확인해야 하는지, 어떤 순서로 처리해야 하는지, 어떤 결과물을 만들어야 하는지를 작업 단위별로 분해합니다. 업무 목적에 맞는 순서를 설계해 AI Agent가 안정적으로 작업을 수행할 수 있도록 합니다.

검색을 넘어 시스템과 도구를 활용하는 실행 데이터를 조회하고, 보고서를 생성하고, 외부 시스템을 확인하고, 필요한 결과물을 만들어야 합니다. ClaBi AI Agents는 다양한 도구와 시스템을 연결해 작업 흐름 안에서 활용할 수 있도록 설계됩니다.

결과까지 이어지는 업무 실행 흐름 작업 진행 상태, 조건 분기, 결과 정리, 후속 액션 연결까지를 포함한 실행 흐름 설계를 통해 실무에 바로 적용할 수 있는 업무 흐름을 제공합니다.

MCP는 다양한 AI 모델과 시스템 간의 연결을 표준화한 프레임워크입니다. ClaBi는 MCP 기반 구조를 통해 다양한 AI 모델과 서비스를 하나의 플랫폼에서 통합 운영합니다. 이를 통해 빠른 확장성과 안정적인 AI 서비스 운영 환경을 제공합니다.

핵심 기술

MCP는 모델 간 인터페이스 통합, 컨텍스트 공유, 그리고 실행 환경 표준화를 핵심으로 합니다. 복잡한 AI 시스템에서도 일관된 방식으로 모델을 연결하고 관리할 수 있습니다.

Model A언어 모델

Model B비전 모델

Model C임베딩 모델

MCP

표준 인터페이스

인터페이스 통합

컨텍스트 공유

실행 환경 표준화

API외부 서비스

DB데이터 저장소

CLI실행 환경

FAQ

일반 챗봇과 AI Agent는 무엇이 다른가요?

기존 업무 시스템과 연동할 수 있나요?

AI Agent는 어떤 업무에 활용할 수 있나요?

AI & Cloud Services for a Better Tomorrow