하모닉, 딥 에이전트와 LangSmith로 Scout 재구축해 리텐션 4배 달성

벤처 캐피탈 소싱 도구로 출발한 Harmonic은 AI 인터페이스 Scout을 통해 투자자들이 프라이빗 마켓 데이터를 자연어로 조회할 수 있게 했다. 초기 버전은 LangGraph 기반의 정적인 서브그래프 구조로, 새로운 기능 추가 시마다 수백 개의 평가(evals)와 복잡한 튜닝이 필요해 유지보수 비용이 높았다.

팀 리드 엔지니어 Austin Berke는 Scout V2를 기존 방식의 정반대인 Deep Agents 하네스 기반으로 재구축했다. 단일 프런티어 모델에 Harmonic의 글로벌 데이터 레이어(4,000만 개 기업, 2억 명 인물, 23만 명 투자자)와 법인별 컨텍스트를 조회하는 도구를 연결하는 단순한 아키텍처를 채택했다.

이러한 변화로 제품 반복 주기가 수개월에서 수일 단위로 단축되었으며, 사용자는 단순 검색 도구를 넘어 '투자 어드바이저' 수준의 신뢰할 수 있는 조언을 받을 수 있게 되었다. LangSmith Deployment를 통한 프로덕션 운영 안정성 확보와 함께, 더 넓은 시장(TAM)으로의 확장이 가능해졌다.