지금까지 에이전트는 똑똑하지만 범용적이었습니다. 회사가 지표를 어떻게 정의하는지 알지 못했고, 혼자 작동했으며, 누군가 지켜봐야 했습니다. 이번 업데이트는 한 가지에 집중합니다: 에이전트를 진정한 '우리 것'으로 만드는 것.
에이전트가 이제 회사의 맥락을 기준으로 답하고, 검증된 작업을 재사용 가능한 스킬로 서로에게 전달하고, 팀이 이미 사용하는 도구 안에서 작동하며, 처음부터 끝까지 멀티스텝 워크플로우를 실행합니다. 그리고 리더들은 엔터프라이즈 전체로 에이전트를 확장할 때 누가, 얼마나, 어떤 비용으로 사용하는지 놓치지 않을 수 있는 통제 수단을 갖게 됩니다.
이것은 영리한 AI 에이전트 한 명에서, 비즈니스를 알고 함께 일하며 통제 범위 안에 있는 팀으로 나아가는 단계입니다.
Knowledge Base: 에이전트에게 우리 회사의 언어를 가르치세요
트래킹 플랜, 지표 정의, 플레이북 등 자체 문서를 에이전트가 검색하고 인용할 수 있는 소스로 만드세요. 답변이 일반적인 AI 지식이 아닌 비즈니스 규칙에 근거하게 됩니다.
- 에이전트가 트래킹 정의에서 바로 정확한 SQL을 작성하고, 분석 시 올바른 계산 로직을 적용합니다.
- 팀 전체의 지식 위키. "X는 어떻게 계산되나요?"라고 물으면 모든 사람이 동일한 정의에서 동일한 답을 받습니다.
- 신규 입사자가 흩어진 문서를 뒤지는 대신 에이전트에게 묻습니다.
- 세 가지 레벨(시스템·회사·개인)로 무엇을 넓게 공유하고 무엇을 비공개로 유지할지 결정할 수 있습니다.
왜 중요한가요?: AI가 또 하나의 범용 어시스턴트가 아닌, 진짜 우리 회사의 AI가 됩니다.
MCP & Skill Marketplace: 검증된 방법론이 재사용 가능한 자산이 됩니다
에이전트가 연결할 수 있는 도구와 재사용할 수 있는 방법론을 한데 모은 탐색 가능한 카탈로그입니다. MCP는 에이전트가 외부 도구나 데이터 소스에 연결해 리포트를 가져오거나 메시지를 보내는 등 액션을 취할 수 있게 하는 표준입니다. Skill은 이탈 분석의 단계별 접근법처럼 패키징된 재사용 가능한 방법론입니다. 둘 다 회사 전체에 공유할 수 있습니다.
- 개인의 노력이 공유 자산이 됩니다. 검증된 방법론을 제출하고 관리자 승인을 받으면 회사 전체가 사용할 수 있습니다.
- 아이콘·설명·태그가 있는 카테고리별로 탐색하고, 인기순으로 정렬하거나 시스템·회사·개인 출처로 필터링합니다.
- 신규 입사자가 모든 것을 처음부터 시작하는 대신 본인만의 AI 사수를 가지게 됩니다.
왜 중요한가요?: 기여하는 사람이 많아질수록 마켓플레이스의 가치도 커집니다. 조직의 경험이 복리로 쌓이기 시작합니다.
Expanded Integrations & Automation: 팀이 이미 일하는 곳에 함께하세요
에이전트가 안전한 OAuth 기반 MCP를 통해 서드파티 도구에 연결되고, 요청이 있을 때만이 아니라 일정에 따라 태스크를 실행합니다.
- Slack용 새 메신저 커넥터로 여러 사람이 기존 업무 방식을 바꾸지 않고 채팅 안에서 바로 에이전트와 협업할 수 있습니다.
- 예약 자동화가 반복적인 데이터 점검과 리포트 생성을 제때 자동으로 실행합니다. 누군가 시작해줄 필요가 없습니다.
- 프로젝트 메타데이터가 Knowledge Base에 자동으로 동기화되어 수동 업데이트 없이 최신 상태를 유지합니다.
- 새로운 OAuth 2.0 인증 플로우로 서드파티 도구가 안전하게 연결됩니다.
왜 중요한가요?: 에이전트가 기존 워크플로우로 찾아오고, 자동화가 반복 작업을 안정적으로 유지하며 지식 베이스는 시간이 지나도 정확하게 보존합니다.
Agent Team: 엔드투엔드 멀티스텝 워크플로우를 실행하세요
전문화된 여러 에이전트가 하나의 워크플로우를 함께 수행합니다. 리더 에이전트가 하나 이상의 에이전트를 조율해 데이터 수집, 분석, 리포트 작성, 알림 발송까지 프로세스 전체를 끝까지 처리합니다.
- 여러 사람 사이를 오가던 작업이 이제 하나의 자동화 파이프라인으로 실행되어, 수동 단계 대신 판단이 필요한 일에 집중할 시간이 생깁니다.
- 두 가지 뷰: 구성을 위한 Agent Team, 워크플로우 전반의 진행 상황을 추적하는 Task Board.
- 두 가지 구성 방식. 템플릿을 선택해 각 리더와 워커의 프롬프트·모델·스킬·지식 소스를 설정하거나, 목표를 자연어로 설명하면 AI가 팀을 구성하고 시작 전에 미리보기로 조정할 수 있습니다.
왜 중요한가요?: AI 기반 설정이 진입 장벽을 낮춰, 비개발진 팀원도 멀티 에이전트 워크플로우를 직접 만들 수 있습니다.
Platform Governance & Cost Control: 자신 있게 에이전트를 배포하세요
엔터프라이즈 규모에서 에이전트를 안전하게 운영하기 위한 관리자 도구 세트입니다. 통합 멤버 및 권한 관리, 격리된 샌드박스, 회사 및 개인 단위 지출 통제 기능으로 리더십이 누가, 얼마나, 어떤 비용으로 에이전트를 사용하는지 명확하게 파악할 수 있습니다.
- 비용 가드레일: 회사 및 개인 단위의 토큰 기반 사용량 한도로 리더십이 열린 지출 대신 실제 한계치로 관리합니다.
- 격리된 샌드박스(My Sandbox): 코딩 에이전트가 사전 설치된 프라이빗 클라우드 작업 공간으로, 파일 탐색과 미리보기가 가능한 로컬 개발 환경과 유사하지만 한 사용자의 작업이 다른 사람에게 영향을 줄 위험이 없습니다.
- 통합 관리: 관리자가 멤버 추가, 관리자 권한 위임, 신규 사용자 합류 즉시 샌드박스 프로비저닝을 한 곳에서 처리해 분산된 설정에서 권한을 관리하는 시간을 줄입니다.
왜 중요한가: 소수의 파일럿에서 전사 배포로 안전하게 전환할 수 있습니다.
다음 업데이트 예정(계획 중): 완전히 커스터마이징 가능한 한도 규칙, 멤버별 모델 접근 제어, 더 많은 샌드박스 에이전트 옵션.
이제 여러분은 어디에 있나요
이번 업데이트들을 종합하면, Agentic Engine은 회사 전체에 걸쳐 실제 신뢰를 갖고 투입할 수 있는 에이전트 팀이 됩니다. 여러분의 정의에 근거하고, 명확한 통제 하에 유지됩니다.
여러분의 정의와 워크플로우에서 직접 확인하고 싶으신가요? business@thinkingai.io로 연락 주시면 함께 살펴봐 드리겠습니다.
Share