한국AI에이전트연구소

에이전틱 AI

AI 에이전트가 "무엇을 하는가"에 초점을 맞춘 개념이라면, 에이전틱 AI는 "스스로 판단하고 행동하는 능력"에 초점을 맞춘 개념입니다.

① 자율성 (Autonomy)
사람의 개입을 최소화합니다. "고객을 늘려라"라고 명령하면 스스로 시장 조사·경쟁사 분석·광고 분석·SEO 분석을 수행합니다.

② 목표 지향성 (Goal-Oriented)
질문에 답하는 것이 아니라 목표 자체를 달성합니다.

③ 추론 능력 (Reasoning)
스스로 판단합니다. 어떤 키워드가 유리한가, 어떤 광고가 효율적인가, 어떤 시장이 성장하는가.

④ 도구 활용 (Tool Use)
필요한 도구를 스스로 선택해 사용합니다.

⑤ 자기 개선 (Self-Reflection)
결과를 평가하고 수정합니다. 광고 성과가 낮으면 원인을 분석하고 새로운 전략을 실행합니다.

생성형 AI

생성형 AI는 새로운 콘텐츠를 만들어내는 AI입니다. 기존 AI가 분류·예측 중심이었다면, 생성형 AI는 글·이미지·음악·영상·코드를 새롭게 생성하는 데 초점을 맞춘 개념입니다.

① 텍스트 생성
보고서·블로그·기사·제안서 작성, 번역

② 이미지 생성
설명만으로 광고 이미지·제품 카탈로그·로고 디자인·캐릭터 제작

③ 영상 제작
홍보영상·광고영상·교육영상 제작

④ 음성 생성
고객 안내 음성·다국어 음성 제작·콜센터 자동화

⑤ 코드 생성
웹사이트·앱·프로그램·플랫폼 개발

AI 프롬프트

프롬프트(Prompt)는 AI에게 원하는 결과를 얻기 위해 주는 지시문 또는 질문입니다. 사람과 AI 사이의 대화 언어이자 AI를 움직이는 명령어, AI의 업무 지시서입니다.

① 역할 (Role) 부여
AI에게 직업을 줍니다. 예) "당신은 20년 경력의 SEO 전문가입니다."

② 목표 (Objective) 제시
무엇을 원하는지 명확히 합니다. 예) "신규 고객을 늘릴 전략을 제안해 주세요."

③ 배경 (Context) 제공
상황을 설명합니다. 예) "글로벌 시장을 대상으로 서비스를 운영 중입니다."

④ 조건 (Constraint) 제시
범위를 정합니다. 예) 예산 100만 원 이하, 5가지 제안, 표로 정리

⑤ 출력 형식 (Output Format)
원하는 결과 형태를 지정합니다. 예) 표·보고서·PPT 목차 형식

인공지능 (AI)

인공지능(AI, Artificial Intelligence)은 인간의 학습·추론·판단·문제 해결 능력을 컴퓨터가 수행하도록 만든 기술입니다. 쉽게 말해 "사람처럼 생각하고 판단하도록 만든 기술"입니다.

① 데이터 (Data)
AI의 음식에 해당합니다. 이미지·문서·영상·음성 데이터가 많을수록 AI가 똑똑해집니다.

② 알고리즘 (Algorithm)
AI의 두뇌에 해당합니다. 머신러닝·딥러닝

③ 학습 (Learning)
데이터를 통해 패턴을 찾습니다. 수백만 장의 고양이 사진을 학습해 고양이를 구별합니다.

④ 추론 (Reasoning)
배운 것을 활용해 판단합니다. 새로운 사진을 보고 "고양이다"라고 판단합니다.

⑤ 의사결정 (Decision)
실제 행동으로 이어집니다. 상품 기획·상품 추천·광고 추천

AI 토큰 (Token)

AI 토큰은 AI가 텍스트를 읽고 이해하고 생성할 때 사용하는 최소 단위의 정보입니다. 쉽게 말해 "AI가 사용하는 글자의 화폐 단위"입니다.

① 입력 토큰 (Input Token)
사용자가 입력한 내용을 AI가 토큰으로 분해합니다.

② 출력 토큰 (Output Token)
AI가 생성한 답변으로, 수백 개의 토큰이 생성됩니다.

③ 컨텍스트 토큰 (Context Token)
대화 내용을 기억 공간에 저장합니다.

④ 토큰 한도 (Context Window)
한 번에 볼 수 있는 최대 토큰 수입니다. 8K·32K·128K·1M 등, 많을수록 긴 문서 분석과 정확한 답변이 가능합니다.

⑤ 토큰 비용 (Token Cost)
AI 사용료는 대부분 토큰 기준으로 부과됩니다. 입력·출력 토큰 비용을 합산해 과금합니다.

AI 에이전트 연구·개발(R&D) 서비스

연구소의 핵심 기능입니다.

주요 연구 분야
멀티 에이전트 시스템 (Multi-Agent System) · 자율 의사결정 AI · AI 에이전트 협업 시스템 · 기업 업무 자동화 에이전트 · 로봇 + AI 에이전트 결합 · LLM 기반 AI Agent Framework 연구

개발 서비스
기업용 AI Agent 플랫폼 개발 · 업무 자동화 AI Copilot · Agent 기반 데이터 분석 시스템 · AI 운영 자동화 (AIOps)

예시
기업용 AI 비서 · 공공기관 행정 AI 에이전트 · 제조 스마트팩토리 에이전트

기업 AI 에이전트 구축 컨설팅

기업들이 AI를 어떻게 도입해야 할지 모르는 경우가 많습니다.

주요 서비스
기업 AI 도입 전략 수립 · 업무 프로세스 AI Agent 자동화 설계 · Agent Workflow 설계 · AI 기반 비즈니스 모델 설계

컨설팅 분야
금융 · 제조 · 공공기관 · 스타트업 · 교육기관

예시
콜센터 AI 에이전트 · 마케팅 자동화 에이전트 · 법률 문서 분석 에이전트

AI 에이전트 플랫폼 개발

연구소가 자체 플랫폼을 만들면 가장 큰 수익 모델이 됩니다.

플랫폼 예시
K-AI Agent Platform

기능
Agent 생성 · Agent 협업 · 자동 Workflow · API 연결 · 기업 데이터 연동

구조
Agent Builder · Agent Marketplace · Workflow Engine · LLM Integration · Data Connector · Monitoring

기업이 노코드로 AI Agent 생성

AI 에이전트 교육 및 아카데미

AI 교육은 매우 큰 시장입니다.

교육 프로그램
AI 에이전트 개발 과정 · LLM 기반 서비스 개발 · 기업 AI 전략 과정 · 프롬프트 엔지니어링 · AI 자동화 과정

교육 대상
기업 임직원 · 공공기관 · 대학 · 스타트업

예시
AI Agent Developer 과정

AI 에이전트 인증 및 평가센터

앞으로 매우 중요한 분야입니다.

서비스
AI 시스템 신뢰성 평가 · AI 에이전트 성능 테스트 · AI 윤리 평가 · AI 보안 점검

인증 프로그램
AI Agent Certified · AI Ethics Certification

AI 스타트업 인큐베이팅

연구소가 스타트업을 키우는 모델입니다.

지원
기술 멘토링 · 투자 연계 · 공동 연구 · AI 인프라 제공

AI Agent 스타트업을 모아 AI Agent 클러스터 구축

정부 및 공공 정책 연구

AI 정책 연구는 국가 프로젝트가 많습니다.

연구 분야
AI 규제 · AI 윤리 · AI 경제 영향 · AI 노동 변화

수행
정부 연구용역 · 정책 보고서 · AI 백서 발간

AI 데이터 및 모델 연구

AI 에이전트는 데이터가 핵심입니다.

서비스
AI 데이터 구축 · 산업 데이터셋 개발 · 한국어 LLM 연구 · AI 모델 파인튜닝

AI 에이전트 SaaS 서비스

연구소가 직접 서비스도 운영할 수 있습니다.

서비스
AI 업무 비서 (기업 업무 자동화) · AI 연구 비서 (논문 분석) · AI 법률 분석 (계약서 분석) · AI 마케팅 (광고 자동 생성) · AI 교육 코치 (학습 지원)

AI Agent 커뮤니티 및 컨퍼런스

AI 생태계를 만드는 역할입니다.

활동
AI 컨퍼런스 · 연구 논문 발표 · 글로벌 협력

에이전틱 AI

AI 에이전트가 "무엇을 하는가"에 초점을 맞춘 개념이라면, 에이전틱 AI는 "스스로 판단하고 행동하는 능력"에 초점을 맞춘 개념입니다.

① 자율성 (Autonomy)
사람의 개입을 최소화합니다. "고객을 늘려라"라고 명령하면 스스로 시장 조사·경쟁사 분석·광고 분석·SEO 분석을 수행합니다.

② 목표 지향성 (Goal-Oriented)
질문에 답하는 것이 아니라 목표 자체를 달성합니다.

③ 추론 능력 (Reasoning)
스스로 판단합니다. 어떤 키워드가 유리한가, 어떤 광고가 효율적인가, 어떤 시장이 성장하는가.

④ 도구 활용 (Tool Use)
필요한 도구를 스스로 선택해 사용합니다.

⑤ 자기 개선 (Self-Reflection)
결과를 평가하고 수정합니다. 광고 성과가 낮으면 원인을 분석하고 새로운 전략을 실행합니다.

생성형 AI

생성형 AI는 새로운 콘텐츠를 만들어내는 AI입니다. 기존 AI가 분류·예측 중심이었다면, 생성형 AI는 글·이미지·음악·영상·코드를 새롭게 생성하는 데 초점을 맞춘 개념입니다.

① 텍스트 생성
보고서·블로그·기사·제안서 작성, 번역

② 이미지 생성
설명만으로 광고 이미지·제품 카탈로그·로고 디자인·캐릭터 제작

③ 영상 제작
홍보영상·광고영상·교육영상 제작

④ 음성 생성
고객 안내 음성·다국어 음성 제작·콜센터 자동화

⑤ 코드 생성
웹사이트·앱·프로그램·플랫폼 개발

AI 프롬프트

프롬프트(Prompt)는 AI에게 원하는 결과를 얻기 위해 주는 지시문 또는 질문입니다. 사람과 AI 사이의 대화 언어이자 AI를 움직이는 명령어, AI의 업무 지시서입니다.

① 역할 (Role) 부여
AI에게 직업을 줍니다. 예) "당신은 20년 경력의 SEO 전문가입니다."

② 목표 (Objective) 제시
무엇을 원하는지 명확히 합니다. 예) "신규 고객을 늘릴 전략을 제안해 주세요."

③ 배경 (Context) 제공
상황을 설명합니다. 예) "글로벌 시장을 대상으로 서비스를 운영 중입니다."

④ 조건 (Constraint) 제시
범위를 정합니다. 예) 예산 100만 원 이하, 5가지 제안, 표로 정리

⑤ 출력 형식 (Output Format)
원하는 결과 형태를 지정합니다. 예) 표·보고서·PPT 목차 형식

인공지능 (AI)

인공지능(AI, Artificial Intelligence)은 인간의 학습·추론·판단·문제 해결 능력을 컴퓨터가 수행하도록 만든 기술입니다. 쉽게 말해 "사람처럼 생각하고 판단하도록 만든 기술"입니다.

① 데이터 (Data)
AI의 음식에 해당합니다. 이미지·문서·영상·음성 데이터가 많을수록 AI가 똑똑해집니다.

② 알고리즘 (Algorithm)
AI의 두뇌에 해당합니다. 머신러닝·딥러닝

③ 학습 (Learning)
데이터를 통해 패턴을 찾습니다. 수백만 장의 고양이 사진을 학습해 고양이를 구별합니다.

④ 추론 (Reasoning)
배운 것을 활용해 판단합니다. 새로운 사진을 보고 "고양이다"라고 판단합니다.

⑤ 의사결정 (Decision)
실제 행동으로 이어집니다. 상품 기획·상품 추천·광고 추천

AI 토큰 (Token)

AI 토큰은 AI가 텍스트를 읽고 이해하고 생성할 때 사용하는 최소 단위의 정보입니다. 쉽게 말해 "AI가 사용하는 글자의 화폐 단위"입니다.

① 입력 토큰 (Input Token)
사용자가 입력한 내용을 AI가 토큰으로 분해합니다.

② 출력 토큰 (Output Token)
AI가 생성한 답변으로, 수백 개의 토큰이 생성됩니다.

③ 컨텍스트 토큰 (Context Token)
대화 내용을 기억 공간에 저장합니다.

④ 토큰 한도 (Context Window)
한 번에 볼 수 있는 최대 토큰 수입니다. 8K·32K·128K·1M 등, 많을수록 긴 문서 분석과 정확한 답변이 가능합니다.

⑤ 토큰 비용 (Token Cost)
AI 사용료는 대부분 토큰 기준으로 부과됩니다. 입력·출력 토큰 비용을 합산해 과금합니다.

AI 에이전트 연구·개발(R&D) 서비스

연구소의 핵심 기능입니다.

주요 연구 분야
멀티 에이전트 시스템 (Multi-Agent System) · 자율 의사결정 AI · AI 에이전트 협업 시스템 · 기업 업무 자동화 에이전트 · 로봇 + AI 에이전트 결합 · LLM 기반 AI Agent Framework 연구

개발 서비스
기업용 AI Agent 플랫폼 개발 · 업무 자동화 AI Copilot · Agent 기반 데이터 분석 시스템 · AI 운영 자동화 (AIOps)

예시
기업용 AI 비서 · 공공기관 행정 AI 에이전트 · 제조 스마트팩토리 에이전트

기업 AI 에이전트 구축 컨설팅

기업들이 AI를 어떻게 도입해야 할지 모르는 경우가 많습니다.

주요 서비스
기업 AI 도입 전략 수립 · 업무 프로세스 AI Agent 자동화 설계 · Agent Workflow 설계 · AI 기반 비즈니스 모델 설계

컨설팅 분야
금융 · 제조 · 공공기관 · 스타트업 · 교육기관

예시
콜센터 AI 에이전트 · 마케팅 자동화 에이전트 · 법률 문서 분석 에이전트

AI 에이전트 플랫폼 개발

연구소가 자체 플랫폼을 만들면 가장 큰 수익 모델이 됩니다.

플랫폼 예시
K-AI Agent Platform

기능
Agent 생성 · Agent 협업 · 자동 Workflow · API 연결 · 기업 데이터 연동

구조
Agent Builder · Agent Marketplace · Workflow Engine · LLM Integration · Data Connector · Monitoring

기업이 노코드로 AI Agent 생성

AI 에이전트 교육 및 아카데미

AI 교육은 매우 큰 시장입니다.

교육 프로그램
AI 에이전트 개발 과정 · LLM 기반 서비스 개발 · 기업 AI 전략 과정 · 프롬프트 엔지니어링 · AI 자동화 과정

교육 대상
기업 임직원 · 공공기관 · 대학 · 스타트업

예시
AI Agent Developer 과정

AI 에이전트 인증 및 평가센터

앞으로 매우 중요한 분야입니다.

서비스
AI 시스템 신뢰성 평가 · AI 에이전트 성능 테스트 · AI 윤리 평가 · AI 보안 점검

인증 프로그램
AI Agent Certified · AI Ethics Certification

AI 스타트업 인큐베이팅

연구소가 스타트업을 키우는 모델입니다.

지원
기술 멘토링 · 투자 연계 · 공동 연구 · AI 인프라 제공

AI Agent 스타트업을 모아 AI Agent 클러스터 구축

정부 및 공공 정책 연구

AI 정책 연구는 국가 프로젝트가 많습니다.

연구 분야
AI 규제 · AI 윤리 · AI 경제 영향 · AI 노동 변화

수행
정부 연구용역 · 정책 보고서 · AI 백서 발간

AI 데이터 및 모델 연구

AI 에이전트는 데이터가 핵심입니다.

서비스
AI 데이터 구축 · 산업 데이터셋 개발 · 한국어 LLM 연구 · AI 모델 파인튜닝

AI 에이전트 SaaS 서비스

연구소가 직접 서비스도 운영할 수 있습니다.

서비스
AI 업무 비서 (기업 업무 자동화) · AI 연구 비서 (논문 분석) · AI 법률 분석 (계약서 분석) · AI 마케팅 (광고 자동 생성) · AI 교육 코치 (학습 지원)

AI Agent 커뮤니티 및 컨퍼런스

AI 생태계를 만드는 역할입니다.

활동
AI 컨퍼런스 · 연구 논문 발표 · 글로벌 협력