Aisera란?
Aisera는 기업용 에이전틱 AI 플랫폼으로, 통합되고 확장 가능한 AI 에이전트 시스템을 제공하며, 즉시 사용 가능한 기본 기능과 맞춤형 AI 에이전트 구축을 모두 지원합니다. Agent Composer를 통해 자연어로 에이전트를 생성하고, A2A, MCP, AGNTCY 등 개방형 표준을 기반으로 애플리케이션 및 도구 간 통합을 실현하며, LLM 게이트웨이와 OpenTelemetry 관찰 기능을 내장해 실행 안정성과 지속적인 최적화 역량을 보장합니다.
주요 기능
자연어 기반 AI 에이전트 구축 도구(Agent Composer)를 지원하여, 사용자는 코딩 없이도 IT, HR, 구매 등의 특정 시나리오에 맞춘 전용 에이전트를 손쉽게 생성할 수 있습니다.
다양한 도메인 간 자율 실행 능력을 갖추고 있어, 예를 들어 직원 계정 접근 관리, 소프트웨어 배포, 티켓 자동 해결, 재고 경보를 통한 구매 발동, 영수증 전 주기 처리 및 실시간 주문 추적 등 복잡한 업무를 자동으로 처리할 수 있습니다.
활용 사례와 대상
IT, HR, 고객센터, 재무, 구매, 컴플라이언스, 의료 등 다양한 기능 부서의 기업 사용자를 대상으로 하며, 도메인 간 협업을 강화하고 사일로 현상을 해소하며 자율 실행과 지속적인 학습을 필요로 하는 중대규모 조직에 적합합니다.
- IT 지원 자동화: 직원 비밀번호 재설정, VPN 접근, 소프트웨어 구성 등 요청을 자동으로 처리하며, Microsoft Teams, 이메일 및 웹 포털 등 다중 채널 접속을 지원합니다.
- HR 서비스의 자동화: 직원 입사 절차를 재구성하고, 휴가 신청·승인 및 추적, 복리후생과 보험 정보 조회·갱신을 자동으로 관리합니다.
- 고객 서비스의 지능형 응대: IVR, 채팅, SMS 및 웹 기반 가상 상담사를 통해 단절된 인터넷 연결, 청구서 관련 문의, 업그레이드 등 일반적인 문제를 자동으로 해결하여 전화 접수 건수를 줄이고 1차 해결률을 높입니다.
사용자의 자연어 요청(예: 비밀번호 재설정, 휴가 신청, 주문 조회), ITSM 데이터, 조직 지식베이스, 과거 티켓 및 전문가 피드백, 재고 수준 및 영수증 데이터와 같은 실시간 비즈니스 지표 등을 활용합니다.
계정 복구, 소프트웨어 활성화, 티켓 클로즈 등 자동 처리 결과, 생성된 지식 항목과 자동화 스크립트, 재고 경보나 컴플라이언스 이상과 같은 실시간 경고, 사용자 권한에 따라 필터링된 맞춤형 검색 결과 등을 제공합니다.
자주 묻는 질문
Aisera는 기업 자체 대규모 모델을 지원하나요?
지원; 고객은 Aisera의 독점형 대규모 모델을 사용할 수 있을 뿐만 아니라, 자체 개발한 대규모 모델도 통합하여 LLM Studio를 통해 조직의 지식과 ITSM 데이터를 결합해 맞춤형으로 최적화할 수 있습니다.
Aisera는 AI 에이전트의 실행 과정에서 신뢰성과 투명성을 어떻게 보장하나요?
내장된 테스트 스위트를 통해 에이전트의 성능을 지속적으로 평가하고, OpenTelemetry와의 통합을 기반으로 LLM 게이트웨이 수준의 관찰성을 구현함으로써 신뢰성, 투명성 및 우수한 운영 유지를 보장합니다.
사용 방법
- 01
사전 구성된 AI 에이전트 라이브러리에서 적합한 시나리오에 맞는 에이전트를 선택하거나, Agent Composer를 사용해 자연어를 통해 맞춤형 에이전트를 생성할 수 있습니다.
- 02
Aisera Unify를 통해 기업의 기존 애플리케이션, 도구 및 시스템을 통합하고, A2A, MCP 및 AGNTCY와 같은 개방형 표준을 기반으로 통합 생태계를 구축합니다.
- 03
Aisera Assistant와 Agent Assist를 배포하여 다양한 분야에 걸친 복잡한 작업 수행 능력을 활성화합니다.
- 04
테스트 스위트를 활용해 에이전트의 성능을 지속적으로 평가하며, OpenTelemetry와의 통합을 통해 LLM 게이트웨이 수준의 관찰성을 실현합니다.
장점과 제한 사항
장점
- 자동화를 통해 비용 절감
- AI 기반 지원으로 생산성 향상
- 더 빠른 해결 시간으로 고객 만족도 향상
- 다양한 기업 업무를 위한 통합 플랫폼 제공
- 실시간 분석 및 보고서 제공
제한 사항
- 구현에는 초기 투자가 필요할 수 있습니다
- AI에 대한 의존으로 인해 대인 관계가 감소할 수 있습니다
- 최적의 성능을 발휘하려면 적절한 교육과 설정이 필요합니다
- 민감한 데이터를 처리할 때 보안 위험이 존재할 수 있습니다.
공식 웹사이트 및 출처
자료 업데이트 2026-10-27
