AgentOS는 미리 만들어진 AI 에이전트만을 제공하는 제품이 아닙니다. 기업이 보유한 데이터를 연결하고, 비즈니스 의미를 정의하고, 업무형 에이전트를 만들고, 워크플로우를 오케스트레이션하며, 그 결과를 실제 실행까지 이어갈 수 있도록 설계된 플랫폼입니다.
AgentOS는 실제 비즈니스 시스템 위에서 반복 가능하고 운영에 활용할 수 있는 구조화된 실행으로 확장할 수 있도록 설계되었습니다.
AgentOS는 기업 데이터, 온톨로지, 에이전트, 워크플로우, 뷰, 실행을 하나의 아키텍처로 연결합니다.
이 구조는 데이터 연결과 의미 구조화부터 워크플로우 제어, 운영용 뷰, 실제 실행까지 엔터프라이즈 AI 실행의 각 단계를 명확하게 드러냅니다.
기업 데이터를 연결하고 준비합니다.
데이터베이스, API, 파일을 AgentOS에 연결해 AI 실행에 활용할 수 있도록 준비합니다.
데이터를 비즈니스 의미로 전환합니다.
엔터티, 관계, 규칙, 용어를 정의해 AI가 실제 기업 맥락을 이해할 수 있도록 합니다.
기업 데이터와 온톨로지 위에서 업무 목적에 맞는 에이전트를 구축하고, 이를 도구·규칙·조건과 연결해 실제 운영에 적용할 수 있는 워크플로우를 구성합니다.
결과를 활용 가능한 뷰로 전환합니다.
대시보드, 생성형 뷰, 자연어 인터페이스를 통해 결과를 전달합니다.
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엔터프라이즈 AI는 기존 시스템, 보안과 인프라 조건, 산업별 업무 로직, 여러 부서 간 협업 구조까지 함께 고려되어야 합니다. AgentOS는 바로 이러한 현실적인 도입 조건을 전제로 설계되었습니다.
기업이 이미 사용 중인 데이터와 시스템 위에 AI 실행 레이어를 더하는 방식으로 적용할 수 있습니다.
온프레미스, 프라이빗 클라우드 등 고객의 인프라와 보안 요구에 맞춰 도입할 수 있습니다.
제조, 금융, 커머스, 헬스케어, 물류, 유통, 통신, 에너지 등 서로 다른 산업 구조에 대응할 수 있습니다.
데이터, 운영, 기획, 분석, 실행이 연결되는 협업형 운영 구조를 지원합니다.
인사이트 생성에 그치지 않고 워크플로우, 뷰, 실행 레이어까지 연결해 운영에 활용할 수 있습니다.
AgentOS는 Enhans의 엔터프라이즈 AI 실행 플랫폼입니다. 기업이 보유한 데이터를 연결하고, 온톨로지를 통해 비즈니스 맥락을 정의하고, 업무형 에이전트를 구축하고, 워크플로우를 오케스트레이션하며, 실제 시스템 전반에서 업무를 수행할 수 있도록 돕습니다. 미리 정해진 에이전트 목록을 제공하는 대신, 기업이 자신의 비즈니스 프로세스에 맞게 AI를 설계하고 운영할 수 있는 아키텍처를 제공합니다.
미리 만들어진 AI 에이전트는 보통 제한된 기능과 정해진 업무에 맞춰 설계됩니다. AgentOS는 기업이 자체 데이터, 규칙, 워크플로우 위에서 에이전트를 구축하고 연결하고 운영할 수 있는 도구를 제공합니다. 이를 통해 일반적인 프롬프트나 획일적인 자동화가 아니라, 실제 비즈니스 맥락을 반영하는 AI 시스템을 만들 수 있습니다.
온톨로지는 AI가 엔터프라이즈 맥락을 이해하기 위해 필요한 구조를 제공합니다. 엔터티, 관계, 규칙, 용어를 정의해 에이전트가 실제 비즈니스가 작동하는 방식에 맞춰 정보를 해석할 수 있도록 합니다. 온톨로지가 없으면 AI는 그럴듯한 응답은 만들 수 있어도, 일관되고 설명 가능하며 운영에 활용 가능한 결과를 만들기는 훨씬 어렵습니다.
기업은 시장 모니터링, 가격 운영, QA 프로세스, 문서 중심 업무, 브랜드 분석, 대응 워크플로우 등 다양한 운영 시나리오를 위한 에이전트를 만들 수 있습니다. 중요한 것은 에이전트가 기업의 데이터, 맥락, 목표를 중심으로 구축된다는 점입니다. 그래서 일반적인 어시스턴트 수준을 넘어, 특정 업무에 맞게 최적화된 AI 시스템을 만들 수 있습니다.
Agent Builder는 에이전트, 도구, 규칙, 조건을 통제된 실행 흐름으로 연결합니다. 이를 통해 에이전트가 어떤 방식으로 작동해야 하는지, 어떤 정보를 사용할 수 있는지, 어떤 조건에서 액션이 실행되는지, 예외 상황은 어떻게 처리되는지를 정의할 수 있습니다. 결과적으로 단발성 AI 출력이 아니라, 실제 운영에서 더 구조적이고 신뢰할 수 있으며 관리 가능한 워크플로우를 만들 수 있습니다.
결과는 대시보드, 생성형 뷰, 자연어 인터페이스를 통해 전달될 수 있습니다. 이를 통해 팀은 워크플로우를 모니터링하고, 결과를 탐색하고, 질문을 던지고, 운영 결과를 일상 업무에 맞는 형식으로 활용할 수 있습니다. AgentOS는 AI 결과를 백엔드에만 머물게 하지 않고, 의사결정과 실행에 활용할 수 있는 형태로 전환합니다.
ACT-2는 AgentOS 아키텍처 내에서 실행을 담당하는 레이어입니다. 다른 레이어들이 데이터를 연결하고, 의미를 정의하고, 에이전트를 만들고, 워크플로우를 오케스트레이션하는 역할을 한다면, ACT-2는 AI가 실제 인터페이스를 보고 맥락을 이해하고 판단을 내리고 실제 환경에서 행동할 수 있도록 합니다. 이를 통해 AgentOS는 분석을 넘어 실제 비즈니스 시스템에서의 실행까지 확장됩니다.
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