Human Bottleneck 제거를 위한 Agentic Workflow 기반의 인프라 구조 전환

Context

LLM을 단순한 Chat 인터페이스의 Autocomplete 도구로 활용함에 따른 Human Bandwidth의 병목 현상 지속. 데이터의 단순 이동과 반복적 Coordination에 투입되는 Invisible Labor로 인한 시스템 생산성 저하 문제 발생.

Technical Solution

• 단순 Tool 활용에서 벗어나 반복적 의사결정을 자동화하는 Agentic Workflow 설계
• Human-in-the-loop 구조를 최소화하고 자율적으로 구동되는 Continuous Workflow 인프라 구축
• 정보 수집, Fingerprinting, 결과 비교, 리포팅으로 이어지는 전 과정을 파이프라인화하여 Coordination 비용 제거
• 정적인 모델 활용 방식에서 탈피하여 상태를 유지하고 지속적으로 실행되는 Autonomous System으로의 아키텍처 전환
• Human Attention이라는 고비용 자원을 창의적 설계에 집중시키고, 저비용의 Machine Attention으로 반복 Task 처리