Orbit · 가이드 · Agent Studio
Agent Studio
AI 업무 보조
범용 파운데이션 모델을 도메인 특화 추론 엔진으로 바꾸는 프로토콜 기반 AI 업무 보조 인터페이스. 자유 대화가 아니라, 정해진 경계 안에서 구조화된 판단을 돕습니다.
Section 01
한 장면 — "Acme가 해지하면?"
수요일 오전, CS 리드 재현이 갑자기 Slack 메시지를 받습니다. "Acme Corp에서 계약 해지 의향을 보냈어. 재무 영향 좀 확인해줘." 보통이라면 CRM을 열고, 매출 시트를 뒤지고, 관련 계약서를 찾고, 다른 팀에 물어봐야 합니다. 한두 시간이 사라집니다.
Slack에서 영업팀이 Acme 해지 가능성을 전달한다.
재현이 Agent Studio를 열고 묻는다: "Acme가 해지되면 영향이 얼마인가?"
Agent가 CRM 계약 데이터, 매출 이력, 연결된 하위 계약을 조회한다.
구조화된 응답이 돌아온다: 연간 매출 영향, 관련 계약 2건, 위약금 조건, 대체 시나리오.
재현이 근거 데이터를 확인하고 영업팀에 요약을 전달한다.
5분. CRM을 열지도, 스프레드시트를 뒤지지도, 재무팀에 물어보지도 않았습니다. Agent Studio가 허용된 데이터만 읽고, 정해진 형식으로 답하고, 모든 과정을 기록했기 때문입니다.
핵심은 속도가 아닙니다. AI가 아무 데이터나 읽은 게 아니라, Protocol이 허용한 범위만 읽었다는 사실입니다. 그리고 그 응답이 자유 문장이 아니라 구조화된 판단 근거라는 점입니다.
연결 계약: Acme-Sub A (₩120M), Acme-Sub B (₩85M)
위약금: 잔여 기간 30% — 약 ₩96M 수취 가능
순 영향: ₩589M (하위 계약 연쇄 해지 시)
참조 근거
Section 02
Agent Studio란 무엇인가
Agent Studio는 Orbit에서 개인이 AI와 상호작용하는 메인 업무 보조 화면입니다. 범용 파운데이션 모델(GPT, Claude 등)을 그대로 쓰지 않고, 세 가지 장치로 도메인 특화 추론 엔진으로 전환합니다.
| 장치 | 역할 | 없으면 |
|---|---|---|
| Scope | 컨텍스트 윈도우를 좁힘 — 허용된 데이터만 읽게 함 | 전사 데이터가 무방비로 노출 |
| Dictionary | 도메인 지식을 주입 — 용어, 계정 코드, 정책을 모델에 전달 | 모델이 일반 상식으로 추측 |
| Protocol | 출력을 구조화 — 응답 형식, 판단 근거, 제한 조건을 강제 | 자유 문장으로 아무 말이나 생성 |
이 세 장치가 결합되면 "아무 질문에 아무 답을 하는 챗봇"이 "특정 업무 맥락에서, 허용된 근거만으로, 정해진 구조로 답하는 추론 도구"가 됩니다.
Agent Studio가 하는 일:
업무 데이터에 대한 자연어 질의 — "이 거래 어느 계정으로?", "이번 달 미수금 현황은?"
판단 제안 — "이 계약서 문제 없어?", "이 결재 위험 요소 있어?"
근거 조립 — 흩어진 데이터를 하나의 구조화된 판단 근거로 조립하여 제시
Agent Studio는 "만능 비서"가 아닙니다. 일기를 써달라고 할 수 없고, 경쟁사 뉴스를 요약해달라고 할 수도 없습니다. Scope가 허용한 업무 데이터, Dictionary가 정의한 용어, Protocol이 허용한 응답 유형만 가능합니다. 이 제한이 곧 신뢰의 근거입니다.
Section 03
Protocol이 만드는 경계
Agent Studio의 핵심은 Protocol입니다. Protocol은 "AI가 무엇을 읽을 수 있고, 어떤 형태로 답해야 하고, 무엇을 해서는 안 되는지"를 정의하는 실행 계약입니다.
Protocol이 없는 AI는 "뭐든 해줄게"라고 말합니다. Protocol이 있는 AI는 "이 범위 안에서, 이 형식으로, 이 근거를 바탕으로 답하겠습니다"라고 말합니다.
| Protocol 요소 | 정의 | 예시 |
|---|---|---|
| 읽기 범위 | 접근 가능한 데이터 소스 | CRM 계약, 매출 원장 (인사 DB 제외) |
| 응답 구조 | 출력이 따라야 하는 형식 | 금액 + 근거 출처 + 신뢰도 레벨 |
| 금지 행위 | AI가 하면 안 되는 것 | 확정 예측, 법률 조언, 개인정보 노출 |
| 판단 한계 | AI가 "모르겠다"라고 답할 조건 | 근거 데이터 2개 미만이면 답변 거부 |
| 추적 의무 | 모든 응답이 Oracle에 기록 | 누가, 언제, 무엇을 물었고 뭘 답했는지 |
Protocol은 팀별, 역할별로 다르게 설정됩니다. 재무팀의 Agent Studio는 매출·비용 데이터를 읽을 수 있지만 인사 데이터는 읽지 못합니다. 법무팀은 계약서를 읽을 수 있지만 급여 데이터에는 접근하지 못합니다.
모든 AI 상호작용은 추적됩니다. Agent Studio에서 이루어진 모든 질의와 응답은 Oracle에 기록됩니다. "AI가 왜 그런 답을 했지?"라는 질문에 언제든 답할 수 있어야 합니다. 이것이 Orbit이 말하는 추적 가능한 AI입니다.
Section 04
ChatGPT와 무엇이 다른가
"그냥 ChatGPT 쓰면 되는 거 아닌가?" — 가장 많이 듣는 질문입니다. 차이는 명확합니다.
일반 AI 챗봇
무엇이든 물어볼 수 있음
어떤 데이터든 넣을 수 있음
자유 형식의 문장으로 응답
기록이 개인 채팅방에 남음
근거 출처 불명확 (환각 위험)
누가 뭘 물었는지 회사가 모름
Agent Studio
Protocol이 허용한 질문만 가능
Scope가 정한 데이터만 접근
구조화된 형식 + 근거 명시 응답
모든 상호작용이 Oracle에 기록
참조 데이터 출처가 항상 표시
감사 추적 완전 보장
ChatGPT는 범용 대화 도구입니다. 브레인스토밍, 글쓰기, 코딩에 탁월합니다. 하지만 업무 환경에서 "이 데이터 기반으로 판단해줘"라고 할 때는 다른 차원의 문제가 생깁니다 — 데이터 유출, 환각 응답, 감사 불가, 재현 불가.
Agent Studio는 업무 전용 추론 도구입니다. 할 수 있는 것이 적은 대신, 할 수 있는 것은 신뢰할 수 있습니다.
| 기준 | 범용 AI | Agent Studio |
|---|---|---|
| 데이터 접근 | 사용자가 붙여넣은 것 전부 | Protocol이 허용한 소스만 |
| 응답 형태 | 자유 문장 | 구조화된 판단 + 근거 목록 |
| 감사 추적 | 없음 | Oracle에 전수 기록 |
| 환각 통제 | 사용자 판단에 의존 | 근거 미달 시 응답 거부 |
| 팀 간 경계 | 없음 | 역할별 Scope 분리 |
| 반복 자산 | 대화 히스토리뿐 | Field Memory로 축적 |
Agent Studio는 ChatGPT를 대체하지 않습니다. 개인 생산성 도구로서 ChatGPT, Claude, Gemini는 여전히 강력합니다. Agent Studio가 대체하는 것은 "회사 데이터를 복사해서 챗봇에 붙여넣는 위험한 습관"입니다. 회사의 업무 판단이 필요한 순간에는 Agent Studio를, 개인 창작이 필요한 순간에는 범용 AI를 쓰면 됩니다.