Solutions · BXG

기업용 AI 에이전트 OS,
BXG

도입 상담 신청

BXG

멀티 클라우드 환경의 LLM과 AI 에이전트를 하나의 포털에서 통합 운영·관리합니다.

썸네일

ARCHITECTURE

데이터 기반부터 BI·AI 에이전트까지,
온톨로지를 중심으로 하나의 아키텍처로 연결합니다.

  1. 벤더 락인 (Lock-in)
    단일 클라우드 환경에 의존할수록
    모델과 비용 구조의 선택 폭이 제한됩니다.
  2. 거버넌스 공백
    부서별로 다양한 도구와 에이전트가 운영되면
    권한·보안·사용 현황을 일관된 기준으로
    관리하기 어렵습니다.
  3. 탐색·재사용 부재
    에이전트를 공유·탐색할 통합 환경이 부족하면
    기존 자산을 활용하기 어렵고, 유사 기능의
    반복 개발로 이어질 수 있습니다.
썸네일

AGENT OS ARCHITECTURE

생성 · 실행 · 공유 · 통제,
에이전트 OS의 4계층

  • 런타임
    단순 대화부터 복잡한 워크플로우까지,
    필요한 구조로 처리합니다.
  • 거버넌스 · 감사
    권한으로 통제하고,
    빠짐없이 기록합니다.
  • 리소스 계층
    모델·데이터·도구를 자유롭게
    골라 붙입니다.
  • 빌드·마켓플레이스
    직접 만들고, 찾아 쓰고,
    공유합니다.

KEY FEATURES

AI 에이전트의 실행부터 통제까지,
기업 운영에 필요한 핵심 기능을 제공합니다.

  • 런타임
  • 거버넌스·감사
  • 리소스 계층
  • 빌드 · 마켓플레이스
런타임
RUNTIME
  • 워크플로우 처리
    간단한 대화부터 여러 에이전트가 얽힌 복잡한 업무까지, 목적에 맞는 구조로 처리
  • 근거 기반 답변 (RAG)
    사내 문서와 웹 검색을 근거로,
    출처와 함께 답변
  • 실행 가드레일
    되돌릴 수 없는 작업(메일 발송·일정
    취소 등)은 자동 실행 전 사용자 승인 필수
거버넌스·감사
GOVERNANCE
썸네일
  • 역할·권한
    역할별 권한으로, 메뉴·버튼 단위까지 접근 통제
  • 공유 심사
    공유 범위 지정 및 관리자 통제하에 에이전트 공유
  • 사용량 모니터링
    에이전트·모델·사용자별 사용량과 비용을 확인
  • 감사 로그
    사용자의 모든 활동을 기록·추적 (50여 종 이벤트)
리소스 계층
RESOURCE
썸네일
  • 멀티 클라우드
    Azure·AWS·GCP의 AI 모델을
    자유롭게 선택
  • 리소스 연결
    Databricks 등 사내 데이터·도구까지
    커넥터로 그대로 연결
  • 비용 자동 통제
    사용량 한도를 설정해 예산 범위 내에서
    운영할 수 있도록 지원
빌드 · 마켓플레이스
BUILD
  • 에이전트 빌더
    프롬프트·도구·MCP로 원하는 대로
    에이전트를 직접 구성
  • 탐색·재사용
    만든 에이전트를 사내에서 찾아 쓰고
    공유·재사용
  • 통합 카탈로그
    내·외부에서 개발된 다른 AI 솔루션도
    함께 탐색
썸네일

IMPACT

도입 이후,
실제로 이렇게 달라집니다.

  • 자원 유연성
    특정 벤더에 종속되지 않고,
    비용과 성능 요건에 맞는 모델을
    선택·전환할 수 있습니다.
  • 안전한 전사 확산
    권한·감사·사용량 관리 체계를 기반으로
    조직 내 AI 활용 범위를 단계적으로
    확대할 수 있습니다.
  • 재사용을 통한 생산성
    검증된 에이전트와 솔루션을 공유·
    재사용해 중복 개발을 줄이고 새로운
    업무에 빠르게 적용할 수 있습니다.
  • 예산 관리
    부서·사용자별 사용량과 비용을
    확인하고 한도를 설정해 AI 운영 예산을
    체계적으로 관리할 수 있습니다.

ADOPTION FLOW

환경 구성부터 운영·확산까지,
조직에 맞춰 단계적으로 적용합니다.

  1. 환경 배포
    고객 환경에 맞는 클라우드에
    BXG를 배포합니다.
  2. 리소스 연결
    고객 환경에 맞는 클라우드에
    BXG를 배포합니다.
  3. 운영 기준 설정
    역할별 접근 권한과
    사용량 한도를 설정합니다.
  4. 운영·확산
    설정된 권한과 운영 기준에 따라
    에이전트를 생성·공유하고,
    활용 범위를 조직 내로 확대합니다.

CASE STUDY

대기업 도면 AI 도입 사례로 성과 확장 중

  • 썸네일
    AI 기반의 시스템 구축으로 데이터 활용도 및 업무 생산성 향상
    직면과제
    데이터 분석 요청 지연 및 도메인 지식 차이로 인한 의사결정 병목 심화
    업무 생산성 30% 향상
    자연어 기반 데이터 분석으로 IT 외 직군의 활용도 극대화
  • 썸네일
    LLM 기반 챗봇 도입으로 사용자 접근성 향상 및 손쉬운 질의 환경 구축
    직면과제
    흩어진 내부 기술 문서로 인해 정보 검색 및 지식 습득 리소스 과다 소모
    질의 응답 시간 초단축
    복잡한 시스템 없이 챗봇을 통한 전사 접근성 대폭 개선
  • 썸네일
    모바일 보고서 환경을 새롭게 구축하여 전사 실사용자의 편의성 증가
    직면과제
    기존 PC 중심의 무거운 보고서 환경으로 현장 인력의 실시간 데이터 접근성 저하
    모바일 활용도 극대화
    모바일 최적화 구축으로 실사용자 편의성 향상 및 데이터 문화 정착

SOLUTIONS

다른 솔루션도 함께 살펴보세요

  • 썸네일
    OntologyAI 에이전트 서비스
    흩어진 데이터와 AI 에이전트를 관계로 연결해,
    AI가 기업의 맥락을 이해하도록 합니다.
    자세히보기
  • 썸네일
    Brain Portal 통합 데이터 포털
    리포트 조회부터 접근 권한·데이터
    표준·활동 이력까지 한 곳에서 관리합니다.
    자세히보기
썸네일

환경 진단부터 확산까지, 기업용 AI 에이전트를

안전하게 시작하세요.

도입 상담 신청
quick_icon
Contact us