업무 지시 한 줄로 AI 에이전트 설계…솔트룩스 구버, ‘AI 버디’ 정식 출시

자연어로 업무 단계·지식 소스·시스템 프롬프트 구성…코딩 없이 맞춤형 에이전트 제작
MCP로 금융·법률 데이터와 브라우저·사내 시스템 연결…자료 조사부터 결과물 저장까지 지원
다른 이용자가 만든 에이전트 가져오는 ‘모두의 버디’와 자동 수집형 지식 베이스 제공
솔트룩스는 자사 AI 플랫폼 ‘구버(Goover)’에 맞춤형 에이전트를 생성하고 공유할 수 있는 ‘AI 버디(AI Buddy)’ 기능을 정식 출시했다고 25일 밝혔다.

“뉴스레터를 작성해 발송해줘”라고 입력하면 인공지능(AI)이 뉴스 수집과 요약, 지면 구성, 독자 반응 분석으로 업무를 나눈다. 필요한 데이터와 도구를 연결하고 에이전트가 따라야 할 지침도 자동으로 설계한다. 이용자가 코드를 작성하거나 복잡한 자동화 절차를 직접 구성하지 않아도 목적에 맞는 AI 에이전트를 만들 수 있는 방식이다.

솔트룩스는 자사 AI 플랫폼 ‘구버(Goover)’에 맞춤형 에이전트를 생성하고 공유할 수 있는 ‘AI 버디(AI Buddy)’ 기능을 정식 출시했다고 25일 밝혔다. 생성한 에이전트를 외부 데이터와 업무 시스템에 연결해 자료 조사부터 보고서 제작, 결과물 저장까지 이어갈 수 있도록 한 것이 이번 업데이트의 핵심이다.

대화로 설명하면 업무 단계와 실행 지침 자동 설계

AI 버디를 만드는 과정은 일상적인 문장으로 수행할 업무를 설명하는 것에서 시작한다. 이용자가 업무를 입력하면 AI가 이를 여러 단계로 세분화하고, 각 단계에 필요한 지식 소스와 시스템 프롬프트를 구성한다.

뉴스레터 제작을 요청하는 경우 뉴스 수집과 요약, 레이아웃 구성, 반응 분석 등의 절차를 제안하는 식이다. 에이전트의 나이와 성격, MBTI 등 캐릭터 설정도 추가할 수 있다. 솔트룩스는 이러한 과정을 거쳐 수 초 안에 목적과 페르소나가 설정된 에이전트를 만들 수 있다고 설명했다.

기존 노코드 도구가 정해진 작업 블록을 이용자가 직접 연결하는 방식이었다면, AI 버디는 자연어로 전달한 목적을 토대로 AI가 먼저 업무 구조를 제안한다. 이용자는 제안된 단계와 설정을 확인하고 필요한 부분을 조정해 에이전트를 완성한다.

MCP로 외부 데이터 조회부터 시스템 저장까지 연결

제작된 에이전트가 대화나 정보 검색을 넘어 실제 작업을 수행할 수 있도록 모델 콘텍스트 프로토콜(Model Context Protocol·MCP) 연동도 적용됐다. MCP는 AI 애플리케이션을 외부 데이터와 도구, 업무 시스템에 표준화된 방식으로 연결하는 개방형 규격이다.

솔트룩스에 따르면 AI 버디는 MCP를 통해 알파 밴티지(Alpha Vantage)와 한국 주식 데이터 등 금융 지표를 조회할 수 있다. 법률·부동산 분야의 전문 데이터와 웹 브라우저 자동화 기능, 기업 내부의 클라우드와 데이터베이스도 연결할 수 있다.

이를 활용하면 에이전트가 필요한 정보를 찾는 데서 멈추지 않고 전문 보고서와 프레젠테이션(PPT) 슬라이드를 작성하거나 이미지·영상·팟캐스트를 생성할 수 있다. 완성된 결과물을 사내 시스템에 저장하고 동기화하는 과정까지 하나의 업무 흐름으로 구성할 수 있다는 설명이다.

리포트 제작 기능도 고도화됐다. 조사 목적과 대상 기간, 문서 분량, 핵심 내용을 지정하면 3~4분 안에 보고서와 디자인이 적용된 PPT 슬라이드를 생성한다. 솔트룩스는 정보가 부족하거나 논리적 결함이 발견되면 AI가 자료 수집과 검증을 반복하는 ‘능동적 추론’ 기능을 적용했다고 밝혔다.

이용자가 중간 결과를 확인하고 수정에 참여할 수 있는 휴먼 인 더 루프(Human-in-the-Loop) 방식도 도입했다. AI에 전체 과정을 맡기는 것뿐 아니라 사람이 작업 단계 사이에 개입해 내용을 교차 편집할 수 있도록 한 구조다.

다른 이용자가 만든 에이전트 즉시 가져와 활용

직접 에이전트를 만들지 않고 다른 이용자가 제작한 에이전트를 가져오는 기능도 제공된다. 구버는 공개된 에이전트를 검색하고 활용할 수 있는 마켓플레이스 ‘모두의 버디’를 함께 선보였다.

이용자는 필요한 에이전트를 선택한 뒤 ‘내 버디로 채용’해 자신의 업무나 일상에 적용할 수 있다. 제작자는 자신이 구성한 에이전트를 다른 이용자에게 공개하고 공유할 수 있다.

에이전트가 참고하는 정보를 관리하는 지식 베이스(Knowledge Base)도 강화됐다. 이용자가 올린 사내 파일뿐 아니라 구글 스칼라(Google Scholar), 한국과학기술정보연구원(KISTI) 등 학술 검색 서비스와 웹 RSS, 소셜미디어 데이터를 정기적으로 수집해 축적한다.

AI 버디는 이렇게 쌓인 외부 자료와 내부 문서를 바탕으로 답변과 결과물을 생성한다. 범용 모델의 학습 데이터에만 의존하지 않고 이용자나 조직이 지정한 최신 자료를 업무 맥락으로 활용하도록 한 것이다.

솔트룩스 관계자는 “MCP 도구와 지식 소스를 결합한 AI 버디를 통해 누구나 자신에게 필요한 AI 파트너를 만들고 공유할 수 있도록 했다”며 “향후 구버를 다양한 에이전트가 제작되고 유통되는 플랫폼으로 지속해서 확장하겠다”고 말했다.

정재엽 기자

anihil@tech42.co.kr
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