기업용 지식 에이전트

대부분의 'knowledge agents'는 사실상 RAG 챗봇에 가깝다. 하지만 지식 업무는 다단계·고위험·맥락 의존적이어서, 단순 답변이 아니라 판단·종합·실행까지 수행하는 에이전트가 필요하다.

기업은 직접 구축하면 거버넌스와 통제를 확보할 수 있지만 리소스가 많이 들고, 기성 솔루션은 빨리 도입할 수 있지만 워크플로가 경직된다. 아키텍처의 뼈대는 직접 소유하고, 최고 수준의 구성요소를 붙이며, 핵심 데이터는 비즈니스 가까이에 두는 하이브리드 접근이 현실적인 해법으로 제시된다.

지도는 평가, orchestration, reasoning models, retrieval layer, 패키지형 에이전트까지 이어지는 새 스택의 플레이어를 보여준다. 그 중심에서 AI21 Labs는 범용 RAG를 넘는 reasoning 모델과 orchestration을 내세우며, 기업이 필요로 하는 신뢰성·적응성·감사 가능성·성과를 강조한다.

실제 업무는 다음과 같다:

• 티켓 처리
• 원장 대사
• 제안서 작성

결국 다음 단계의 AI는 지식을 답변이 아닌 행동으로 바꿔 대규모로 실행하는 시스템이 된다.