에이전틱 워크플로우

정보 탐색부터 실행까지, 한 번의 응답 안에서 일어나는 6단계

Teeem AI는 바로 실행하지 않습니다. 모든 응답은 다음 6단계를 거칩니다. ChatGPT 같은 생성형 AI가 텍스트로만 답하는 것과 달리, Teeem AI는 권한을 확인하고, 맥락을 모으고, 인사이트를 만들고, 승인 가능한 작업까지 이어줍니다.

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6단계

1. 질문 — 팀원이 자연어로 요청

   채널 정책에 따라 봇 멘션이나 DM, 또는 웹챗 입력으로 요청이 들어옵니다.

   @Teeem 우리 회사 KPI 대시보드 이번달 데이터로 업데이트하고
   임원 보고용 PPT 5장 만들어서 #c-leadership 채널에 올려줘.
   

   이 시점에 Teeem AI는 메시지의 의도, 채널, 발신자, 출처(어떤 채널·스레드인지)를 식별합니다.

2. 권한 확인 — 사용자, 부서, 접근 검사

   실행하기 전에 발신자가 다음 권한이 있는지 확인합니다.

   검사	예시
   RBAC 역할	power_user 이상이 KPI 데이터에 접근 가능한가?
   ABAC 데이터 등급	이 KPI는 confidential — 부서/팀 멤버만
   채널 ACL	#c-leadership에 게시할 권한이 있는가?
   도구 정책	manage_website 같은 영향 큰 도구가 활성화돼 있는가?
   외부 발송 게이트	(해당 시) 사람의 승인이 필요한가?

   권한이 없으면 거기서 중단되고, 발신자에게 사유가 알기 쉽게 전달됩니다.

3. 맥락 통합 — 관련 정보를 한곳에 연결

   필요한 정보를 다음에서 모읍니다.

   • 지식 베이스 — KPI 정의, 보고서 양식
   • 사내 앱(App Pack) — 이번달 매출, 주문, 재고 데이터
   • ERP 커넥터 — 더존, 위하고에서 추가 데이터
   • 채널 히스토리 — 같은 채널의 이전 보고 패턴
   • 이전 결과 — 작년 같은 기간 KPI

   BM25(한국어 토크나이저) + 벡터 검색을 결합한 RRF로 가장 관련 있는 정보만 압축해서 컨텍스트로 가져옵니다.

   대화가 길어져도 비용과 응답 품질을 유지하기 위해 자동 압축이 적용됩니다. 3턴 이상 오래된 도구 출력은 요약으로 교체되고, 컨텍스트 윈도우의 70%에 도달하면 자동 압축됩니다.

4. 인사이트 — 변화 포인트 발견

   단순 나열이 아니라, 의미 있는 신호를 꺼냅니다.

   • 변화 포인트 — 매출 -15%, 재고 회전율 +20%
   • 이상 징후 — 정상 범위를 벗어난 데이터
   • 패턴 변화 — 지난 분기 대비 거래처 집중도 증가
   • 권장 조치 — “A 거래처 출하 지연 원인 점검 필요”

   이 단계에서 도구 호출이 자주 일어납니다. forecast, alert_monitor, analyze_data, diff_documents 등.

5. 실행 — 보고서 · 승인 · 조회 · 정리

   답변만이 아니라 실제 작업까지 갑니다. 권한이 있을 때만.

   작업	사용 도구
   PPT 5장 생성 (이번달 KPI + 차트)	generate_pptx, generate_chart
   슬라이드에 사내 폰트·색상 적용	(조직 템플릿)
   #c-leadership 채널에 첨부 + 메시지 작성	upload_to_channel
   작업 완료 시 발신자에게 DM	slack_mention

   민감한 외부 발송이라면 여기서 승인 게이트가 발동되어 발송 전 사람의 OK를 받습니다.

6. 기록 — 감사 로그에 변조 불가능하게

   이 한 번의 응답이 만든 모든 일을 해시체인 감사 로그에 남깁니다.

   • 발신자, 메시지, 채널
   • 권한 검사 결과
   • 호출된 도구와 입력·출력 (PII 마스킹 처리됨)
   • 외부 시스템 호출 (더존 API 등)
   • 최종 응답 내용
   • 인용된 KB 문서 ID

   이 로그는 5년 보관되며, 무결성 검증 API로 임의 시점의 변조 여부를 확인할 수 있습니다.

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실제 예시 — 한 메시지의 전체 흐름

다음은 같은 요청이 6단계로 어떻게 펼쳐지는지 보여줍니다.

요청

@Teeem 지난주 매출 거래처별로 정리하고 PPT로 만들어줘.
이상 거래처는 따로 표시.

1. 질문 (parsing)

• 의도: 보고서 생성
• 출력 형식: PPTX
• 시간 범위: 지난주
• 그룹화: 거래처별
• 강조: 이상 거래처
• 발신자: kim@회사.com (Slack ID 매핑됨)

2. 권한 확인

• kim@회사.com은 power_user 역할 ✓
• 매출 데이터는 confidential 등급 — power_user 접근 가능 ✓
• PPTX 생성 도구 활성화 ✓
• 외부 발송이 아니므로 추가 게이트 없음 ✓

3. 맥락 통합

• App Pack sales_orders 모델에서 지난주(2026-04-21 ~ 2026-04-27) 데이터 조회
• 거래처별 합계 + 직전주 비교
• KB에서 회사 표준 보고서 양식 PPTX 템플릿 가져오기
• 이전 같은 요청에서 사용한 색상 스킴 채택

4. 인사이트

• 총 매출: 1.2억원 (전주 대비 -15%)
• 거래처 A: 3,000만원 감소 (가장 큰 영향)
• 거래처 B, C: 정상 범위
• 거래처 D: 신규 매출 +1,500만원
• 이상 거래처 후보: A (출하 지연 의심)

5. 실행

• generate_pptx 호출 — 표지 + 요약 + 거래처별 차트 + 이상 거래처 슬라이드
• generate_chart × 4 — 거래처별 막대 + 추이 라인 + 비교 도넛 + 이상 강조
• PPTX 파일을 Slack 스레드에 첨부
• 답변 메시지: “지난주 매출 보고서입니다. 가장 큰 변화는 A 거래처(-3,000만원, 출하 지연 의심)입니다.”
• 출처 인용 카드 (App Pack 모델 + KB 템플릿) 별도 메시지로 게시

6. 기록

감사 로그에 다음 항목이 SHA256 해시체인으로 추가됩니다.

{"ts":"2026-05-02T10:23:11Z","actor":"kim@회사.com","action":"agent.request","msg_hash":"...","channel":"slack:#sales"}
{"ts":"...","actor":"system","action":"rbac.check","result":"allow","prev_hash":"..."}
{"ts":"...","actor":"system","action":"app_query","model":"sales_orders","filter":"...","prev_hash":"..."}
{"ts":"...","actor":"system","action":"tool.generate_pptx","output_hash":"...","prev_hash":"..."}
{"ts":"...","actor":"system","action":"agent.response","msg_hash":"...","prev_hash":"..."}

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무엇이 다른가 — 생성형 AI와의 차이

	ChatGPT 같은 생성형 AI	Teeem AI
답변 형태	텍스트 응답	텍스트 + 도구 실행 + 파일 생성 + 외부 시스템 호출
데이터 연결	모델 학습 데이터에 한정	회사 ERP, 그룹웨어, 앱, 메일, 캘린더, 이커머스
권한	사용자 ID에 묶이지 않음	사용자별 RBAC + ABAC + 채널 ACL
감사	대화 이력 (수동 백업)	변조 불가능 해시체인 (5년)
인용	일반적으로 없음	모든 답변이 출처와 함께
배포	SaaS만	SaaS + 온프레미스 (협의)

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다음으로

권한 모델

어떤 권한 검사가 어떻게 작동하는지 자세히.

인용과 출처

답변마다 보이는 출처 카드의 의미와 사용법.