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TL;DR
기업의 AI 프로젝트가 실패하는 주된 원인은 기존 업무 흐름을 무시하고 대규모 시스템 마이그레이션을 요구하기 때문이다. Varick Agents는 SAP와 같은 기존 시스템을 그대로 유지하면서 그 위에 에이전트를 전진 배치하여, 문서화되지 않은 업무 프로세스까지 엔드투엔드로 자동화한다. 이 과정에서 Claude와 Codex를 활용해 Slack 대화나 메모 같은 비정형 데이터를 워크플로우 사양으로 변환하고, Postgres를 단일 진실 공급원(Single Source of Truth)으로 사용한다. 특히 기업 데이터의 복잡성을 해결하기 위해 자체 모델을 포스트 트레이닝하여 엔티티 해상과 맥락 추출 성능을 높임으로써 에이전트의 자율성을 확보한다.
챕터별 상세
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전진 배치 에이전트 도입 배경
기업은 이미 SAP와 같은 대규모 시스템에 막대한 비용과 시간을 투자했기에 추가적인 마이그레이션에 거부감이 크다. Varick Agents는 기존 시스템을 교체하는 대신 그 위에 에이전트를 전진 배치하여 즉시 운영 가능한 자동화 환경을 구축한다.
전진 배치(Forward deployed)는 고객의 현장 환경에 직접 기술을 투입하여 문제를 해결하는 방식을 의미한다.
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에이전트의 업무 범위와 자동화
에이전트는 부서의 실제 업무 방식을 매핑하여 구매 주문과 송장 간의 조정, 문서화되지 않은 업무 인수인계 과정을 파악한다. 이를 통해 파편화된 부서 업무를 엔드투엔드로 자동화하여 생산성을 높인다.
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워크플로우 사양 생성 및 도구 활용
Varick은 Slack 스레드나 메모와 같은 원시 데이터를 기반으로 워크플로우 사양을 구축한다. Claude와 Codex를 활용하여 이 데이터를 구조화하고, Postgres를 단일 진실 공급원으로 사용하여 엔지니어가 워크플로우를 설계한다.
단일 진실 공급원(Single Source of Truth)은 조직 내 모든 데이터가 하나의 신뢰할 수 있는 출처를 가지도록 하는 데이터 관리 원칙이다.
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엔티티 해상을 위한 모델 포스트 트레이닝
범용 모델은 기업 내 복잡한 데이터 구조를 탐색하고 동일한 실체를 식별하는 데 한계를 보인다. Varick은 자체 모델을 포스트 트레이닝하여 데이터의 중복을 제거하고 정확한 맥락을 추출함으로써 에이전트가 자율적으로 업무를 수행하도록 지원한다.
엔티티 해상(Entity Resolution)은 서로 다른 데이터에서 동일한 대상을 찾아내는 기술이다.
용어 해설
- 전진 배치 에이전트(Forward Deployed Agent)
- — 고객의 기존 시스템 환경 내부에 직접 배포되어 운영되는 에이전트. 인프라 마이그레이션 없이 기존 워크플로우에 즉시 통합되어 업무를 자동화하며, 시스템 변경에 대한 거부감이 있는 기업 환경에서 핵심적인 역할을 수행한다.
- 엔티티 해상(Entity Resolution)
- — 서로 다른 데이터 소스에서 동일한 실체를 식별하고 통합하는 기술. 기업 내 파편화된 데이터에서 동일 인물이나 객체를 정확히 매칭하여 데이터의 일관성을 유지하는 데 필수적이다.
- 포스트 트레이닝(Post-training)
- — 사전 학습된 모델을 특정 도메인이나 작업에 맞춰 추가 학습시키는 과정. 기업 데이터의 복잡한 맥락을 이해하고 중복 정보를 제거하는 성능을 높이는 데 사용된다.
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 07. 29.수집 2026. 07. 29.출처 타입 YOUTUBE
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