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업무 목록, 위험도, 첫 workflow 선정
Capabilities /
01ORBIT · Agentic Operations Engine
자동화보다 먼저, 판단의 경계를 설계합니다.
ORBIT은 조사, 문서, 고객 응대, 보고 업무를 전문 에이전트와 도구에 분담하고 사람이 중요한 판단과 외부 발송을 승인하는 운영 엔진입니다.
02
이런 상황에 적합합니다
- 같은 조사와 문서를 여러 사람이 반복해서 만든다.
- 핵심 지식이 개인 폴더, 메일, 메신저에 분산되어 있다.
- 일반 AI 도구의 결과 품질과 사용 이력을 관리하기 어렵다.
- 고숙련 인력이 복사, 정리, 형식화에 많은 시간을 쓴다.
제공 범위
Task inventory와 opportunity map
Knowledge·권한·최신성 설계
Agent role과 orchestration
업무 도구 integration
Evaluation dataset과 quality gate
Human approval·audit·exception workflow
03
작동 구조
- 01Request사용자가 목적, 고객, 마감, 출력 형식을 입력한다.
- 02Planplanner가 작업을 분해하고 필요한 지식과 도구를 결정한다.
- 03Research승인된 내부 지식과 외부 출처에서 근거를 수집한다.
- 04Compose전문 에이전트가 초안, 표, 요약, 후속 행동을 작성한다.
- 05Evaluatereviewer가 누락, 근거, 정책, 톤을 검사한다.
- 06Approve사람이 수정·승인한 뒤 외부 발송 또는 시스템 기록을 허용한다.사람이 멈추고 결정하는 지점
- 07Observe시간, 비용, 오류, 수정 사유를 기록해 workflow를 개선한다.
Guardrail
출처가 없거나 정책과 충돌하는 결과는 자동 발송하지 않고 확인 요청 또는 예외 큐로 전환합니다.
04Discover → Build → Operate
작게 검증하고, 실제 업무에 연결하고, 결과로 개선합니다.
Build
지식 연결, agent orchestration, 평가 체계 구축
Operate
제한 사용자 운영, 실패 분석, 정책 보정
주요 산출물
Task inventory와 automation opportunity map
Knowledge source·권한·최신성 정책
Agent role card와 orchestration map
Prompt, tool, policy, evaluation registry
사람 승인·예외 처리 화면
품질·비용·처리 시간 dashboard
운영 runbook과 incident playbook
05Illustrative Solution Concept
익명 B2B 전문 서비스 기업을 가정한 Agentic Workflow 전환
아래 내용은 M2COSMOS의 접근 방식을 설명하기 위한 예시 시나리오입니다. 실제 고객 실적과 결과 수치가 아니며, 프로젝트마다 데이터와 업무 환경에 맞게 다시 설계합니다.
- Industry
- B2B Professional Services
- Problem
- 개인에게 묶인 지식과 반복되는 조사·문서 업무
- Target change
- 사람의 승인 아래 에이전트가 준비하고 검증하는 운영체계
- M2COSMOS role
- Task analysis · Knowledge layer · Agent orchestration · Evaluation
06Find your first AI-native workflow
AI가 가장 먼저 작동해야 할 지점을 함께 찾겠습니다.
팀이 매주 반복하는 조사·문서·응대 업무를 알려주시면 자동화 가능성과 사람 승인 경계를 함께 설계합니다.