Go AI Framework

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Service Overview

질문에 답하는 챗봇을 넘어,
스스로 일하는 기업형 AI 에이전트

Go AI Framework는 복잡한 사내 데이터를 완벽히 이해하고, 단순 답변을 넘어 업무 프로세스 전반을 자율적으로 완결합니다.

80%↑

Productivity
정보 취합·초안 작성 시간 단축

Zero Leakage

Security
데이터 유출 원천 차단

Vendor Free

Sustainability
특정 AI 벤더 종속성 탈피
왜 'AI 프레임워크'인가? — 도입 배경·Pain Point

단일 AI 모델의 한계,
하나의 AI로는 충분하지 않습니다

현존하는 단일 LLM 의존 방식으로는 기업 업무의 복잡성을 감당할 수 없습니다.
다중 에이전트가 필요한 이유입니다
01

AI 할루시네이션 방지

단일 프롬프트에 의존하는 AI는 사실과 다른 답변을 생성합니다.
Go AI Framework는 근거 기반 파이프라인(FS-Context)으로 신뢰할 수 있는 답변만 생성합니다.
CORE
FS-Context 근거 매핑 / RAG Grounding / 출처 하이퍼링크 제공
02

보안·데이터 주권 확보

외부 AI 서비스에 민감한 기업 데이터를 전송하면 정보 유출 리스크가 있습니다. 에이전트 런타임 샌드박스로 중요 데이터를 내부 네트워크에서만 처리합니다.
CORE
Execution Sandbox / 내부 VNet 처리 / RBAC 권한 매트릭스
03

확장 가능한 에이전트 생태계

비즈니스가 성장할수록 새로운 AI 기능이 필요합니다.
Low-code 빌더 스튜디오로 언제든 새 에이전트를 추가·배포할 수 있습니다.
CORE
Builder Studio / Plugin 방식 / Agent Marketplace
system architecture

멀티 에이전트가 협력하는 방식

각 에이전트가 역할을 분담하고, 중앙 오케스트레이터가 전체를 조율합니다.
사용자 / 외부 시스템
자연어 요청 입력 · 결과 수신
요청 / 응답
LAYER 01 · 지휘 계층
C# / .NET Orchestrator
전체 AI 에이전트를 지휘·통제하는 '관리자' 계층
API Gateway & BFF
요청 수신 · 인증 · 라우팅
사용자 요청 → 에이전트 분배
Workflow Planner
에이전트 작업 분배 · 상태 추적
워크플로우 오류 자동 복구
Execution Sandbox
RBAC 권한 제어 · 감사 추적 (Audit Trail)
보안 정책 실시간 감시
기술 스택 MS Agent Framework · API Gateway · Workflow Planner
작업 지시 / 결과 보고
통신 버스 · COMMUNICATION
Redis Intelligence Bus
지휘 계층(C#) ↔ 지능 계층(Python) 간 실시간 대화 채널
서로 다른 언어로 작성된 시스템 간 초고속 메시지 전달
이벤트 스트리밍 기반 비동기 통신으로 성능 최적화
기술 스택 Redis Pub/Sub · Event Streaming · Memory Sharing
이벤트 스트리밍 · 데이터 호출
LAYER 02 · 지능 계층
Python AI Agents
문서·검색·의사결정을 수행하는 '전문가' 집합
자연어 라우터
사용자 의도 파악
→ 담당 에이전트 연결
문서 지능
PDF · 보고서 등 비정형 문서
레이아웃 분석 · 지식 추출
검색 / GraphRAG
사내 지식베이스
하이브리드 검색 (벡터+키워드)
의사결정 AI
규정 분석 · 위험도 스코어링
전문가 판단 보조
기술 스택 LangGraph · Doc Intelligence · Vector + Graph RAG
+ 시맨틱 매핑 · 초안 작성 · 비전 · 음성 등 14대 모듈
LAYER 03 · 데이터 계층
Knowledge Hub
모든 지식·데이터를 저장·관리하는 '지식 창고'
Vector DB (pgvector)
의미 기반 유사 문서 검색
Knowledge Graph (Neo4j)
개체 간 관계 추론
기술 스택 pgvector · Neo4j · Hybrid RAG
하이브리드 RAG로 두 검색 방식 결합 → 정확도 극대화
프레임워크 14대 핵심 모듈

어떤 비즈니스 환경이든
즉시 플러그인 가능한 AI 아키텍처

오케스트레이션, RAG(검색 증강 생성), 멀티모달 등 검증된 엔진 블록으로 고성능 AI 시스템을 가장 빠르게 구축합니다.
01자연어 지능Natural Language Intelligence
  • 사용자 의도 파악 및 도메인 지식 기반 해석
02문서 지능Document Intelligence
  • 비정형 문서의 레이아웃 분석 및 지식 추출
03시맨틱 매핑 엔진Semantic Mapping Engine
  • 전사 지식 체계 및 온톨로지 매핑
04지능형 초안 작성 엔진Intelligent Drafting Engine
  • 기업 표준 양식 기반 문서 자동 생성
05의사결정 지원 AIDecision Support AI
  • 복합 규정 분석 및 전문가 판단 보조
06지식 검색 엔진Knowledge Retrieval Engine
  • 백터/키워드 하이브리드 검색 및 근거 제시
07워크플로우 오케스트레이터Workflow Orchestrator
  • 에이전트 간 협업 통제 및 도구 연동
08에이전트 런타임 엔진Agent Runtime Engine
  • 보안 샌드박스 및 실행 상태 관리
09에이전트 빌더 스튜디오Builder Studio
  • Low-code 기반 에이전트 정의 및 테스트
10거버넌스 & 마켓플레이스Governance & Marketplace
  • 전사 보안 정책 강제 및 에이전트 자산 공유
11비전 지능Vision Intelligence
  • 이미지·사진 기반 자동 분류 및 항목 인식
12음성 지능Speech Intelligence
  • 음성 입력의 텍스트 변환 및 도메인 용어 자동 복원
13그래프 검색 지원Graph Search
  • 지식 그래프 기반 연관 관계 탐색 및 검색 강화
14이슈 관리 AIIssue Management AI
  • 이슈 자동 분류·분석 및 해결 계획 생성
3대 개발 원칙 (신뢰·안전·투명성)

철저한 안전과 정확성 보장

01
model context protocol

MCP 표준 준수

모든 AI 도구 연동과 데이터 소스 접근은 글로벌 표준 MCP 프로토콜을 준수합니다.
특정 벤더에 종속되지 않는 개방형 표준으로 미래 확장성을 보장합니다.
  • Docker MCP Toolkit 기반 인프라 캡슐화
  • 신규 AI 도구 추가 시 표준 인터페이스로 즉시 연동 가능
02
human in the loop

인간 검토 원칙

중요한 의사결정 단계에서 AI는 '보조자'로만 작동합니다.
DB 쿼리 실행, 결재 승인, 온톨로지 변경 등은 반드시 사람의 검토와 승인을 거칩니다.
  • 직관적인 승인 UI(Approval Interface) 제공
  • Auto-apply 금지 — 모든 자동 판단은 '추천' 수준으로만 제시
03
explainable ai · xai

설명 가능한 AI

AI가 내린 결론의 근거를 언제나 역추적할 수 있습니다.
모든 응답에 FS-Context(근거 좌표)를 매핑해 출처 문서·페이지를 즉시 확인합니다.
  • 할루시네이션(AI 거짓 답변) 방지
  • 모든 AI 질의·판단·API 호출 Audit Trail 기록
도입 전·후 기대효과 (Before / After)

Go AI Framework 도입이 만드는 변화

도입 전 (AS-IS)
도입 후 (TO-BE)
수기 작업·이메일로 정보 취합 → 수 시간 소요
AI 에이전트가 사내 문서 자동 검색·취합 → 수 분 내 완료
질문마다 담당자에게 문의 → 업무 병목 발생
자연어 질의로 즉시 답변 + 출처 문서 제공
분산된 사내 문서·보고서 → 활용 불가 상태
비정형 문서 자동 분석·구조화 → 검색 가능한 지식으로 변환
AI 답변 신뢰성 불확실 → 사용 기피
FS-Context 근거 매핑으로 출처 검증 가능 → 신뢰 기반 업무 활용
외부 AI 서비스에 민감 데이터 전송 → 보안 리스크
내부 VNet 전용 처리 + 샌드박스 → 데이터 유출 원천 차단
특정 AI 벤더 의존 → 비용·종속 리스크
독자 프레임워크 기반 → 어떤 AI 모델로도 교체 가능
새 AI 기능 추가 = 전면 개발 → 수개월 소요
빌더 스튜디오 Low-code → 새 에이전트 수일 내 배포
구축 로드맵 (12주 · 4단계)

체계적인 4단계 로드맵으로
안전하게 구축합니다.

각 단계는 독립적으로 검증하며 진행 — 무리한 일정 없이 품질 우선으로 구축합니다.
1
STAGE 01
인프라 구축
INFRA
  • Azure 클라우드 환경 프로비저닝
  • 데이터베이스 스키마 설계
  • Redis 통신 버스 구축 및 테스트
1~2주
주요 산출물
요구사항 정의서 / 인프라 구성도 / 상세 설계서
2
STAGE 02
에이전트 구축
AGENT
  • 문서 지능 모듈 (PDF 파싱·벡터화)
  • 하이브리드 검색 엔진 (Vector+Graph)
  • 기본 Q&A 에이전트 프로토타입
4~5주
주요 산출물
에이전트 프로토타입 / API 명세서
3
STAGE 03
오케스트레이션
ORCH
  • 워크플로우 플래너 (.NET 기반)
  • 자연어 라우터 (의도 분기 처리)
  • AI 대시보드 UI 개발
7~8주
주요 산출물
통합 시스템 빌드 / 단위 테스트 결과
4
STAGE 04
검증·안정화
FINAL
  • 의사결정 지원 AI 복합 추론 로직
  • 보안 거버넌스 (RBAC·가드레일)
  • 전체 시나리오 통합 테스트
10~11주
주요 산출물
검증 결과 보고서 / 보안 점검 리포트 / 운영 매뉴얼
주요 활용 시나리오 (Use Cases)

이런 업무를 Go AI Framework가 자율 처리합니다

📋
문서 작성·품의 자동화
기업 표준 양식 기반 보고서·품의서 초안 자동 작성 / 결재 흐름 연동
🔍
사내 지식 검색
수천 개 내부 문서에서 자연어로 즉시 검색 + 출처 페이지까지 제시
⚖️
규정·컴플라이언스 검토
입력 내용을 관련 규정과 자동 대조 / 위험도 스코어링 / 전문가 보조
📊
데이터 분석·보고
자연어로 데이터 질의 → SQL 자동 생성 → 결과 시각화 + 인사이트 도출
FAQ

자주 묻는 질문 (FAQ)

단순 챗봇은 질문에 답변하는 수준이지만, Go AI Framework는 AI 에이전트가 문서 검색·분석·초안 작성 등 여러 단계 작업을 자율로 처리하며, 업무 복잡도에 따라 여러 에이전트가 역할을 나눠 협력하도록 구성할 수 있습니다. 예를 들어 ‘이번 달 검사 보고서 초안 작성해줘’라는 요청 하나로 문서 검색 → 유사 사례 분석 → 규정 검토 → 초안 작성 → 검토 요청까지 자동 처리됩니다.

Go AI Framework는 기업 전용 클라우드(Azure VNet) 내부에서만 데이터를 처리합니다. AI 응답 생성 시 Azure를 경유한 Anthropic Claude API를 사용하지만, Azure와의 계약에 따라 고객 데이터는 AI 모델 학습에 절대 사용되지 않으며, 모든 처리 이력은 감사 기록으로 보관됩니다. 모든 AI 행동은 Audit Trail로 기록되어 언제든 감사가 가능합니다.

네, 가능합니다. MCP(Model Context Protocol) 표준 기반으로 기존 시스템과 연동하며, GoWorks 전자결재·GoData GRAI와 연동을 순차적으로 지원하며, 구체적인 연동 범위는 도입 상담 시 확인하실 수 있습니다. MSSQL, PostgreSQL, 파일 시스템, REST API 등 다양한 데이터 소스를 지원합니다.

Go AI Framework는 모든 답변에 FS-Context(근거 좌표)를 포함합니다. AI가 어떤 문서의 몇 페이지를 참조했는지 즉시 확인 가능합니다. 또한 중요한 의사결정(DB 실행, 결재 승인 등)은 반드시 사람의 검토·승인 후에만 실행되는 Human-in-the-Loop 원칙을 적용합니다.

구축 단계에서는 고우아이티 전담팀이 Azure 환경 설정부터 에이전트 배포까지 지원합니다. 운영 단계에서는 Low-code 빌더 스튜디오를 통해 비개발자도 새 에이전트를 추가·수정할 수 있습니다. SM(유지보수) 계약을 통해 지속적인 운영 지원도 받으실 수 있습니다.

아닙니다. Go AI Framework는 특정 AI 모델에 의존하지 않는 독자적인 아키텍처입니다. 현재 Anthropic Claude를 주 AI 모델로 사용하며, OpenAI는 문서 검색 정확도 향상을 위한 임베딩 기술에 활용합니다.

기본 구축은 12주(약 3개월)를 목표로 합니다. 4단계 스프린트로 진행하며 각 단계마다 결과를 검증하고 다음 단계로 진행합니다. 구체적인 비용과 일정은 도입 범위(모듈 수, 데이터 규모, 연동 시스템)에 따라 달라지므로 사전 상담을 통해 맞춤형 제안을 드립니다.

네, 매우 의미 있습니다. 사전 도입 파트너로 참여하시면 ① 우선 도입 및 POC(개념 검증) 기회 ② 고우아이티 AI 기획팀과 직접 요구사항 협의 ③ 출시 후 조기 도입 가격 혜택을 받으실 수 있습니다. 지금 문의하시면 담당 AI 기획팀이 직접 연락드립니다.

Go AI Framework 도입 문의

전문 컨설턴트가 귀사의 운영 환경을 검토하고, 최적의 Go AI Framework 도입 방향을 제안해 드립니다.
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