LLM(Large Language Model, 대규모 언어 모델)은 방대한 텍스트 데이터로 사전 학습되어 언어를 이해하고 생성하는 딥러닝 모델입니다.

AI 에이전트(AI Agent)는 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)을 두뇌로 삼아, 주어진 목표를 달성하기 위해 스스로 계획을 세우고(Planning) 외부 도구를 호출해(Tool Use) 여러 단계를 실행하는 소프트웨어 시스템입니다.

AI 도입은 이미 실험 단계를 지났습니다.

여러 팀이 각자 다른 대형언어모델(LLM)을 직접 호출하기 시작하면 플랫폼 담당자의 부담이 빠르게 늘어납니다.

SaaS를 쓸 수 없는 이유: SaaS와 온프레미스의 데이터 경로를 7단계와 3단계로 비교하고, 개보법·국정원·N²SF·EU AI Act의 4중 통제선이 어떻게 SaaS를 동시에 차단하는지 짚습니다.

대규모 조직이 AI 기반 자동화 시스템을 도입할 때 가장 먼저 마주하는 현실은 PoC(개념 검증) 이후 실제 서비스로의 확산이 쉽지 않다는 점입니다.

최근 기업과 기관에서는 AI·LLM 기반 업무 자동화와 데이터 파이프라인, 챗봇 및 RAG 서비스의 도입이 필수가 되었습니다.

최근 AI 기술 발전과 함께 조직 내 자동화 요구가 폭발적으로 증가하면서, 단일 AI 에이전트의 한계를 넘어 여러 에이전트가 협업하는 멀티 에이전트 시스템 도입이 급부상하고 있습니다.