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claudecode.to
Service 04 · AI 에이전트 외주 개발 · AI 에이전트 개발 회사

PoC에서 끝나지 않는,
현장이 매일 쓰는 AI 에이전트를 만들어 드립니다.

업무 하나를 정해 히어링 자리에서 프로토타입을 만들고(최단 1주), 현장이 써 본 뒤 2~4주 실증 사이클로 운영 수준까지 올린 다음, 귀사 팀이 직접 고칠 수 있게 이관합니다. 업무자동화·사내 지식 Q&A·영업 리드 대응·채용·문서 처리·ERP/그룹웨어·MCP 연동. 카카오워크·네이버웍스·더존 등 국내 시스템과 망분리·개인정보보호법 조건을 전제로 설계합니다.

이 사이트의 커리큘럼 찾기(Claude API)·뉴스 동기화 파이프라인을 포함해 직접 만들어 운영 중인 에이전트·도구를 케이스 페이지에 공개합니다

AI 에이전트 외주의 흔한 결말은 “데모는 됐는데 아무도 안 쓴다”입니다.
종료 조건을 데모가 아니라 이용률로 둡니다.
첫 주에 프로토타입, 사이클마다 동작하는 버전, 이관 후 30일 이용률까지.
What we build

맡길 수 있는 일.

답만 하는 챗봇이 아니라, 사내 시스템을 읽고 문서를 만들고 메일을 보내고 결과를 기록하는 ‘일하는 AI’가 대상입니다. 기성 SaaS로 해결되는 일은 그쪽을 권하고, 안 되는 일만 만듭니다.

  • 업무자동화 에이전트

    이런 상황 — 일보·주간보고·회의록·영업 정보가 메신저와 엑셀에 흩어져 사람이 모읍니다.

    만드는 것 — 카카오워크·네이버웍스·잔디·Slack 봇이 정보를 모아 정리·요약·배포하고, 반복 업무를 정해진 시각에 사람 없이 돌립니다.

  • 사내 지식 Q&A (RAG)

    이런 상황 — 규정·매뉴얼·과거 품의서가 그룹웨어 어딘가에 있는데 아무도 못 찾습니다.

    만드는 것 — 사내 문서를 권한 그대로 색인해 근거 문서를 함께 보여 주는 Q&A 에이전트. 답만 하지 않고 '어느 문서 몇 쪽'을 같이 냅니다.

  • 영업·리드 대응 자동화

    이런 상황 — 전시회·웨비나에서 받은 명함 수백 장이 CRM에 들어가지 못한 채 식습니다.

    만드는 것 — 명함·문의를 세일즈포스·더존·자체 CRM에 넣고, 회사·직무에 맞춘 첫 메일 초안을 생성해 담당자가 승인만 하면 발송합니다.

  • 채용·HR 자동화

    이런 상황 — 원티드·리멤버·링크드인 스카우트 메일을 사람이 하나씩 씁니다.

    만드는 것 — 공개 프로필·기술 블로그를 읽고 적합도를 점수화한 뒤 개인화 스카우트 초안을 생성. 서류 1차 검토 보조까지 확장합니다.

  • 문서 처리·검토

    이런 상황 — 계약서·세금계산서·인보이스·검사 성적서를 사람이 읽고 옮겨 적습니다.

    만드는 것 — OCR → 항목 추출 → 규정 대조 → 예외만 사람에게. 전자세금계산서·홈택스 자료 대사, 계약서 조항 체크리스트 생성.

  • 기존 시스템·MCP 연동

    이런 상황 — ERP·MES·그룹웨어·사내 API가 있는데 AI가 읽지 못합니다.

    만드는 것 — 읽기 전용부터 시작하는 MCP 서버와 API 연동. 에이전트가 사내 데이터를 근거로 답하고, 쓰기는 승인 게이트 뒤에 둡니다.

Scenarios

한국 조직에 옮겨 본 적용 시나리오 4건.

일본에서 공개된 생성AI 에이전트 수탁개발 사례를 한국 기업의 도구와 관행(코엑스 전시회·세일즈포스/더존·카카오워크/네이버웍스·원티드/리멤버·품의 양식)으로 옮긴 것입니다. 성과 수치는 원 사례의 것이며 저희 고객 실적이 아닙니다— 어떤 일을 어떤 구성으로 맡기는지 가늠하는 용도로 봐 주세요.

  • 영업

    전시회 리드 대응 자동화

    코엑스·킨텍스 전시회에서 받은 명함·부스 문의를 세일즈포스(또는 더존·자체 CRM)에 자동 등록하고, 회사 규모·직무·관심 제품에 맞춘 첫 메일을 생성해 담당자가 승인하면 네이버웍스 메일로 발송.

    원 사례: 상담 전환율 2.0% → 3.8% (약 1.9배). CRM 연동 RAG + 메일 생성 + 자동 발송 구성.

  • 운영

    일보·영업정보 수집 봇

    카카오워크·잔디 채널에 올라오는 일보와 방문 기록을 봇이 수집해 주간 요약·이상 징후를 팀장에게 보고. 입력 양식을 강제하지 않고 평소 쓰던 메시지에서 뽑아내는 것이 정착의 관건.

    원 사례: 전 직원 이용률 100%. 사람이 양식을 채우는 단계를 없앤 것이 성과.

  • 채용

    잠재 후보 스카우트 자동화

    원티드·리멤버·링크드인·GitHub·기술 블로그를 읽어 가상 이력서를 만들고 공고와의 적합도를 매긴 뒤, 개인화된 스카우트 초안을 생성. 개인정보보호법상 공개 정보 범위와 보관 기간을 설계 단계에서 고정.

    원 사례: 월 60시간 스카우트 업무 절감.

  • 신규사업

    제안서·랜딩페이지 자동 생성

    사업 아이디어 한 장을 넣으면 시장·경쟁 조사 → 제안서 초안 → 랜딩페이지 시안까지 에이전트가 만들어, 사내 품의와 고객 제안에 드는 초기 비용을 줄임. 한국 품의 양식(배경·목적·효과·예산)에 맞춘 템플릿 내장.

    원 사례: 추정 비용 절감 1,200만 엔(약 1억 원), 사업 입찰 속도 단축.

Process

요건서보다 프로토타입이 먼저.

문의 → 화상 히어링 → 견적 → 계약까지 최단 1주. 그다음은 네 단계입니다. 각 단계 끝에 ‘만져 볼 수 있는 것’이 남고, 다음 단계로 갈지는 그것을 보고 정합니다.

Step 01
히어링 + 프로토타입
최단 1주
  • 업무 하나를 정해 만나는 자리에서 바로 프로토타입을 만듭니다
  • 실제 데이터 샘플로 '되는지'를 화면으로 확인
  • 같은 자리에서 범위·연동 대상·보안 조건을 확정
산출물
만져 볼 수 있는 프로토타입 · 범위 합의서
Step 02
현장 체감 · 과제 재발견
1~2주
  • 현업 3~5명이 실제 업무에 써 보고 막히는 지점을 기록
  • '원래 하려던 것'과 '실제로 필요한 것'의 차이를 확인
  • 측정 지표(시간·건수·전환율) 확정
산출물
개선 목록 · 측정 기준
Step 03
고속 실증 사이클
2~4주 × 1~3회
  • 사이클마다 동작하는 버전을 납품하고 지표를 측정
  • 권한·승인 게이트·감사 로그를 이 단계에서 넣습니다
  • 사내 시스템 연동(ERP·그룹웨어·MCP)과 보안 검토
산출물
운영 수준 에이전트 · 측정 결과
Step 04
운영 이관 · 정착
2~4주
  • 운영 가이드·장애 대응·비용 상한 설정
  • 담당 팀 교육 — 프롬프트·규칙·연동을 직접 고칠 수 있게
  • 30일 후속 코칭으로 이용률을 봅니다
산출물
운영 매뉴얼 · 교육 이수 팀 · 이용률 리포트
Scope · Cost

기간은 규모가, 비용은 네 가지가 정합니다.

구성기간범위
프로토타입1~2주업무 1건, 샘플 데이터, 연동 없음. 효과를 화면으로 확인하는 단계
단일 에이전트4~8주업무 1~2건, 사내 시스템 1개 연동, 승인 게이트·로그 포함
멀티에이전트·파이프라인8~16주역할별 에이전트 3개 이상, ERP·그룹웨어·MCP 연동, 운영 이관·교육 포함
운영·유지보수월 단위API 사용량(토큰) + 모니터링·개선. 사용량 상한을 걸어 비용이 튀지 않게

금액은 공개하지 않습니다 — 아래 네 요소에 따라 같은 ‘단일 에이전트’도 몇 배 차이가 나서, 범위를 정한 뒤 견적을 드리는 편이 정확합니다. 프로토타입만 먼저 끊어 효과를 본 뒤 다음 단계를 결정하실 수 있습니다.

  • 연동 범위

    읽기 전용 조회인지, ERP·CRM에 쓰기까지 하는지. 쓰기는 승인 게이트와 롤백 설계가 붙어 공수가 커집니다

  • 데이터 상태

    문서가 정리돼 있는지, 스캔본·이미지인지, 개인정보가 섞였는지. 전처리가 개발보다 오래 걸리는 경우가 흔합니다

  • 보안 조건

    망분리·온프레미스·국내 리전 제한은 구성 자체를 바꿉니다. 처음에 알려 주시면 설계가 한 번에 끝납니다

  • 운영 주체

    끝난 뒤 우리가 운영하는지, 귀사 팀이 직접 고치는지. 후자는 교육을 포함해 인수 기간을 잡습니다

How to choose

외주 업체를 고를 때 물어야 할 다섯 가지.

저희를 고르지 않으셔도 이 다섯 가지는 꼭 물어보세요. 각 항목 아래는 저희의 답입니다.

  1. 01

    개발 후 운영·유지보수 체제가 있는가

    납품 후 에이전트는 모델 업데이트·데이터 변화로 조용히 성능이 떨어집니다. 월 단위 모니터링과 개선 루프, 그리고 귀사 팀이 직접 고칠 수 있게 하는 교육을 함께 제안합니다.

  2. 02

    요건 정의부터 가동까지 얼마나 걸리는가

    프로토타입을 히어링과 동시에 만드는 이유입니다. 문서로 요건을 다 적고 시작하면 석 달 뒤에 '이게 아닌데'가 나옵니다.

  3. 03

    우리 업무에 맞춰 바꿀 수 있는가

    기성 SaaS 에이전트는 빠르지만 사내 규정·시스템·예외 처리에 막힙니다. 기성 도구로 될 일은 기성 도구를 권하고, 안 될 일만 만듭니다.

  4. 04

    개인정보·보안을 어떻게 다루는가

    개인정보보호법 처리 근거·마스킹·보관 기간, 망분리 환경의 배치, AI기본법 고영향 AI 해당 여부를 설계 단계에서 문서로 남깁니다. NDA 체결 후 진행.

  5. 05

    직접 만들어 운영해 본 실적이 있는가

    이 사이트의 커리큘럼 찾기(Claude API)와 뉴스 동기화 파이프라인을 포함해 직접 만들어 운영 중인 에이전트·도구가 있고, 케이스 페이지에 결과물을 공개합니다.

Stack · Integration

기술과 국내 연동.

도구 종교 논쟁은 하지 않습니다. 기본은 Claude와 MCP이지만, 과제 유형·보안 조건·기존 스택에 따라 고릅니다. 귀사가 코드와 데이터의 소유권을 갖습니다.

  • 모델Claude(Opus 5 · Sonnet 5 · Haiku 4.5) 기본. OpenAI Codex·GPT·Gemini 병행 검토, 폐쇄망은 오픈 모델(Llama 등) 옵션
  • 에이전트Claude Agent SDK · Claude Code · MCP(Model Context Protocol) · 멀티에이전트 오케스트레이션 · 가드레일·휴먼 인 더 루프
  • 워크플로n8n · Dify · 자체 파이프라인. 정기 실행·트리거·알림 구성
  • 국내 연동카카오워크 · 네이버웍스 · 잔디 · Slack · 더존 · 영림원 · SAP · 그룹웨어 · 전자세금계산서·홈택스 자료 · 알림톡
  • 인프라AWS · 네이버클라우드 · KT클라우드 · Azure · 온프레미스(망분리). 국내 리전·CSAP 요건 대응
  • 품질평가 데이터셋 · LLM-as-a-Judge · 트레이싱(LangSmith 등) · 비용 상한 · 감사 로그
FAQ

AI 에이전트 외주 개발 관련 자주 받는 질문.

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