Geny Agent는 대화 중에 필요한 Tool을 직접 만들지만, 사용자는 그 사실을 알기 어려웠습니다. 만든 Tool을 채팅에 남기고, 둘로 갈린 채팅 화면을 하나로 합치고, 런타임의 정식 이벤트에 화면을 맞추며 판단이 세 번 바뀐 과정을 정리합니다.
LLM을 이해하기 위해 꼭 알아야 할 핵심 개념을 하나씩 짚어봅니다.
결함리포트 80건을 읽고 코드·오류·매뉴얼을 다시 만든 3주의 기록
AI 에이전트가 일하는 실행 환경을 밑바닥부터 설계한 기록
질문에서 출발해 지식그래프를 만들고 품질과 검색까지 다듬은 기록
XGEN의 Agent가 한 단계 더 진화합니다. 메모리와 독립된 작업 공간을 갖고, 필요한 도구를 찾아 활용하며, 필요하면 직접 만들어 업무를 이어가는 새로운 Agent 실행 환경, Geny를 소개합니다.
XGEN 서비스 이전과 함께 Jaeger Tracing을 도입하며, Envoy 사이드카의 한계를 넘고 OpenTelemetry Auto Instrumentation으로 분산 추적을 구성한 과정을 정리합니다.
Agent가 사내 시스템을 직접 실행하는 단계에 들어서면 선택 기준이 달라집니다. 보안 경계 안에서 데이터를 지키고, 기존 시스템과 연결하고, 실행을 통제·추적하는 온프레미스 Agent 플랫폼의 조건을 따져봤습니다.
AI Agent는 서버에서 실행되고, 사용자는 자신의 데스크톱에서 Agent와 협업합니다. 중앙 통제는 그대로 두고 업무 방식만 바꾸지 않는 연결 방식을 소개합니다.
TTA GS 인증 시험을 통해 검증된 XGEN Agentic AI Platform의 핵심 기능을 소개합니다. AI Agent 개발, 시스템 연동, GraphRAG 기반 지식 관리, AI 거버넌스 등 주요 기능이 국제표준 품질 시험을 통과했습니다.
