Stripe가 Deep Agents로 Kai를 1주일 만에 구축한 방법

Stripe는 임직원 누구나 사용할 수 있는 전사 생산성 에이전트 **Knowledge AI Platform(Kai)**를 구축했다. Kai는 내부 데이터 웨어하우스, Slack, Google Suite에 연결돼 데이터를 종합하고 문서를 작성하며 트렌드를 분석하고 대시보드와 리포트를 생성한다.

Kai는 일반적인 AI 비서와 달리 Stripe의 내부 시스템과 업무 규범을 이해하도록 설계됐다. 100개가 넘는 팀이 제공한 1,000개 이상의 스킬을 활용해 사용자가 매번 자신의 직무나 회사 맥락을 설명하지 않아도 되도록 했다.

Stripe는 비엔지니어 직원이 터미널, 데이터 접근, 보안 설정 같은 개발자 도구의 장벽 없이 에이전트를 사용할 수 있도록, 세션 기반 채팅 인터페이스와 결과물이 함께 진화하는 작업 환경을 제공했다. 사용자는 대화 중 생성된 아티팩트, 보고서, 대시보드, 문서를 계속 수정할 수 있다.

Kai의 기반은 LangChain의 오픈소스 에이전트 하네스인 Deep Agents다. Deep Agents가 LLM 요청 관리, 에이전트 실행, 툴 호출 루프, 미들웨어 조합, 스트리밍, 상태 관리 같은 공통 기능을 제공하면서 Stripe 팀은 인프라를 처음부터 구축하는 대신 자사 업무 흐름과 보안에 집중할 수 있었다.

Stripe의 계층형 구조는 다음과 같다.

• Deep Agents: LLM 상호작용과 에이전트 실행의 기반 계층
• Stripe 전용 하네스: 보안 정책, 인프라, 내부 서비스를 통합한 중간 계층
• 구성 계층: 개발자가 기본 하네스를 수정하지 않고 스킬, 동작, 페르소나가 다른 Kai 에이전트를 설정하는 계층
• Kai UI: 직원이 직접 사용하는 제품 인터페이스

Stripe의 초기 Kai 버전은 일주일 만에 만들어졌다. 팀은 Deep Agents의 미들웨어와 조합 가능한 스킬 및 백엔드 구조를 활용해 프로덕션 환경에 필요한 기반 기능을 빠르게 확보했다.