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이번 호에서는 AI 네이티브 기업 구현을 위한 핵심 기술들과 성과를 소개합니다. AI Native Enterprise Forum에서 ProcessGPT 기반의 에이전트 협업 자동화 전략을 공개하고, 이를 토대로 ProcessGPT 웨비나를 준비하였습니다
또한, ProcessGPT의 멀티 인스턴스 서브 프로세스를 통한 병렬 처리 혁신과 피드백 시스템을 통한 지속적인 프로세스 개선, 그리고 MSA Easy의 요구사항 기반 와이어프레임 생성 및 프론트엔드 바이브 템플릿까지 AI 기반 개발 생태계를 구축해나가고 있습니다.
이번 뉴스레터에는 다음의 소식을 담고 있습니다.
웨비나 안내
- ProcessGPT 웨비나: 엠비언트 에이전트의 철학. ProcessGPT에 대한 웨비나 예고
프로세스 GPT (에이전틱 AI 플랫폼) 개발
- 멀티 인스턴스 서브 프로세스: 반복 작업의 병렬 처리를 통한 업무 효율성 향상
- 프로세스 피드백 시스템: 실시간 피드백을 통한 지속적인 프로세스 개선
MSA Easy (AI기반 소프트웨어 개발도구)
- 와이어프레임 생성: 설계한 이벤트스토밍 기반 레이아웃 시각화
- Vibe Template for Frontend: 요구사항 기반 UI를 생성하는 템플릿 확장
참여 행사
- AI Native Enterprise Forum: AI Native-Agentic AI 구현을 위한 오픈소스 플랫폼 ProcessGPT
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Ambient Agent의 철학. ProcessGPT 웨비나 안내
이번 웨비나에서는 ProcessGPT를 통한 자율적 에이전트의 업무 처리 구현에 대한 주제로 준비하였습니다.
AI의 발전 오히려 인간이 병목?
AI 자동화와 자율 에이전트는 업무 처리의 속도와 범위를 폭발적으로 확장하고 있습니다. 하지만 이러한 발전에서 인간의 개입과정은 생산성을 저하시키고 있는데, 바로 검토·승인 단계에 많은 시간을 소요시키기 때문입니다.
Human-in-the-loop
그럼 인간의 개입없는 완전 자율화만이 해답일까요?
민감한 업무(고객 응대, 결제 처리, 의료 진단 등)에서는 인간의 승인과 재검토가 필수입니다. 인간의 판단과 책임 있는 개입이 윤리적 안전장치 역할을 하기 때문입니다.
따라서, 인간-AI 협업 시스템(Human-in-the-loop)을 통해 품질 향상, 신뢰도 증진, 에이전트 학습 및 성능 개선이 필요합니다.
ProcessGPT?
이번 웨비나에선 ProcessGPT를 통해 인간-AI 협업 시스템의 해답을 선보입니다.
ProcessGPT는 업무 프로세스 자체를 정의하면 AI 에이전트들이 자동으로 실행하는 접근법으로 인간의 명령 없이 주변 환경을 스스로 감지하고 행동하는 엠비언트 에이전트 철학을 구현하였습니다.
📅 웨비나 개요
- 일시: 2025년 9월 26일 (금) 14:00 ~
- 대상: AI 에이전트 시스템 구축에 관심 있으신 분
📋교육 내용
- Agentic AI 기초 & ProcessGPT
- MCP 기반 툴 구현
- A2A 기반 에이전트 구현
- 멀티 에이전트 시스템 구축
📝 참가 신청 안내
- 모집기한: 9월 24일(수)까지
- 신청하기: 하단 신청하기에 연결된 구글폼에 신청서 작성
🎬 웨비나 준비를 위한 사전 영상
ProcessGPT를 통해 해결하고자 하는 핵심 문제를 다룬 사전 영상을 준비하였습니다!
많은 관심과 참여 바랍니다.
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💡 Process GPT 기능 업데이트
"병렬 처리를 통한 업무 효율성 향상"
기존에는 프로세스 내에서 반복되는 작업이 있을 때 각각을 순차적으로 처리해야 했습니다. 예를 들어 VIP 고객 5명에게 개인화된 프로모션을 발송할 때, 첫 번째 고객의 프로세스가 완료한 후 두 번째 고객 작업을 시작해야 했기 때문에 전체 처리 시간이 오래 걸렸습니다.
이를 해결하기 위한 멀티 인스턴스 서브 프로세스 기능이 새롭게 추가되었습니다. 이 기능은 하나의 프로세스 내에서 특정 영역을 지정하여, 이전 단계에서 정해진 개수만큼 서브 프로세스를 동시에 병렬로 실행할 수 있게 해줍니다. 기존의 순차 처리 방식과 달리 여러 작업을 동시에 처리하여 전체 처리 시간을 단축시킵니다.
마치 회사에서 신입사원 5명에 대한 온보딩 프로세스를 진행할 때, 기존에는 첫 번째 신입사원의 "교육 자료 준비 → 멘토 배정 → 개별 교육 진행 → 교육 결과 확인"을 완료한 후 두 번째 신입사원 온보딩을 시작해야 했다면, 이제는 멘토 배정 단계에서 5명의 신입사원에 대한 개별 교육이 각각의 멘토에 의해 동시에 진행되는 것과 같습니다.
이를 통해 기존의 순차적 프로세스 실행 방식이 하나의 통합된 프로세스 내 병렬 처리 방식으로 변경되어 업무 처리 속도가 향상되며, 일관성 있게 프로세스가 처리되어 관리 효율성을 보장할 수 있습니다.
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"실시간 피드백을 통한 지속적인 프로세스 개선"
기존에는 특정 단계에 대한 체크리스트 및 분기 처리 예시에 대한 개선이 필요한 경우 수동으로 편집을 진행하였습니다. 이제는 피드백 시스템을 통해 프로세스 실행 도중 피드백 진행이 가능하며 현재 그리고 이후 프로세스 실행에서도 반영한 사항을 적용할 수 있습니다.
피드백 시스템은 프로세스 실행 도중 현재 단계의 결과가 체크포인트를 만족하지 않거나 개선이 필요하다고 판단될 경우, 사용자가 직접 피드백을 주거나 LLM을 통해 제시된 피드백 항목을 선택하여 체크포인트 및 분기 처리 예시에 대한 개선이 가능합니다.
개선된 내용을 반영하면 현재 프로세스를 재실행하며, 이후 프로세스 실행에도 적용 가능하도록 자동으로 편집이 진행됩니다.
마치 업무 전담 어시스턴트가 "회의록 작성 후 검토 받을 때 회의의 주요 키워드도 반영되어 작성되어야 합니다" 라는 피드백을 받으면, 해당 요구사항을 즉시 반영할 뿐만 아니라 다음 회의록부터는 자동으로 해당 항목들을 포함하여 작성하는 것과 같습니다.
이를 통해 프로세스가 실행되는 도중에도 지속적인 프로세스 개선 방식이 가능하여 업무 품질이 향상되며, 반복적인 피드백 없이도 일관성 있게 프로세스가 처리되어 운영 효율성과 업무 자동화 수준 향상을 보장할 수 있습니다.
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와이어프레임 생성
"설계한 이벤트스토밍 기반 레이아웃 시각화"
UI 스티커를 통해 AI 기반 와이어프레임을 생성하는 기능이 새롭게 추가되었습니다.
화면에 나타나는 UI 컴포넌트에 대해 설계 단계에서 부착된 스티커의 정보를 기반으로 AI가 적합한 와이어프레임을 생성합니다.
- UI 스티커를 부착하여 연결된 커맨드, 리드모델 스티커의 정보와 요구사항에 따른 버튼, 다이얼로그, 검색창, 대시보드 등의 예시 컴포넌트를 생성합니다.
- 사용자가 입력한 추가 요구사항에 따라 생성된 UI 컴포넌트를 수정 및 생성할 수 있습니다.
와이어프레임 생성 기능을 통해 설계된 모델의 요구사항과 연관성 있는 UI를 생성할 수 있으며, 생성된 와이어프레임은 바이브 템플릿에 요구사항으로 추가되어 바이브코딩 실행 시 실제 UI 코드로 구현되도록 연결됩니다.
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Vibe Template Frontend
"요구사항 기반 UI를 생성하는 템플릿 확장"
기존의 바이브 템플릿이 백엔드 개발 환경에 집중했다면, 새롭게 선보이는 바이브 템플릿 프론트엔드 버전은 이벤트스토밍 모델의 정보와 사용자 요구사항에 기반하여 생성된 와이어프레임을 토대로 동작하는 Frontend 코드를 자동으로 생성해줍니다.
- 이벤트스토밍을 통해 도출된 도메인 모델을 프론트엔드에 반영하여, 백엔드와 일관성 있는 사용자 인터페이스를 구현합니다.
- 사용자가 입력한 요구사항을 바탕으로 생성된 와이어프레임이 실제 동작하는 컴포넌트 코드로 변환되어, 요구사항의 누락 없이 화면에 구현됩니다.
- UI 패턴, 사용할 기술스택 등의 요구사항을 포함한 Rule 기반 프론트엔드 코드가 생성되며 동시에, 백엔드 API와의 연동까지 고려한 완성도 높은 코드를 생성합니다.
결과적으로 이벤트스토밍 모델 기반 프론트엔드 구현을 통해 마이크로서비스 아키텍처 설계의 핵심인 설계와 구현 간의 일관성 유지가 보장됩니다.
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[바이브 템플릿을 통한 프론트엔드 UI 생성 예시] |
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AI Native Enterprise Forum
'기업의 AI 내재화를 위한 ProcessGPT 제시'
8월 29일 'AI Native Enterprise Forum 2025'에 유엔진솔루션즈가 참여하여 AI를 기업 핵심 역량 및 비즈니스 구조에 내재화하는 전략으로서 ProcessGPT에 대해 소개하였습니다.
- Agentic BPM: 목표 중심 워크차트로 멀티 에이전트가 프로세스를 자동 구성·실행
- A2A(Agent-to-Agent): 에이전트·시스템 간 표준 연동으로 엔드투엔드 협업 자동화
- MCP(Model Context Protocol): 에이전트의 도구 접근 표준화로 파일/검색/브라우저 자동화 통합
Key-Takeaways
- AI 도입은 어시스턴트 활용 → 디지털 동료 에이전트 → 자율 운영 에이전트로 발전
- 인간과 AI 에이전트가 함께하는 성과 중심 조직(Work Chart) 구조, 모든 직원은 '에이전트 보스(Agent Boss)' 역할 수행·활용
- AI 네이티브 기업을 실현하기 위한 ProcessGPT 오픈소스 플랫폼은 LangGraph, CrewAI, Toolhive 등 다양한 도구와 연동하며, 에이전트가 업무 대리 수행하고, 피드백 루프를 통해 지속적으로 개선하는 구조
포럼에서 소개된 내용의 발표자료와 ProcessGPT에 대한 내용은 아래에서 확인할 수 있습니다.
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[AI 네이티브-에이전틱 AI 를 위한 오픈소스 플랫폼 Process GPT] |
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