AI가 일하는
회사를 만듭니다

LLM 기반 AI Agent 설계부터 RAG 파이프라인 구축, 멀티에이전트 워크플로우 자동화, 프롬프트 엔지니어링 내재화까지. 비즈니스에 맞는 AI 시스템을 설계하고 운영합니다.

LangGraph Claude API OpenAI RAG MCP Vector DB n8n

AI 도입은 모델 선택이 아닙니다.
어떤 태스크를 에이전트로 분리하고, 어떤 컨텍스트를 주입하고, 어떻게 평가할지를 설계하는 것입니다.
에이커스는 프로덕션 레벨의 AI 시스템을 만듭니다.

Services
AI 전환의 모든 것
01

AI Agent 아키텍처 설계

Agentic AI LangGraph Tool Use MCP

비즈니스 로직을 분석하여 단일 Agent 또는 Multi-Agent 시스템으로 설계합니다. LangGraph 기반 상태 머신으로 에이전트 간 태스크 라우팅, Tool Use를 통한 외부 시스템 연동, MCP를 활용한 컨텍스트 공유까지 프로덕션 레벨로 구축합니다.

적용 사례: 계약서 자동 검토 에이전트, CS 인입 분류·응답·에스컬레이션 파이프라인, 반복 리포트 생성 자동화
# Multi-Agent Orchestration from langgraph.graph import StateGraph workflow = StateGraph(AgentState) workflow.add_node("classifier", classify_intent) workflow.add_node("retriever", rag_retrieve) workflow.add_node("executor", execute_action) workflow.add_node("reviewer", human_in_loop) workflow.add_conditional_edges( "classifier", route_by_confidence, {"high": "executor", "low": "reviewer"} )
02

RAG 파이프라인 · 지식 시스템

RAG GraphRAG Embedding Reranking

사내 문서, 매뉴얼, DB를 AI가 참조할 수 있는 지식 시스템으로 전환합니다. Semantic Chunking, Hybrid Search(BM25 + Vector), Cross-encoder Reranking으로 할루시네이션을 최소화하고, Evaluation 파이프라인으로 답변 품질을 정량 측정합니다.

기술 스택: Pinecone / Weaviate / pgvector, OpenAI Embeddings, Cohere Rerank, RAGAS 기반 평가 자동화
# RAG Pipeline with Reranking chunks = semantic_chunker.split(docs) vectors = embed_model.encode(chunks) vectorstore.upsert(vectors) # Hybrid Search + Rerank candidates = hybrid_search( query, bm25_k=20, vector_k=20 ) ranked = reranker.rank( query, candidates, top_n=5 ) answer = llm.generate(query, ranked) # RAGAS Eval faithfulness: 0.94 relevancy: 0.91
03

워크플로우 자동화

n8n API Integration Webhook

기존 업무 시스템(ERP, CRM, 메신저, 이메일)과 AI를 연결하는 자동화 워크플로우를 구축합니다. n8n, Make 등 오케스트레이션 플랫폼에 LLM 노드를 결합하여 트리거 기반 업무 자동화를 구현합니다. Webhook, 스케줄러, 조건부 분기까지 실무에 바로 적용 가능한 파이프라인을 설계합니다.

적용 사례: 인바운드 리드 자동 분류·CRM 등록, 정기 리포트 생성·슬랙 배포, 고객 문의 자동 응답·티켓 생성
# Trigger-based Automation trigger: webhook("/inbound") │ ├─ classify(intent) # LLM node │ ├─ sales → crm.create(lead) │ ├─ support → ticket.open() │ └─ general → auto_reply() │ ├─ summarize(context) └─ slack.post("#ops") → avg response: 47s (was 4.2h)
04

AI 내재화 · 거버넌스

Prompt Engineering AI Governance Red Teaming

조직이 AI 시스템을 자체적으로 운영·개선할 수 있도록 교육 프로그램을 제공합니다. 프롬프트 엔지니어링 실습, Few-shot / Chain-of-Thought 패턴 설계, AI 기본법(2026.1 시행) 대응 거버넌스 프레임워크 수립, 프롬프트 인젝션 대응 Red Teaming까지 지원합니다.

프로그램: 실무진 대상 AI 리터러시 워크숍(4~8h), 개발팀 대상 LLM 앱 개발 부트캠프(2~5일), 경영진 대상 AI 전략 세션(2h)
# Governance Config governance: data_classification: internal_only model_access: role_based_acl prompt_guard: - injection_detection: enabled - pii_redaction: auto - output_filter: toxicity_check compliance: ai_basic_act_2026: aligned audit: full_trace_logging
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