Highlights
기업 업무에 최적화된 Agentic AI를 빠르게 구현합니다.
Agentic AI Builder Platform는 범용 LLM 중심의 실험 단계를 넘어, 기업 업무에 바로 적용 가능한 Agentic AI 실행 환경을 제공합니다. 업무 절차와 데이터, 지식 자산을 결합해 AI Agent가 실제 업무를 수행하도록 설계되며, 자연어 기반으로 계획 수립·판단·실행까지 이어집니다. 이를 통해 AI가 단순 질의 응답 도구가 아니라, 반복 업무를 처리하고 경영정보를 해석하는 실행 주체로 기능합니다. 기업은 AI 도입 초기부터 가시적인 업무 성과를 확인할 수 있습니다.
누구나 쉽게 구축하고 확장 가능한 산업용 AI 생태계를 구성합니다.
Agentic AI Builder Platform는 개발자가 아닌 현장 담당자도 직접 AI Agent를 생성하고 개선할 수 있는 구조를 제공합니다. 스텝/액션 형태의 Recipe 보드를 통해 “업무 설명 → AI Agent 생성 → 실행 테스트”까지 손쉽게 수행 가능합니다. 또한 표준화된 Tool과 Recipe 자산을 재사용할 수 있어, 조직 전반에 일관된 AI 거버넌스와 확장성을 보장합니다. 이는 기업이 빠르게 AI를 도입하고, 현장 주도형 AI 확산(Citizen AI Adoption) 을 가능하게 합니다.
재사용 가능한 자산 기반으로 AI 확산 속도를 높입니다.
Agentic AI Builder Platform는 Tool·Recipe·Knowledge를 재사용 가능한 자산으로 관리해, AI 활용이 특정 프로젝트에 머무르지 않도록 합니다. MCP기반 구조를 통해 Agent, Tool, Memory가 유연하게 확장되며, 한 번 검증된 업무 Recipe는 다른 부서나 유사 업무에 빠르게 적용할 수 있습니다. 이로써 기업은 AI 활용의 일관성과 거버넌스를 유지하면서도, 조직 전반으로 AI를 빠르게 확산시킬 수 있습니다.
Features
![Knowledge Engine – [br]현장 지식 자동 수집·정제 플랫폼](https://www.skax.co.kr/wp-content/uploads/Agnetic-Builder-Platform-2-1.png)
Agentic AI Builder Platform는 현장의 내·외부 문서, 설비 로그, 점검 이력 등 다양한 데이터를 수집·분석합니다. AI Agent는 이를 구조화된 지식으로 가공 후 업무에 활용하여 보다 정확하고 신뢰도 높은 서비스를 제공합니다. 산업·업무 도메인에 최적화된 Vertical AI Platform을 기반으로, 기업 전반에서 활용 가능한 Enterprise AI Agent 실행 환경을 제공합니다. AI Agent는 업무 맥락을 이해하고, 사내 데이터·시스템·지식과 연계되어 실제 업무를 수행합니다. 이를 통해 단순 PoC가 아닌, 운영 가능한 Agentic AI 환경을 구축할 수 있습니다.
![Recipe / Tool 기반 [br]Agent 자동 생성](https://www.skax.co.kr/wp-content/uploads/Agnetic-Builder-Platform-3-1.png)
Agentic AI Builder Platform의 핵심은 AI가 직접 작업을 수행할 수 있도록 설계된 실행형 도구(Tool) 에 있습니다. 예를 들어, “설비 점검 기록 자동 생성”, “부품 재고 조회”, “공정 리포트 작성” 등의 기능을 AI가 필요에 따라 호출·조합해 실행합니다. 업무 수행에 필요한 기능을 Recipe와 Tool 단위로 표준화해 관리하며, 검증된 업무 흐름은 재사용 자산으로 축적됩니다. 이 구조를 통해 Agent 개발 속도는 단축되고, 기업 차원의 AI 활용 일관성과 거버넌스가 확보됩니다.
![Recipe Intelligence – [br]AI의 자율적 문제 해결 절차 생성](https://www.skax.co.kr/wp-content/uploads/Agnetic-Builder-Platform-4-1.png)
개발자가 아니어도 Agent를 생성·테스트·개선할 수 있는 No/Low-code 환경을 제공합니다. Knowledge Engine은 사내 문서, 데이터, 정책을 구조화해 Agent가 맥락 있게 활용하도록 지원합니다. Memory와 Feedback Loop를 통해 Agent는 지속적으로 개선되며, 기업 환경에 맞춘 AI 운영이 가능합니다. 예를 들어, “기계 진동 이상 원인 찾아줘”라고 입력하면, AI는 진동 로그 분석 → 과거 유사 사례 비교 → 점검 절차 제안까지 자동으로 수행합니다. 이를 통해 AI는 사람처럼 상황을 이해하고, 단계적으로 문제를 해결하는 능력을 갖게 됩니다.