아키텍처 사용 방식 핵심 기술 노드 기능 미들웨어 설계 원칙
Agentic AI Orchestration Platform

드래그 한 번으로
AI 에이전트가 실행됩니다

전문가는 캔버스에서 워크플로우를 직접 설계하고, 실무자는 사전 구성된 에이전트를 바로 사용합니다.
타임트래블, 다층 메모리, 사람의 승인, Generative UI — 프로덕션에 필요한 모든 것.

Workflow Canvas
● Ready
8 nodes · 9 edges
100%
step: 0 | idle | checkpoint: auto

설계에서 실행까지, 4단계 자동 파이프라인

캔버스에서 노드를 배치하는 순간부터 프로덕션 실행까지 — 빌드, 직렬화, 변환, 실행이 자동으로 연결됩니다.
개발자 개입 없이, 설계 의도가 그대로 실행 그래프가 됩니다.

1
Visual Canvas
비주얼 에디터에서
드래그 & 드롭으로 워크플로우 설계
2
DSL Serialize
노드 + 엣지 + 설정을
WorkflowDSL JSON으로 직렬화
3
Graph Build
DSL 빌더가 실행 가능한
그래프로 자동 컴파일
4
Runtime Execute
영구 체크포인팅과
병렬 실행으로 프로덕션 운영

만드는 사람도, 쓰는 사람도 만족합니다

하나의 플랫폼에서 두 가지 경험을 제공합니다.
전문가는 자유롭게 설계하고, 실무자는 설정만으로 즉시 사용합니다.

Expert Mode

비주얼 캔버스로
워크플로우를 직접 설계

AI 엔지니어 · 솔루션 아키텍트 · 개발팀

27+ 노드를 드래그 & 드롭으로 배치하고, 조건 분기, 병렬 처리, RAG, 에이전트를 자유롭게 조합합니다. 설계한 워크플로우는 실행 가능한 에이전트 그래프로 자동 컴파일되어 즉시 실행됩니다.

캔버스 설계
{ } DSL 직렬화
그래프 빌드
실행
  • 27+ 노드 타입, 7단계 Phase 카탈로그
  • Switch · Categorize · Loop · Iteration 조건/반복
  • Tool Provider로 에이전트에 도구 연결
  • 노드별 에러 전략 · HITL 인터럽트 포인트 설정
Business Mode

사전 구성된 에이전트를
설정만으로 바로 사용

현업 담당자 · 분석가 · 운영팀

전문가가 설계해 둔 다양한 워크플로우를 에이전트 메뉴에서 선택합니다. LLM 모델, 지식베이스, 데이터소스 등 필요한 설정만 조정하면 바로 대화를 시작할 수 있습니다.

에이전트 선택
설정 조정
대화 시작
  • 사전 설계된 워크플로우 라이브러리에서 선택
  • LLM 모델 · 지식베이스 · 데이터소스 설정 패널
  • Generative UI로 인터랙티브 응답
  • 코드 지식 불필요 — 설정 패널만으로 운영

프로덕션 AI에 필수적인 4가지 기술

AI Guardrails의 에이전트 엔진은 단순한 워크플로우 빌더가 아닙니다.
타임트래블, 다층 메모리, 인간 개입, 그리고 Generative UI — 프로덕션 AI 운영에 필수적인 기술이 내장되어 있습니다.

Time Travel

실행의 모든 순간으로
돌아갈 수 있습니다

에이전트가 실행하는 모든 단계가 영구 스토어에 체크포인트로 저장됩니다. 문제가 발생하면 특정 시점으로 되돌아가 상태를 확인하고, 그 지점부터 다시 실행할 수 있습니다. 디버깅이 아닌 시간여행입니다.

  • 모든 노드 실행마다 자동 체크포인트 생성
  • checkpoint_id로 정확한 시점 복원
  • 복원 지점에서 즉시 재실행 (Fork & Replay)
  • 실행 히스토리 전체 감사 로그
Dual Memory

대화를 기억하고,
사용자를 학습합니다

단기 메모리(Short-term)는 현재 대화의 맥락을 유지하고, 장기 메모리(Long-term)는 사용자 선호도와 지식을 스레드를 넘어 영구 저장합니다. 에이전트는 대화가 끊겨도 사용자를 잊지 않습니다.

  • Thread-level 단기 기억 (Checkpointer)
  • Cross-thread 장기 기억 (Persistent Store)
  • 사용자 선호도 자동 학습 및 적용
  • 테넌트별 완전 격리된 메모리 공간
Human-in-the-Loop

위험한 순간에
사람이 개입합니다

고비용 API 호출, 민감 데이터 접근, 중요 의사결정 — 에이전트가 위험 도구를 호출하면 워크플로우가 자동으로 일시정지되고, 담당자의 승인을 기다립니다. 승인·수정·거부 후 정확히 그 지점에서 재개됩니다.

  • 위험 도구 자동 인터럽트 (Dangerous Tool Registry)
  • 승인 / 수정 / 거부 3단계 의사결정
  • 구조화 폼 입력 (User Fill Up with JSON Schema)
  • 다중 인터럽트 동시 처리
Agent-to-UI Protocol

에이전트가 직접
UI를 생성합니다

텍스트 응답을 넘어, 에이전트가 차트·테이블·카드·폼을 실시간으로 렌더링합니다. 표준 SSE 스트리밍 프로토콜 기반으로 에이전트 이벤트가 즉시 UI 컴포넌트로 변환됩니다. 사용자는 대화하면서 동시에 인터랙티브 UI를 경험합니다.

  • 표준 SSE 스트리밍 프로토콜 네이티브
  • Generative UI — 차트, 테이블, 카드, 폼 자동 렌더링
  • 프론트엔드 도구 (show_chart, open_url, copy_to_clipboard)
  • 실시간 액티비티 메시지 (진행률, 단계 표시)

27+ 노드가 만드는 무한한 조합

7개 Phase로 확장된 노드 카탈로그. LLM 호출, RAG, 코드 실행, 분기, 병렬 처리, 사용자 상호작용까지 —
상상하는 모든 AI 파이프라인을 코드 없이 구현합니다.

엔터프라이즈 프로덕션을 위한 설계

PoC가 아닌 실제 운영 환경을 위해 설계되었습니다. 보안, 확장성, 복원력 — 타협 없이.

ReAct 자율 에이전트

Reasoning + Acting 패턴으로 다중 도구를 자율 호출합니다. 최대 라운드 제한, 구조화 출력, 인용 생성까지 지원합니다.

max_rounds + structured output

RAG 통합 파이프라인

지식베이스 벡터 검색, 질의 재작성, Top-K 필터링을 캔버스 노드로 구성합니다. 테넌트별 데이터셋 접근 제어가 내장되어 있습니다.

Retrieval + Rewrite + Ranking

Send API 병렬 실행

Iteration 노드가 리스트를 병렬 Worker에 분배하고, Aggregator가 결과를 자동 수집합니다. N개 항목을 동시에 처리합니다.

Worker → Parallel → Aggregate

멀티테넌트 격리

테넌트별 LLM API 키, 모델, 정책, 데이터가 완전히 분리됩니다. RBAC 기반으로 데이터셋과 도구 사용 권한을 정밀하게 제어합니다.

tenant_id + RBAC isolation

9종 내장 + 확장 도구

웹 검색, 학술 검색, 백과사전, 논문 데이터베이스 등 9종 도구가 내장되고, Tool Provider 패턴으로 에이전트에 도구를 유연하게 연결합니다.

ToolProvider → Agent binding

4단계 에러 복원

Propagate, Continue, Fallback, Skip — 노드별로 에러 전략을 설정합니다. 장애가 전체 워크플로우를 멈추지 않습니다.

try → fallback → skip → propagate

모든 요청을 통과하는 8단계 방어선

에이전트가 응답하기 전, 8개 미들웨어가 입력 검증부터 출력 안전성까지 검사합니다.
보안, 비용, 개인정보 — 운영 위험을 코드 한 줄 없이 제어합니다.

왜 미들웨어인가?

에이전트에 직접 보안 로직을 넣으면 유지보수가 불가능합니다. 미들웨어는 에이전트 코드를 건드리지 않고 정책을 적용합니다.

적용 방식

# AgentFactory가 자동 적용
middleware = [
  InputGuard(),
  Summarization(),
  ModelCallLimit(max=50),
  ToolCallLimit(max=20),
  Retry(attempts=3),
  Approval(dangerous_tools),
  PIIDetection(),
  OutputGuard(),
]

운영 효과

프롬프트 인젝션 차단, LLM 비용 폭주 방지, 개인정보 유출 탐지, 위험 도구 자동 승인 — 모두 설정만으로 활성화됩니다.

5가지 설계 철학

모든 기술적 결정의 근간이 되는 원칙입니다.

No-Code First

비개발자도 캔버스에서 에이전트를 설계하고 배포합니다.

Graph-Native Engine

자체 추상화 없이 실행 그래프를 직접 빌드합니다.

Zero-Trust Isolation

테넌트별 키·모델·정책·데이터가 완전히 격리됩니다.

Human Override

AI의 자율성과 인간의 통제권 사이 균형을 설계합니다.

Resilience by Design

장애·오류·예외를 전제하고, 복원력을 기본값으로 설계합니다.

AI 에이전트를 직접 설계해 보세요

드래그 & 드롭으로 시작하고, 타임트래블로 디버깅하고, HITL로 안전하게 운영하세요.