업무에 맞는 AI 에이전트,
직접 만들고 바로 쓰세요
에이전트 설계부터 배포, 활용, 운영까지. 코드 없이 시작하고, 사내 데이터와 외부 시스템을 연결해 우리 조직에 꼭 맞는 AI를 만들 수 있습니다.
AI 에이전트를 직접
설계하고 배포하세요
프롬프트만으로 에이전트를 만들고, 사내 문서와 외부 시스템을 연결해 더 강력하게 확장합니다. 개발자 없이도 시작할 수 있습니다.
프롬프트 기반 에이전트 설계
역할, 지시사항, 응답 방식을 텍스트로 정의합니다. 현업 담당자도 프롬프트만으로 지식 검색, 보고서 작성 등의 에이전트를 직접 만들 수 있습니다.
캔버스 기반 멀티 에이전트
여러 에이전트를 드래그 & 드롭으로 연결해 복잡한 업무를 자동화합니다. 추론 과정이 포함된 멀티 에이전트 워크플로우를 직관적으로 구성하세요.
LangGraph 코드 등록
AI 개발자가 LangGraph로 직접 개발한 에이전트 코드를 플랫폼에 등록하여 조직 전체가 활용할 수 있습니다.
사내 문서 기반 지식 구축
PDF, TXT 등 파일을 업로드하면 자동으로 임베딩되어 에이전트가 우리 조직의 문서를 기반으로 정확하게 답변합니다.
외부 데이터 소스 연결
SharePoint, OpenSearch, DB 등 다양한 기업 데이터 소스를 직접 연동해 대규모 지식 기반을 구축할 수 있습니다.
Hybrid RAG 검색
시맨틱 검색과 키워드 검색을 조합한 하이브리드 방식으로 높은 수준의 문서 검색 품질을 확보합니다. 출처도 함께 표시됩니다.
API 커넥터
기업 내·외부 API를 연동하여 정보 조회와 업무 처리를 프롬프트로 제어합니다. GET/POST 요청을 직접 설정할 수 있습니다.
MCP 서버 연결
MCP(Model Context Protocol)를 통해 외부 도구와 서비스를 에이전트에 플러그인처럼 추가합니다.
멀티 모델 지원
Claude, GPT, Gemini 등 주요 AI 모델을 에이전트별로 선택할 수 있으며, SLM · VLM까지 다양하게 지원합니다.
현업 직원이
AI를 바로 사용합니다
만들어진 에이전트를 웹 기반 대화형 인터페이스에서 즉시 사용합니다. 딥리서치, 웹 검색, 도구 연계까지 — 업무에 바로 투입 가능합니다.
채팅형 AI 인터페이스
익숙한 채팅 UI로 에이전트와 대화합니다. 딥리서치, 웹 검색, 정보 출처 표시가 가능하며, 복잡한 질문도 단계적으로 답변합니다.
업무 맞춤형 UI
채팅 외에도 업무 특성에 맞는 커스텀 UI를 API로 구성할 수 있습니다. 정보 조회, 문서 생성, 데이터 분석 등 다양한 업무 시나리오를 지원합니다.
에이전트 품질 평가
에이전트의 답변 품질을 체계적으로 평가하여 개발 완성도를 지속적으로 개선합니다. 운영 중에도 품질을 추적할 수 있습니다.
출처 표시 · 근거 제공
에이전트가 답변에 사용한 원본 문서의 위치를 함께 표시합니다. 사용자는 AI 답변의 근거를 직접 확인하고 신뢰할 수 있습니다.
AI 활용 현황을
투명하게 통제합니다
누가, 얼마나, 어떻게 사용하는지 한눈에 파악하고, 역할 기반 권한으로 조직 전체의 AI 활용을 안전하게 운영합니다.
사용량 모니터링 · 비용 통제
그룹·프로젝트·에이전트 단위로 토큰 사용량을 상세하게 모니터링하고, 한도 설정으로 비용을 효과적으로 통제합니다.
역할 기반 접근 제어 (RBAC)
에이전트 개발을 위한 개발자 권한과 에이전트 활용을 위한 현업 직원 권한을 역할별로 세밀하게 관리합니다.
그룹 · 프로젝트 격리
조직 구조에 맞게 에이전트와 데이터를 그룹-프로젝트-에이전트 계층으로 분리합니다.
모델 관리
사용 가능한 LLM 모델을 조직 단위로 설정하고 제어합니다. LLM, SLM, VLM 등 다양한 모델 유형을 비전문가도 쉽게 관리할 수 있습니다.
감사 추적
누가 언제 무엇을 변경했는지 이력을 추적합니다. 어드민 포탈을 통해 높은 수준의 보안 환경과 세밀한 플랫폼 제어가 가능합니다.
Ennoia 플랫폼을
직접 체험해 보세요
30분 데모 세션에서 에이전트 생성부터 배포까지의 과정을 함께 살펴봅니다.