AI 실험 단계를 넘어 Reliability 중심의 Agentic Paradigm 전환

Context

단순 Call-and-Response 방식의 Chatbot과 모델 성능 중심의 초기 AI 도입 단계에서 발생한 Hallucination 및 신뢰성 부족 문제. 특히 의료, 법률 등 고위험 도메인 내 예측 불가능한 모델 동작으로 인한 비즈니스 리스크 증가.

Technical Solution

• Tooling 결합 및 Automation 구현을 통한 단순 LLM에서 Agent 구조로의 진화
• Inference-time 데이터 액세스 솔루션 및 Agentic Memory 도입을 통한 Context 정밀도 향상
• Just-in-time 및 Ephemeral Auth 제어를 통한 Agent의 Zero-trust Permissioning 체계 구축
• Activity Trails 기록과 Human-in-the-loop Evals 기반의 Traceability 확보로 실행 결과 검증
• Multi-agent Orchestration 도입을 통한 복잡한 문제 해결 프로세스의 단계적 분해 및 실행