---
title: "AI Agent 개발｜반복되는 업무 흐름을 실행하는 AI에게 | TauX"
description: "TauX는 중소기업을 위해 AI Agent를 개발합니다. 규칙이 분명하고 단계가 반복되는 업무 흐름을, 도구를 호출하고 단계대로 실행하며 사람의 판단이 필요할 때 멈추고 기록을 남기는 AI에게 맡깁니다."
url: "https://taux.io/ko-KR/ai-agents"
locale: "ko-KR"
alternates:
  en-US: "https://taux.io/en-US/ai-agents"
  ja-JP: "https://taux.io/ja-JP/ai-agents"
  zh-Hans-CN: "https://taux.io/zh-Hans-CN/ai-agents"
  zh-Hant-TW: "https://taux.io/zh-Hant-TW/ai-agents"
---

# AI agent development — 반복되는 흐름을 실행하는 AI에게

규칙이 있고 반복되는 업무 흐름을, 도구를 호출하고 단계대로 실행하며 기록을 남기는 AI Agent에게 맡깁니다. 사람의 판단이 필요한 곳에서는 멈춥니다.

01

## 이런 분께 맞습니다

*   견적 정리, 주문 대조, 보고서 취합처럼 흐름은 정해져 있지만 단계가 많다
*   챗봇을 써 봤지만, 필요한 것은 답만 하는 것이 아니라 실제로 일을 하는 것이다
*   여러 시스템 사이를 오가며 복사해 붙여 넣는 일이 많다
*   먼저 한 가지 흐름으로 시험해 보고, 가능성을 확인한 뒤 넓히고 싶다

트리거

예: 새 주문이나 견적 요청

AI Agent

단계대로 실행, 도구 호출, 기록

판단이 필요할 때

멈추고 사람에게 확인을 넘김

결과

문서, 시스템 업데이트, 알림

규칙이 분명한 단계는 AI Agent에 맡기고 판단이 필요한 곳은 사람이 정하며, 모든 동작은 기록으로 남습니다.

02

## 서비스 내용

### 업무 흐름 분석

지금 흐름을 단계별로 나누고, 사람의 판단이 필요해 AI에 맡길 수 없는 지점을 찾습니다.

### Agent 설계

역할, 쓸 수 있는 도구, 멈추는 조건, 어떤 경우에 사람에게 넘길지를 정합니다.

### 개발과 도구 연결

Claude, Gemini 같은 모델로 구현하고 도구는 MCP로 제공해, 나중에 모델을 바꿔도 연결을 다시 만들 필요가 없게 합니다.

### 테스트와 평가

실제 사례로 정확도를 테스트하고, 알려진 실패 상황과 그 대응을 정리합니다.

### 운영 시작과 모니터링

모든 동작에 기록을 남기고, 이상이 생기면 담당자에게 알리며, 성과를 정기적으로 점검합니다.

03

## 진행 방식

### 1\. 업무 흐름 분석

흐름 하나를 골라 지금 어떻게 하는지, 시간이 얼마나 드는지, 어디서 가장 자주 틀리는지 기록합니다.

### 2\. 설계와 사양

Agent가 무엇을 하고, 무엇을 하지 않으며, 언제 멈추는지 적습니다.

### 3\. 개발과 테스트

구현하고 실제 사례로 되풀이해 테스트합니다.

### 4\. 시범 운영과 정식 운영

소수의 직원이 먼저 쓰게 하고, 확인이 끝나면 정식으로 운영을 시작하며 모니터링 방법을 넘깁니다.

04

## 납품물

*   업무 흐름 분석과 Agent 설계 문서
*   Agent 프로그램, 프롬프트, 도구 설정
*   테스트 사례와 평가 결과
*   운영, 기록, 이상 알림 설정
*   유지 관리 문서

05

## 협업 주기

범위에 따라 3개월, 6개월, 1년 중 하나를 한 주기로 합니다. 주기가 끝날 때마다 처음에 정한 목표와 함께 맞춰 보고, 다음 주기에 무엇을 할지, 아니면 여기서 마칠지 정합니다.

주기마다: 점검 → 설계 → 도입 → 목표와 대조, 그리고 다음 단계 결정

06

## 비용 산정 방식

사례별로 산정합니다. 다룰 시스템과 데이터가 얼마나 되는지, 필요한 인력과 시간, 주기의 길이를 봅니다. 먼저 한 번 이야기를 나누면 실제 범위를 보고 숫자를 드립니다. 견적을 먼저 내고 범위를 거기에 맞추지 않습니다.

07

## 자주 묻는 질문

### AI Agent는 챗봇과 무엇이 다른가요?

챗봇은 질문에 답합니다. AI Agent는 데이터를 찾고, 시스템을 호출하고, 문서를 만드는 식으로 단계에 따라 일을 실행하며, 사람의 판단이 필요한 곳에서는 멈춥니다.

### AI Agent가 틀리면 어떻게 하나요?

설계할 때 어떤 단계는 반드시 사람이 확인할지 정해 두고, 모든 동작에 기록을 남깁니다. 운영 전에 실제 사례로 테스트하고, 알려진 실패 상황과 대응 방법을 정리합니다.

### 특정 AI 회사의 모델에 묶이나요?

아닙니다. 작업, 비용, 데이터 규정에 따라 모델을 고릅니다. 도구는 MCP로 제공하므로 나중에 모델을 바꿔도 연결을 다시 만들 필요가 없습니다.

08

## 더 읽을거리

*   [AI Agent 개발 워크플로 실전](https://taux.io/ko-KR/agent-dev-workflow)
*   [Claude Skills 실전 가이드](https://taux.io/ko-KR/claude-skills-guide)
*   [ADK Skill Patterns](https://taux.io/ko-KR/adk-skill-patterns)
*   [프롬프트 안내](https://taux.io/ko-KR/agent-prompting-guide)

## 지금 상황을 들려주세요

지금 어디에서 막혀 있는지 메일로 알려 주시면, 가능한 방법과 다음 단계를 답해 드립니다.

[메일 보내기](mailto:hello@taux.io) 

AI Agent 개발

협업 주기

3개월, 6개월 또는 1년

비용 산정 방식

사례별 산정

[메일 보내기](mailto:hello@taux.io)