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목표

Multi-Agent 기반의 사내 운영 시스템 고도화 및 업무 효율화
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범위

계층형 지능형 에이전트 구조 설계 및 레거시 시스템 API 연동 구현
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핵심 가치

운영 리소스 최적화 / 지능형 자동화 인프라 구축
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기대 효과

단순 반복 문의 자동 응대로 운영 효율성 향상 및 실시간 데이터 기반 의사결정 지원
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개요

연간 수만 건 이상 발생하는 사내 시스템 관련 문의(VOC) 중 상당수가 단순 조회나 반복적인 질문에 집중되어 있었습니다. 이는 운영팀의 업무 과부하와 피로도 누적으로 이어졌으며, 단순한 챗봇 이상의 복합적인 기술 지원이 가능한 '지능형 에이전트' 도입이 절실한 상황이었습니다.

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솔루션

스켈터랩스는 복잡한 사용자 요청을 지능적으로 분기하여 처리하는 'Multi-Agent Orchestration' 체계를 도입했습니다.  

계층형 에이전트 구조: 단순 FAQ나 시스템 상태 조회는 '응대 에이전트'가 즉시 처리하고, 기술적 가이드나 복합적인 트러블슈팅이 필요한 경우 '기술 전문 에이전트'가 개입하여 단계별 해결책을 제시합니다.  

고도화된 RAG 데이터 파이프라인: 방대한 양의 사내 기술 문서를 AI가 실시간으로 참조할 수 있도록 전처리 프로세스를 자동화했습니다. 이를 통해 최신 업데이트된 매뉴얼을 기반으로 답변의 정확도를 극대화했습니다.  

레거시 시스템 API 연동: AI가 단순 답변에 그치지 않고, 내부 DB 및 운영 시스템과 API로 실시간 연동되어 권한에 따른 정보 조회와 기초적인 업무 처리까지 직접 수행하는 지능형 워크플로우를 완성했습니다.

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