GETS가 함께하는 LLM, 그리고 멀티 LLM 에이전트 아키텍처를 쓰는 이유

오늘날의 거대 언어 모델(LLM)은 새로운 인공지능의 엔진입니다. 여러분이 쓰거나 말하는 내용을 이해하고, 정보를 바탕으로 추론하며, 자연어로 응답합니다. 칩 위에 구현된 디지털 두뇌처럼 읽고, 요약하고, 쓰고, 코딩하고, 간단한 결정을 몇 초 만에 내립니다. GETS는 매일 이 모델들로 판매하고, 고객을 응대하고, 수금하고, 고객사의 시스템을 운영하는 에이전트를 만들고 있습니다.

LLM이란 무엇이며 왜 비즈니스에 중요한가요?

LLM은 방대한 텍스트를 학습해 일관된 응답을 예측하고 만들어 냅니다. 비즈니스에서 중요한 것은 이론이 아니라 LLM이 가능하게 하는 일입니다.

• 24/7 고객 응대WhatsApp, 웹, 음성 또는 Telegram으로, 각 고객의 언어에 맞춰 제공합니다.
• 문서 이해: 송장, 계약서, 카탈로그, 이메일에서 중요한 데이터를 추출합니다.
• 시스템 연동(ERP, CRM, 청구, 결제)으로 단순히 대화하는 데 그치지 않고 정보를 조회하고 직접 실행합니다.
• 코드 작성과 리뷰로 고품질 소프트웨어 개발 속도를 높입니다.

GETS가 함께하는 LLM

단일 모델에 의존하지 않습니다. 작업마다 알맞은 모델을 선택합니다.

• GETS AI:복잡한 추론, 에이전트, 소프트웨어 개발을 위한 핵심 두뇌입니다.
• GPT:글쓰기와 범용 작업에 사용합니다.
• Gemini:멀티모달 작업과 문서 및 이미지 판독에 사용합니다.
• Llama와 Mistral:데이터가 회사 밖으로 나가면 안 될 때 프라이빗 클라우드에서 운영할 수 있는 오픈 모델입니다.
• 빠르고 저렴한 모델:대량의 메시지를 분류, 요약, 라우팅하는 데 사용합니다.

멀티 LLM 에이전트 아키텍처: 이렇게 설계합니다

에이전트는 응답만 하는 것이 아니라 단계를 계획하고 도구를 사용하는 LLM입니다. 멀티 LLM 에이전트 아키텍처에서는 오케스트레이터 에이전트가 각 요청을 받아 단계마다 어떤 모델과 어떤 도구를 쓸지 결정합니다.

1. 채널:고객이 WhatsApp, 웹사이트, 음성/PBX, Telegram 또는 CRM/ERP에서 문의하거나 전화합니다.
2. 오케스트레이터 에이전트(GETS AI):의도를 파악해 단계를 계획하며, 맥락 기억과 보안을 위한가드레일을 갖추고 있습니다.
3. 모델 라우터:품질, 속도, 비용, 개인정보 보호의 균형이 가장 좋은 모델로 각 단계를 보냅니다.
4. MCP와 API를 통한 도구:에이전트가 GETS ERP, DIAN 전자 청구, 결제, 일정 관리, 지식 베이스(RAG)에서 정보를 조회하고 직접 실행합니다.
5. 응답과 통제:고객은 자신의 언어와 채널로 답변을 받습니다. 민감한 사안은 사람의 감독을 거치며, 모든 과정이 측정됩니다.

왜 하나가 아니라 여러 모델을 쓰나요?

• 더 높은 품질:각 모델이 가장 잘하는 일을 맡습니다. 어려운 추론은 가장 유능한 모델에, 단순한 작업은 가장 빠른 모델에 맡깁니다.
• 더 낮은 비용:인사말을 분류하거나 메시지를 요약하는 데 가장 비싼 모델 값을 치르지 않아도 됩니다.
• 연속성:공급업체에 장애가 생기거나 가격 및 약관이 바뀌어도 라우터가 서비스 중단 없이 모델을 전환합니다.
• 개인정보 보호:민감한 정보는 프라이빗 클라우드의 오픈 모델로 처리할 수 있습니다.
• 지속적인 발전:더 나은 모델이 나오면 전체 시스템을 다시 만들지 않고도 추가할 수 있습니다.

AI 보안 및 거버넌스

제대로 된 에이전트 아키텍처는 모든 것을 모델에만 맡기지 않습니다. 각 에이전트가 접근하고 수행할 수 있는 범위를 정의하고, 콜롬비아 2012년 법률 1581호에 따라 개인정보를 보호하며, 모든 작업을 감사용으로 기록하고, 민감한 사안에는 사람의 승인을 유지합니다. 그래서 AI는 통제력을 잃지 않으면서 운영 속도를 높여 줍니다.

이 에이전트들이 실제로 일하는 모습을 보고 싶으신가요? 다음을 확인해 보세요. 인공지능 에이전트, 그 GETS AI 섹션 또는 다음을 요청하세요: 맞춤형 에이전트 비즈니스를 위한

자주 묻는 질문

LLM은 무엇의 약자인가요?

거대 언어 모델(Large Language Model): 방대한 텍스트로 학습하여 자연어를 이해하고 생성하는 AI입니다.

에이전트 아키텍처란 무엇인가요?

AI가 응답만 하는 데서 그치지 않고 단계를 계획하고 도구(ERP, 결제, 일정, 문서)를 사용해 업무를 처음부터 끝까지 완료하는 설계입니다.

왜 여러 LLM을 사용하나요?

모델마다 잘하는 분야가 다르기 때문입니다. 모델을 조합하면 품질이 높아지고 비용이 줄며 단일 공급업체에 대한 의존도를 피할 수 있습니다.

내 데이터는 안전한가요?

네. 에이전트별로 권한을 설정하고 콜롬비아 2012년 법률 1581호를 준수하며, 필요하면 프라이빗 클라우드의 오픈 모델을 사용해 정보가 회사 밖으로 나가지 않도록 합니다.