LLM을 활용한 AI Agent/챗봇 개발

사용자 요구사항 맞춤형 AI Agent 설계 (LangGraph 기반)사용자의 업무 요구사항을 그대로 반영해안정적이고 신뢰 가능한 AI Agent를 설계·구축합니다.LangGraph 기반의 상태(State) 중심 구조를 활용하여AI Agent의 의사결정 흐름과 행동 경로를 명확하게 정의사용자의 업무 프로세스를 분석해필수 단계, 판단 조건, 금지 행동을 그래프 구조로 고정같은 입력에는 같은 흐름으로 동작하도록 설계하여예측 가능하고 재현성 있는 Agent 동작 보장실패 상황을 전제로 한 분기 처리 및 예외 제어로오작동 없이 안전하게 종료되는 Agent 구조 제공모든 판단 과정과 실행 결과를 추적 가능하도록 구성하여운영·감사·개선이 가능한 AI 시스템 구축RAG (Retrieval-Augmented Generation) 기반 정보 활용사내 문서, 매뉴얼, 정책, DB 등신뢰 가능한 데이터만을 검색·참조하도록 설계질문 의도에 따라검색 검증 응답 생성 단계를 LangGraph로 명시화근거 문서가 없는 경우추측 응답을 생성하지 않도록 차단응답 결과에참조한 데이터 출처 추적 가능AI가 ‘아는 척’하지 않고,항상 근거 기반으로 응답하도록 설계합니다.프롬프트에 의존하지 않고,구조와 데이터로 통제되는 AI Agent를 제공합니다.왜 LangGraph + RAG 기반인가?단일 Agent의 비결정적 행동을 최소화하고업무 흐름을 단계별 노드로 분리조건 분기, 재시도, 중단, 인간 개입 지점을명시적으로 설계 가능RAG를 Agent 실행 흐름에 통합해검색·판단·응답 과정을 구조적으로 제어복잡한 AI 작업도운영 환경에서 안정적으로 관리 가능 1. 요구사항 접수 및 실현 가능성 검토고객이 원하는 업무 목표 및 AI 활용 아이디어 접수요구사항의 기술적 실현 가능성, 안정성, 운영 적합성 검토LLM 특성상 발생할 수 있는 한계와 리스크 사전 설명구현 가능 / 부분 가능 / 비권장 영역 명확히 구분2. 적용 범위 및 Agent 역할 정의구현 가능한 범위 내에서 AI Agent의 역할 재정의자동화 가능한 업무와 인간 개입이 필요한 영역 구분Agent가 수행할 수 있는 행동과 금지 행동 명확화LangGraph 기반 구조 설계를 위한 기본 조건 확정3. Agent 구조 및 데이터 전략 설계업무 흐름을 기준으로 한 상태(State) 중심 구조 설계판단 단계, 조건 분기, 실패 경로를 그래프 구조로 정의필요 시 RAG 적용 여부 결정 및 데이터 활용 전략 수립AI가 참조 가능한 정보 범위와 출처 명확화4. Agent 구축 및 연동 구현LangGraph 기반 AI Agent 구현외부 툴 및 서비스 자동화 연동예외 상황 발생 시 안전 종료 및 알림 처리 구현5. 검증 및 제한 범위 테스트합의된 시나리오 내에서 동작 검증실패·정보 부족·예외 상황 대응 확인의도하지 않은 행동 발생 여부 점검구조 및 응답 품질 최종 조정 1. 업무 목적 및 성공 기준 명확화AI Agent 도입 목적 및 해결하고자 하는 문제“어떤 상태가 되면 성공인지”에 대한 기준자동화 희망 범위 및 기대 수준 정리※ 추상적인 기대(“똑똑하게 해주세요”)는구체적인 업무 목표로 전환되어야 합니다.2. 대상 업무 및 기본 시나리오 제공현재 사람이 수행 중인 업무 흐름 설명대표적인 업무 시나리오(정상 케이스)자주 발생하는 예외 상황(정보 부족, 오류 등)AI가 수행해도 되는 업무와반드시 사람이 개입해야 하는 업무 구분3. 데이터 및 문서 제공 (RAG 적용 시)사내 문서, 매뉴얼, FAQ, 정책 문서 등AI가 참조해도 되는 정보 범위 명시※ 제공된 데이터의 정확성과 최신성은Agent 응답 품질에 직접적인 영향을 미칩니다.