Enhans :: AI 에이전트 빌더, 엔터프라이즈 AI 업무 자동화 플랫폼

엔터프라이즈 AI 업무 실행을 위한 Agent Builder

AI 에이전트, 업무 맥락, 도구 사용, 조건 분기, 사람 승인, 출력 구조를 연결해 실제 업무를 실행하는 AI 워크플로우를 설계하세요.

Agent Builder는 단순히 AI 에이전트를 만드는 도구가 아닙니다. 기업의 반복 업무를 AI 에이전트와 실행 워크플로우로 구성하고, AgentOS 전반에서 운영 가능한 형태로 설계하는 AI 업무 실행 빌더입니다.

일반 AI 에이전트는 엔터프라이즈 실행에 적합하지 않습니다

대부분의 AI 에이전트는 질문에 답할 수는 있지만, 기업이 실제 업무에 적용하려면 통제된 업무 맥락, 승인된 도구 접근, 예측 가능한 출력, 재사용 가능한 실행 로직이 필요합니다.

이러한 통제 구조가 없으면 AI 에이전트는 신뢰하기 어렵고, 확장하기 어렵고, 실제 비즈니스 운영에 반복적으로 적용하기 어렵습니다.

AI 에이전트 도입 시 주요 어려움

에이전트가 신뢰할 수 있는 비즈니스 맥락을 충분히 반영하지 못함

출력 결과가 일관되지 않아 후속 업무에 재사용하기 어려움

도구와 데이터 접근 권한을 통제하기 어려움

에이전트의 동작을 테스트하고 거버넌스하기 어려움

프롬프트 기반 에이전트는 반복 가능한 업무 운영으로 확장되기 어려움

AI 에이전트와 실행 워크플로우를 함께 설계합니다

Agent Builder는 AgentOS의 AI 실행 설계 레이어입니다. 팀은 Agent Builder를 통해 AI 에이전트의 역할과 지시사항을 정의하고, 필요한 데이터와 온톨로지 맥락을 연결하며, 도구 사용, 조건 분기, 사람 승인, 출력 형식까지 하나의 실행 흐름으로 구성할 수 있습니다.

이를 통해 AI는 단순히 응답을 생성하는 수준을 넘어, 실제 업무 프로세스 안에서 판단하고 실행하며 다음 단계로 결과를 전달할 수 있습니다.

Agent 구성 요소

Learn more

• 모델 선택

• 시스템 프롬프트

• 입력 변수

• 온톨로지 객체

• 지식 리소스

• 외부 도구

• 파일 컨텍스트

• 출력 형식

• JSON Schema

Workflow 구성 요소

Learn more

• Agent Node

• Code Node

• Condition Node

• Wait Node

• Email Node

• HITL Node

• Create Ontology Node

• Ontology Query Node

엔터프라이즈 업무 자동화 구축에 필요한 핵심 기능

Agent Builder는 AI 에이전트가 실제 업무를 이해하고 실행할 수 있도록 필요한 구성 요소를 제공합니다. 팀은 에이전트의 역할과 지시사항을 정의하고, 업무 데이터와 도구를 연결하며, 조건에 따른 실행 흐름과 사람 승인 단계를 포함해 반복 가능한 AI 업무 자동화를 설계할 수 있습니다.

각 기능은 AI 에이전트가 AgentOS 전반에서 더 신뢰 가능하고, 통제 가능하며, 실제 업무에 유용하게 작동하도록 지원합니다

에이전트 역할 설계

에이전트가 수행할 업무, 판단 기준, 지시사항, 응답 방식을 정의합니다.

업무 맥락 연결

온톨로지, 지식 리소스, 파일 등 에이전트가 참고해야 할 비즈니스 맥락을 연결합니다.

도구 및 데이터 활용

에이전트가 승인된 도구를 사용하고, 업무 실행에 필요한 데이터를 조회할 수 있도록 설정합니다.

조건 기반 실행 흐름

업무 규칙이나 데이터 상태에 따라 다음 실행 단계를 다르게 구성합니다.

사람 검토 및 승인

중요한 의사결정이나 민감한 작업에는 사람의 검토와 승인 단계를 포함합니다.

구조화된 결과 생성

후속 워크플로우, 앱, 자동화에서 활용할 수 있도록 결과를 일정한 형식으로 반환합니다.

워크플로우, 앱, 실행 시스템 전반에서 재사용 가능한 AI 에이전트

Agent Builder는 AgentOS의 데이터, 의미 구조, 업무 화면, 실행 시스템을 연결하는 중심 설계 레이어입니다.

Pipeline Builder가 데이터를 준비하고 Ontology가 업무 의미와 관계를 정의하면, Agent Builder는 이를 바탕으로 AI 에이전트와 실행 흐름을 구성합니다. 이후 App Builder와 자동화 기능을 통해 사람이 사용할 수 있는 업무 화면이나 자동 실행 구조로 확장되고, ACT-2를 통해 실제 업무 실행으로 이어집니다.

1. Pipeline Builder

데이터를 준비

2. Ontology Manager

업무 의미와 관계 정의

3. Agent Builder

AI 에이전트와 실행 흐름 설계

4. App Builder

업무 화면과 자동 실행 연결

5. ACT-2

실제 업무 실행

프롬프트 기반 에이전트에서 엔터프라이즈 에이전트 설계로

일반적인 AI 에이전트 빌더는 프롬프트 설정과 단일 작업 실행에 초점을 맞추는 경우가 많습니다. Enhans Agent Builder는 에이전트가 구조화된 설정, 신뢰 가능한 비즈니스 맥락, 승인된 도구 접근, 재사용 가능한 출력 형식을 필요로 하는 엔터프라이즈 환경을 위해 설계되었습니다.

차이는 단순히 에이전트를 어떻게 만드는가에 있지 않습니다. 중요한 것은 에이전트를 거버넌스할 수 있는지, 여러 업무에 재사용할 수 있는지, 실제 엔터프라이즈 실행 시스템과 연결할 수 있는지입니다.

일반 AI 에이전트 빌더

프롬프트 기반 설정

제한적인 비즈니스 맥락

예측하기 어려운 출력

개방형 도구 사용

여러 시스템에서 재사용하기 어려움

대규모 운영 시 거버넌스 어려움

운영 적용 전 검증이 어려움

Enhans Agent Builder

구조화된 에이전트 설정

온톨로지와 연결된 업무 맥락

자유 형식 또는 JSON 기반 구조화 출력

도구 사용, 조건 분기, 사람 승인 포함

AgentOS의 워크플로우와 앱 전반에서 재사용 가능

통제된 엔터프라이즈 실행을 위해 설계

테스트 가능한 AI 업무 실행 구조

통제 가능하고, 재사용 가능하며, 관리 가능한 AI 에이전트

Agent Builder는 AI 에이전트가 통제 가능하고, 테스트 가능하며, 재사용 가능하고, 실제 비즈니스 시스템과 연결되어야 하는 엔터프라이즈 환경을 위해 설계되었습니다.

팀은 AI 에이전트가 수행할 업무, 사용할 데이터, 실행 조건, 승인 단계, 결과 형식을 사전에 정의할 수 있습니다. 이를 통해 AI 에이전트는 단순한 보조 도구를 넘어 반복 업무를 수행하는 운영 단위가 됩니다.

엔터프라이즈 적용을 위한 핵심 요소

업무 목적과 실행 조건을 명확히 정의

온톨로지, 지식, 파일, 도구에 대한 관리된 접근

조건 분기와 사람 승인을 포함한 안전한 실행 흐름

반복 업무에 적용 가능한 재사용 구조

프로덕션 적용 전 테스트 가능한 실행 로직

App Builder, 자동화, ACT-2와 연결되는 운영 확장성

엔터프라이즈 AI 업무 실행을 위한 `Agent Builder`

일반 AI 에이전트는 엔터프라이즈 실행에 적합하지 않습니다

AI 에이전트와 실행 워크플로우를 함께 설계합니다

엔터프라이즈 업무 자동화 구축에 필요한 핵심 기능

워크플로우, 앱, 실행 시스템 전반에서 재사용 가능한 AI 에이전트

프롬프트 기반 에이전트에서 엔터프라이즈 에이전트 설계로

통제 가능하고, 재사용 가능하며, 관리 가능한 AI 에이전트

`AI 에이전트로 실제 기업 업무를 실행하세요`

엔터프라이즈 AI 업무 실행을 위한 Agent Builder

일반 AI 에이전트는 엔터프라이즈 실행에 적합하지 않습니다

AI 에이전트와 실행 워크플로우를 함께 설계합니다

엔터프라이즈 업무 자동화 구축에 필요한 핵심 기능

워크플로우, 앱, 실행 시스템 전반에서 재사용 가능한 AI 에이전트

프롬프트 기반 에이전트에서 엔터프라이즈 에이전트 설계로

통제 가능하고, 재사용 가능하며, 관리 가능한 AI 에이전트

AI 에이전트로 실제 기업 업무를 실행하세요

엔터프라이즈 AI 업무 실행을 위한 `Agent Builder`

`AI 에이전트로 실제 기업 업무를 실행하세요`