Ⅱ · LQP 제품군 · 운영형 AI 에이전트 빌더 · 플랫폼

Agent Builder
그려서 만들고, 통제하며 운영하고, 어디로든 내보낸다

현업은 캔버스에서 노드를 이어 업무 에이전트를 그리고, 자연어 한 줄만으로도 에이전트를 완성합니다. 개발자는 LangGraph 코드로 구성하고, 두 방식은 서로를 부품으로 호출합니다. 만든 에이전트는 노드마다 상태를 저장하며 실행되고, 메일 발송 · 결재 같은 중요한 단계 앞에서는 담당자 승인을 받으며, 채팅 · API · 메신저 · MCP · PC 앱 등 업무가 일어나는 곳으로 바로 배포됩니다.

노드 카탈로그

50종8분류 — 시작 · AI · 데이터 · 발송 · 연동 · 흐름 · 산출물 · 종료

배포 채널

8채널채팅 도구 · 채팅 모델 · 웹훅 · PC 앱 · MCP · 텔레그램 · Agent API · A2A

사람 승인

HITL수정 후 승인 · 승인자 지정 · 위험 도구 자동 승인

노코드 ↔ 코드

LangGraph흐름 → 표준 코드 생성 · SDK 호환 실행 API
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한눈에

만들기 · 실행 · 승인 · 연동 · 배포 · 관측을 한 빌더에서

  1. 노코드 흐름 설계캔버스 · AI 생성기 · 업무 템플릿 · 버전 이력
  2. 실행 엔진분기 · 병렬 · 조건 반복 · Checkpoint · 재개
  3. 사람 승인(HITL)수정 후 승인 · 대화 안 본인 확인 · 승인 위임
  4. 코드 에이전트 연동LangGraph 코드 생성 · SDK 호환 API · Airflow
  5. 배포 · 연계8채널 · 원격 MCP · OpenAPI → MCP
  6. 운영 · 관측Monitoring · 실행 추적 · 비용 · 통제 · 품질

도입 목적

에이전트 운영의 문제와 해결 방안

일반적인 문제점Agent Builder 의 해결
만드는 사람의 병목현업이 캔버스에서 노드를 이어 직접 만들고, 자연어 한 줄로 초안 흐름을 받습니다. 업무 템플릿에서 바로 시작합니다.
도구의 이원화노코드 흐름과 LangGraph 코드 에이전트가 서로를 호출하고, 같은 멀티 LLM 게이트웨이 · 트레이스 · 승인 · 배포 체계를 공유합니다.
통제 장치의 부재데이터 등급별 모델 통제, 승인 이력, 실행 · 노드 단위 트레이스와 토큰 · 비용 집계로 「누가 · 무엇을 · 어느 모델로 · 얼마에」를 기록으로 답합니다.
멈추면 처음부터Checkpoint 가 노드 경계마다 상태를 저장해, 장애 후 이어서 실행하고, 특정 시점에서 수정해 다시 실행합니다(포크).
되돌릴 수 없는 행동외부 발송 · 신청 · 제출 앞에는 사람 승인을 저장 시점에 강제하고, AI 가 스스로 고른 위험 도구도 호출 전에 멈춰 승인을 받습니다.
반출 불가 환경전 구성요소를 조직 내부에 설치하고, 민감 · 기밀 데이터는 사내 모델로만 보냅니다.

특장점

현업과 개발자가 한 체계에서 만들고 운영합니다

① 노코드와 코드의 공존

빌더의 원격 에이전트 노드가 LangGraph 에이전트를 부품처럼 호출하고, 빌더 에이전트는 LangGraph SDK 호환 실행 API 로 제공됩니다. 캔버스로 그린 흐름은 LangGraph 표준 코드로 생성해 사내 서비스에 바로 배포합니다.

② 표준 기반 · 벤더 독립

OpenAI 호환 API · Agent Protocol · A2A · MCP · OpenAPI · OpenTelemetry · W3C Trace Context 를 그대로 따릅니다. 모델은 지정만 바꿔 교체하고, 흐름은 JSON 으로 내보내 다른 환경으로 옮깁니다.

③ 운영 수준의 안전장치

Checkpoint · 장애 후 자동 재개 · 포크, 사람 승인(HITL) 정책의 저장 시점 강제, 위험 도구 자동 승인, 입력 · 출력 가드레일, 대화 안 본인 확인.

④ 근거를 밝히는 검색 · 분석

복합 질문을 나눠 지식베이스 · 웹 · DB 로 보내는 복합 검색(Multi-hop), 검증 뒤 실행하는 자연어 SQL, 차트, 근거 각주와 출처 목록, Graph RAG 검색.

⑤ 한국 업무에 맞춘 부품

한글(HWP · HWPX) 읽기 · 양식 채우기 · 작성, 한국어 OCR · 음성, 나라장터 공고 · 첨부 수집, 카카오톡 · 알림톡, 서울 시각 기준 날짜 계산.

LQP 공통 기반

로그인 · 권한, 멀티 LLM 게이트웨이와 데이터 등급 통제, 트레이스와 토큰 · 비용 집계, 비밀값 관리 · 기능 플래그 · 롤백을 LQP 가 제공합니다. → Ⅰ LQP

1. 노코드 흐름 설계

노드를 이어 그리거나, 한 줄로 지시합니다

드래그앤드롭으로 노드를 놓고 선으로 잇습니다. 저장 전에 끊긴 흐름 · 잘못된 분기 · 정책 위반을 자동으로 점검하고, 저장할 때마다 버전이 남습니다.

Agent Builder 캔버스 — 노드 팔레트, 위에서 아래로 이어진 흐름(승인 · 반려 · 기한 초과 갈래), 승인 받기 노드 설정 패널
캔버스 — 노드 팔레트 · 승인 · 반려 · 기한 초과 갈래 · 노드 설정 패널

캔버스 편집

노드별 설정 패널, 변수 참조, 저장 전 자동 점검

AI 생성기

「매일 아침 공고를 모아 요약해 메일로 보내줘」 같은 요구로 흐름 초안을 자동 구성

업무 템플릿 · 버전 이력

템플릿 카드에서 시작, 저장마다 스냅샷 · 버전 비교 · 되돌리기

내보내기 · 노드 결과 고정

비밀값을 뺀 JSON 으로 개발 → 운영 이관, 앞 단계 결과를 고정해 재실행 비용 절감

  1. Agent Builder AI 에이전트 생성 — 나라장터 AI 입찰공고를 조회 · 요약해 Word 파일로 만들라고 자연어로 입력한 화면

    ①자연어로 지시

    「✨ AI 에이전트 생성」에 원하는 일을 적거나 음성으로 입력합니다.

  2. Agent Builder 실행 화면 — 시작, 나라장터 AI 공고 조회, 핵심 요약, Word 파일 생성, 종료 단계를 실행한 결과

    ②자동 설계 · 실행

    한 문장으로 설계된 흐름을 그대로 실행합니다. 단계마다 소요 시간과 결과가 남고, 고칠 곳은 캔버스에서 바꾸거나 다시 지시합니다.

  3. Agent Builder 업무 템플릿 — 카드에서 골라 바로 에이전트로 시작하는 화면

    ③업무 템플릿에서 시작

    자주 쓰는 업무 흐름을 카드에서 골라 바로 에이전트로 만듭니다.

2. 실행 엔진

실패해도 처음부터가 아니라 그 지점부터 다시 시작합니다

노드가 끝날 때마다 실행 상태를 저장합니다. 서버가 재시작되면 중단된 실행을 마지막 Checkpoint 에서 이어서 실행하고, 변수를 수정해 특정 시점부터 다시 실행할 수 있습니다(원본 이력은 보존).

분기 · 병렬 · 합류

글자 조건 분기, AI 분류 분기, 오류 갈래, 여러 갈래 동시 실행과 합류

순환

목록 반복 · 조건 반복(while), 단계 · 토큰 상한으로 무한 순환 방지, 종료 사유 기록

Checkpoint · 재개 · 포크

실행 타임라인 조회, 원하는 시점에서 재개, 고쳐서 포크

Thread · 하위 에이전트

여러 실행을 대화 묶음으로 이어 가고, 다른 에이전트를 부품처럼 재사용

멈춤 · 재개

사용자 입력 · 승인 대기 중에도 상태가 DB 에 있어 재시작 뒤 그 자리에서 이어짐

재시도

노드별 재시도 횟수 · 대기 시간 지정

안전한 코드 실행

표준 모듈만 쓰는 격리 환경(파일 · 네트워크 차단), 무거운 노드는 분리 실행

노드 50종

시작 1 · AI 7 · 데이터 16 · 발송 4 · 연동 6 · 흐름 11 · 산출물 4 · 종료 1, 조직 고유 노드 추가 제작

3. 사람 승인(HITL · Human-in-the-Loop)

중요한 단계 앞에서는 담당자가 확인합니다

노드를 조회 · 초안 · 외부발송 · 신청/제출로 분류하고, 외부발송 · 신청/제출 앞에 승인이 없으면 저장 단계에서 차단합니다. AI 에이전트가 스스로 고른 도구도 승인이 필요한 유형이면 호출 전에 멈추고 승인을 요청합니다.

  • 승인 결과승인 · 반려 · 기한 초과 세 갈래
  • 수정 후 승인결재권자가 AI 초안을 고쳐 승인하면 뒤 단계는 고친 값으로 진행, 원본과 수정본을 함께 기록
  • 승인자 지정누구나 · 에이전트 소유자 · 관리자 · 지정 사용자 · 요청한 사용자 본인
  • 승인 채널텔레그램 버튼 · 메일 · 카카오톡 · 승인 링크 · 빌더 승인 카드 · 대화 안 승인
  • 본인 확인형 승인「최종 검토 후 제출하시겠습니까?」 — 대국민 · 상담 에이전트가 제출 전에 사용자 본인에게 확인
  • 승인 위임 API외부 에이전트가 승인 요청을 맡기고 서명된 콜백으로 결과를 받음 — 승인 화면 · 이력 · 감사가 조직 전체에서 하나

4. 외부 에이전트 자원 연동 — LangGraph · Airflow

현업이 그린 초안을 개발자가 코드로 이어받습니다

빌더 흐름을 LangGraph 표준 Python 코드로 생성해 내려받거나 사내 LangGraph 서비스에 바로 배포합니다. 노드 50종 전부가 변환되며, 같은 입력에서 빌더와 생성 코드의 결과가 같은지 자동 시험으로 대조합니다. 코드 에이전트도 LQP 의 게이트웨이 · 관측 · MCP 도구 · 승인 위임을 그대로 활용합니다.

SDK 호환 실행 API

빌더 에이전트를 Agent Protocol 규격으로 노출 — 승인 대기는 interrupt, 이어서 실행은 resume

원격 에이전트 노드

LangGraph · 다른 LQP · A2A 에이전트를 흐름 안에서 호출, 원격 쪽 승인도 LQP 화면에서

한 트리 트레이스

W3C Trace Context 로 빌더 흐름과 코드 에이전트 내부 단계가 하나의 트레이스로

개발 키트

게이트웨이 · 트레이스 · MCP · 승인 위임 도우미, 레퍼런스 에이전트, 개발 안내서 — 처음 사용하는 개발자 기준 실측 19분

LQP → Airflow

「Airflow DAG」 노드가 사내 DAG 를 실행하고 결과값을 다음 노드로 전달 — 실패한 작업 이름 · 일시정지 알림

Airflow → LQP

DAG 안에서 LQP 에이전트를 실행하는 오퍼레이터 · 센서, DAG 실행 1회가 트레이스 1개로

5. 배포 · 연계

업무가 일어나는 곳으로 바로 내보냅니다

한 에이전트를 여러 채널에 동시에 배포할 수 있습니다. 배포 창에서 외부 앱 키를 바로 발급 · 폐기하고, 웹훅 · Agent API 명세(OpenAPI)는 자동으로 만들어집니다.

  • 채팅 도구
  • 채팅 모델
  • 웹훅
  • PC 앱
  • MCP 서버
  • 텔레그램
  • Agent API
  • A2A
  • 채팅 도구 · 모델AI 워크스페이스 프리셋의 도구로 넣거나, 하나의 「모델」로 등록해 채팅 화면 · OpenAI 호환 API 로 호출
  • 웹훅 · Agent API동기 응답 또는 비동기 접수 후 결과 조회 · 완료 콜백, 앱 키로 접근
  • MCP · A2A에이전트를 MCP 도구 · A2A 에이전트로 노출 — 타사 에이전트 플랫폼과 양방향으로 호출
  • 원격 MCP · OpenAPI → MCP등록 · 보안 확인한 원격 MCP 서버를 OAuth2 · mTLS 로 연결, OpenAPI 명세로 MCP 서버 자동 생성
  • 외부 서비스HTTP(OAuth 토큰 자동 갱신) · 외부 워크플로우 엔진 · 클라우드 문서 · 일정 · 외부 DB

6. 빌더 안의 운영 · 관측

빌더를 떠나지 않고 실행 하나를 끝까지 추적·관리합니다

상단 메뉴 Builder · Agent List · MCP · Monitoring · Tracing 이 캔버스 자리에 열리고 닫으면 캔버스로 돌아옵니다. 🔭 관측 창은 고른 실행을 에이전트 → 노드 → LLM · 도구 트리와 시간 막대로 보여 주고, 노드를 누르면 캔버스의 그 노드로 이동합니다. 외부 관측 도구와 코드 에이전트의 그래프 · 체크포인트도 빌더 안에서 확인합니다.

Agent Builder Monitoring 실행 추적 — 실행 1건의 노드 · LLM 호출 트리와 시간 막대, 토큰 · 비용
Monitoring › 실행 추적 — 노드 · LLM 호출 트리와 시간 막대, 단계별 토큰 · 비용

운영 현황

에이전트별 실행 건수 · 성공/실패 · 평균 · P95 소요 · 승인 대기 · 오류 Top · 채널별 이용

실행 추적

단계별 토큰 · 비용 · 지연 · 오류, 본문은 기본 숨김, 민감 · 기밀은 항상 가림

비용

에이전트 · 노드 · 모델 · 앱 키 · 사용자 · 부서 축 집계, 예산 소진율 · 월말 예상

통제 · 감사

등급 차단 · 가드레일 차단 · 승인 · 앱 키 호출을 건별 조회 · 내보내기

세션 · 사용자

대화 단위 실행 묶음, 사용자별 이용 이력 · 비용 · 피드백

품질 · 성과

프롬프트 레지스트리 · 평가 실행, 업무 기준시간으로 본 절감 시간 · 월간 보고서

알림 · 검토

오류율 · 비용 급증 · 품질 저하 · 승인 적체 알림, 표본 추출 → 사람 검토 큐

MCP · Tracing

원격 MCP 서버 등록 · 도구 권한, 외부 관측 도구 수집처 선택 → 연결 시험 → 재시작 없이 반영

7. 지식 검색 · 데이터 분석 · 안전 응답

근거를 밝히고, 위험한 입력과 출력은 거릅니다

복합 검색(Multi-RAG)

하위 질의마다 지식베이스 · 웹 · DB 를 골라 병렬 · 순차 검색, Multi-hop, 출처를 한 번호 체계로

Graph RAG

문서 조각마다 엔티티 · 관계를 추출해 그래프로 구축하고, 그래프 · 벡터+그래프 혼합 검색

자연어 SQL · 차트

SELECT 생성 → 검증(쓰기 · 허용 밖 표 차단, 행 수 상한) → 실행, 쿼리 명세서, 막대 · 꺾은선 · 원 · 산점도

근거 각주 · 구조화 출력

문장마다 [1] 각주와 출처 목록, JSON 스키마 강제와 검증

장기 기억

세션 · 케이스 · 고객 · 지식 4범위, 저장 전 개인정보 가림, 보존기간 지나면 자동 삭제

가드레일

금칙어 · 개인정보 가림 · 프롬프트 공격 · 주제 이탈 · 데이터 등급 검사, 차단 · 가림 · 기록만

지식 적재

HWP · PPTX · XLSX · CSV · PDF · 이미지 OCR 파서, Markdown 변환, 청킹 4방식, 등급 자동 부여

한국 업무 부품

한글 문서 · 나라장터 · 카카오톡 · 텔레그램 · 엑셀 · 브라우저 작업(AI 학습 → AI 없이 재생)

기대 효과

자동화는 현장에서 바로, 운영은 한 체계로

업무 자동화 속도

현업이 직접 그리고 AI 생성기 · 템플릿으로 시작하므로, 요청 · 개발 · 수정의 왕복 없이 자동화가 현장에서 만들어집니다.

개발 · 현업 협업

쉬운 일은 현업의 노코드 흐름이, 복잡한 추론은 개발자의 코드 에이전트가 맡고 하나의 서비스로 합쳐집니다.

운영 안정성

Checkpoint · 자동 재개 · 포크로 실패가 「처음부터 다시」가 아니라 「그 지점부터 다시」가 됩니다.

활용 시나리오

우리 업무 흐름 하나, 에이전트로 함께 그려 보시겠어요?

귀사 환경(폐쇄망 · 모델 · 승인 절차)에 맞춘 에이전트 시연과 도입 계획을 제안해 드립니다.

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