MGV ENTERPRISE AI AGENT · V 1.0

기업 데이터 연동 AI Workflow 플랫폼 데이터 연결부터 업무 실행까지, One Pipeline

데이터 업무 자동화 오케스트레이션 Agent. ERP·MES·SAP 등 사내 데이터를 연결하고, AI Agent가 분석과 실행 흐름을 이어갑니다.

Generative AI Multi-Agent Workflow Orchestration Enterprise RAG AI Security
Agents Online
248
Tasks / 24h
12.4K
Data Sources
32
Avg Latency
1.2s
AGENT NETWORK / LIVE REGION KR-CENTRAL NODES 12 · LINKS 18 SYNC 99.8%
// 02 Core Services

데이터 업무 자동화 오케스트레이션 Agent

데이터 분석, 협업, 업무 자동화, 보안형 LLM까지. 기업 환경에 필요한 AI Agent 기능을 하나의 오케스트레이션 구조로 운영합니다.

// AGENT_01
AI Data Agent 데이터를 이해하는 AI

자연어로 질문하면 AI가 SQL을 생성하고 실행해 필요한 인사이트를 반환합니다. 사내 데이터 탐색을 대화만으로 시작할 수 있습니다.

  • 자연어 데이터 분석 (NL → SQL)
  • 실시간 질의응답 / 데이터 탐색
  • KPI · 이상 탐지 · 시각화
// AGENT_02
Multi-Agent System 역할 기반 Agent 협업

Planner · Researcher · Executor · Reviewer 등 역할이 나뉜 Agent가 협업해 복잡한 업무를 단계별로 처리합니다.

  • Agent 협업 / 역할 기반 라우팅
  • AI Task Orchestration
  • 자동 Workflow 분기·재시도
// AGENT_03
Enterprise Automation 업무를 실행하는 AI

이메일, 보고서, API 연동처럼 반복되는 업무 흐름을 Agent가 이어받아 자동으로 처리합니다.

  • 이메일 / 회의 요약 Agent
  • 보고서 자동 생성
  • API · 시스템 자동 연동
// AGENT_04
Private AI Platform 폐쇄망 · 보안형 LLM

사내 GPT, 폐쇄망 RAG, On-Prem 추론까지 지원합니다. 보안 SI 경험을 바탕으로 기업용 Private AI 인프라를 구축합니다.

  • 사내 GPT / 폐쇄망 LLM
  • Enterprise RAG · Vector DB
  • On-Prem / Hybrid 배포
// 03 Agent Architecture

데이터 연결부터 업무 실행 하는 One Pipeline

엔터프라이즈 시스템, 데이터 레이어, Agent Orchestrator, LLM/Workflow, 실행 채널까지 전 과정을 한 플랫폼에서 관측하고 제어합니다.

// L1 · ENTERPRISE SOURCES ERP SAP · Oracle MES Manufacturing CRM Salesforce REST API Internal Svc LEGACY DB / Files // L2 · DATA LAYER Data Lake Delta · Iceberg Vector DB Embeddings Kafka Stream Real-time Feature Store Curated RAG Index Hybrid // L3 · AGENT ORCHESTRATOR MGV Agent Orchestrator Multi-Agent Planning · Routing · State · Tool Use · MCP Planner ● active Researcher ● active Executor ● running Reviewer ○ idle // L4 · LLM & WORKFLOW ENGINE Claude / GPT-5 Frontier Reasoning Ollama / vLLM Private On-Prem LangGraph Workflow DAG MCP Bus Tool Protocol Security · Audit · Policy RBAC · Trace · PII Guard // L5 · OUTPUT → Dashboard → Chat / Slack → Automation → Report / Mail
// Input
엔터프라이즈 시스템 · API · 파일을 native 방식으로 연결
// Process
Multi-Agent가 협업해 plan → research → execute → review 수행
// Output
대시보드 · 챗 · API · 자동 보고서로 실제 업무까지 연결
// 04 Cloud Architecture

고객 환경에 맞춰 구축하는 AI Agent 인프라.

Public Cloud, On-Prem 폐쇄망, Hybrid 환경에 동일한 Agent 플랫폼을 배포합니다. Kubernetes 기반으로 컨테이너화된 Agent, LLM, Vector DB를 GPU 클러스터와 함께 운영합니다.

// CLOUD BOUNDARY · VPC / PRIVATE NETWORK // USERS Browser · API // EDGE API Gateway WAF · SSL · RBAC OAuth · MFA // KUBERNETES CLUSTER · MULTI-NODE POD · agent-orchestrator Plan Exec Tool POD · workflow-engine LangGraph · Temporal State · Retry · Schedule POD · mcp-bus Tool Protocol 200+ Tools NODE-POOL · GPU (A100 / H100) Private LLM Serving vLLM · Ollama · TGI GPU ●●● GPU ●●● GPU ●●○ LLM · EGRESS Frontier APIs Claude · GPT · Gemini ● tls 1.3 STORAGE S3 · Delta Lake Object · Lakehouse ● encrypted VECTOR DB Pinecone · pgvector RAG · Embeddings ● HA · 3 replicas OBS · LOGGING Prometheus Grafana · Loki ● 99.95% SLA // ENTERPRISE VPN · DIRECT CONNECT ERP / SAP on-prem MES factory Internal DB Oracle · MSSQL SIEM security log Identity AD · SSO
// Mode 01 RECOMMENDED
Public Cloud
AWS · Azure · GCP에 빠르게 배포할 수 있는 표준 구성입니다. 신규 도입과 PoC에 적합합니다.
  • EKS / GKE · Managed K8s
  • GPU On-Demand (A100·H100)
  • S3 · CloudWatch · IAM
  • 배포 시간 · 2주 내외
// Mode 02 SECURE
On-Prem · 폐쇄망
고객 데이터센터 내부에 격리 환경으로 구축해 금융·공공·국방 분야의 망분리 요건을 충족합니다.
  • Air-gapped · 망분리 환경
  • Private LLM (Ollama · vLLM)
  • 자체 GPU 클러스터 구축
  • 국정원 · ISMS 기준 충족
// Mode 03 HYBRID
Hybrid Cloud
민감 데이터는 On-Prem에 두고, 추론과 확장은 Public Cloud로 분리해 단일 컨트롤 플레인에서 운영합니다.
  • VPN · Direct Connect 연결
  • Data Residency 정책 분리
  • Burst to Cloud · GPU 확장
  • 통합 관측 · 단일 SLA
// 05 Sample Output

자연어 질문에서 정형 보고서까지.

Agent가 사용자 질문을 바탕으로 데이터를 분석하고, 원인을 탐색한 뒤 권장 조치까지 작성합니다. 아래는 "이번 달 장애 원인 분석해줘"라는 질문으로 생성한 보고서 예시입니다.

MGV-IR-2026-0512 · 2026.05.12 14:32 KST · AUTO-GENERATED

월간 장애 원인 분석 리포트 · 2026년 5월

대상 시스템 17개 · 분석 로그 1,243,892건 · 신뢰도 94.2%
COMPLETED
// 01 · Executive Summary

요약

이번 달 총 27건의 운영 장애가 발생했으며, 이 중 68%가 데이터베이스 커넥션 풀 고갈과 외부 API 타임아웃에서 비롯되었습니다. 전월 대비 평균 복구 시간은 31% 단축되었으나, 야간 시간대(02–05시) 장애 비중이 +14%p 증가했습니다. 우선 조치 3건을 권장하며, 적용 시 예상 장애 감소율은 ~52%입니다.

// 02 · Key Metrics
총 장애 건수
27
↑ +3 vs 4월
평균 MTTR
18m
↓ -8m vs 4월
P1 장애
4
↑ +1 vs 4월
가용성
99.87%
↑ +0.04%p
// 03 · 주간 장애 분포

주차별 장애 발생 추이

4
W18
6
W19
11
W20
5
W21
1
W22

→ W20 (5월 12일 주차)에 장애가 집중 발생. 단일 ERP DB 풀 고갈이 9건 연쇄.

// 04 · Root Cause Analysis

장애 원인 분류

  • #01 DB Connection Pool 고갈 ERP_MAIN · max_conn=100 42%
  • #02 외부 결제 API 타임아웃 PG.partner · p99=8.2s 26%
  • #03 Kafka 컨슈머 LAG 누적 topic.orders · lag>30k 18%
  • #04 디스크 IO 병목 node-07 · iowait=42% 9%
  • #05 기타 (네트워크 · 배포 실수) 5%
// 05 · Recommended Actions

권장 조치

  • ✓
    ERP DB 커넥션 풀 확장 (100 → 200) · HikariCP 튜닝
    예상 효과: 장애 -32% · 적용 ETA 1d · 영향도 LOW
    P1 · NOW
  • ✓
    결제 PG API · Circuit Breaker + Retry-Backoff 적용
    예상 효과: 장애 -14% · 적용 ETA 3d · QA 필요
    P2 · 1w
  • ✓
    Kafka 컨슈머 파티션 재분배 · Auto-scaling 정책 도입
    예상 효과: LAG 안정화 · 적용 ETA 5d
    P2 · 1w
  • ✓
    node-07 디스크 교체 검토 (NVMe RAID 10)
    예상 효과: IO 병목 해소 · 적용 ETA 2w · 비용 발생
    P3 · 2w
// 06 · Sources
siem.elastic.logs jira.incidents.2026Q2 grafana.dashboard.erp_main prom.kafka.consumer_lag postmortem.confluence cmdb.nodes.inventory