Key Features

스스로 판단하고 실행하는
AI Agent

주어진 목표를 달성하기 위해 주변 환경을 인식하고, 필요한 작업을 스스로
계획・판단하여 최적의 결과를 제공하는 고객 맞춤형 응용 AI입니다.

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    Planner

    주어진 입력과 맥락 정보를 기반으로 상황을 판단하고 의미를 해석하며,
    추론 결과를 바탕으로 목표 달성을 위한 실행 전략을 수립합니다.

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    Memory

    사용자 정보와 대화 이력을 저장 · 활용하여,
    개인화된 응답을 제공하는 기능입니다.

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    Agent/Tool Execution

    외부 Agent와 검색, API, 데이터베이스 등 외부 도구와
    연동해 필요한 작업을 수행합니다.

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    Generation

    Agent의 Planning 결과를 실제 실행으로 연결시켜,
    최종 결과물을 제공합니다.

K Agent
Memory
Short-Term
Long-Term
Agent Orchestrator
Planner
Agent/Tool Execution
Generation
Multi-Model Orchestrator
UI/UX
Query
Response
Agent Hub
MCP Hub
(Model Context Protocol)
RAG, Web Search,
Calculator, Coding ...
AI Agent 상호작용 User Planning / Reasoning Memory Action Action Context-Specific sLM Knowledge / File / DB (w/ RAG) Enterprise System (HR, ERP, CRM 등) Web Search / API / Python (검색, 실시간성 정보 등) Short-Team/ Long-Team Chat History Task 수행 log User Profile
Agent Tech

K Agent 핵심 기술

Agent Pattern과 Multi-Model Orchestrator를 기반으로,
Agent를 빠르고 정확하게 개발하고, 상황에 따라 최적의 AI 모델을 자동으로 연결해 실행합니다.

  • Agent Pattern

    Agent를 정확하고 빠르게 개발할 수 있도록, 목적별 아키텍처와 템플릿을
    표준화한 Agent Pattern을 제공합니다.

  • Multi-Model Orchestrator 공개 예정

    사용 목적에 따라 가장 적합한 AI 모델과 자동으로 선택해주는 기능으로,
    복잡한 설정 없이 최적의 성능을 구현할 수 있도록 지원합니다.

Technology 01

Agent Pattern

AI Agent의 빠른 개발과 배포를 위한
표준 프레임워크

목적과 상황에 맞게 표준화된 Agent Pattern을 기반으로 Agent를 효율적으로 개발할 수 있도록 합니다.
이를 통해 고객은 개발 비용과 기간을 줄이고 보다 안정적이고 일관된 품질의 Agent 서비스를 빠르게 확보할 수 있습니다.

Agent Pattern 특징

  • 신속한 개발 환경 제공

    사용자는 목적에 맞게 설계된 Well-Architected Agent 템플릿을 활용하여 개발 기간을 대폭 단축할 수 있습니다.
    다양한 도메인과 상황에 맞춘 패턴을 재사용함으로써 개발 생산성이 향상됩니다.

  • 통합 개발 리소스

    사용자는 인프라(IaC), 코드(UI 컴포넌트, API, 공통 로직), 프레임워크 등 Agent 개발에 필요한 모든 요소를 표준화
    된 형태로 제공받을 수 있습니다. 이를 통해 반복적인 작업은 줄이고, 핵심 기능 개발에 집중할 수 있습니다.

  • 개발 퀄리티 보장

    표준화된 Pattern 기반 개발 방식을 통해, 누구나 일정 수준 이상의 품질을 갖춘 Agent를 안정적으로 구현할 수
    있습니다. 또한 프롬프트 관리, 로깅, 모니터링, 성능 평가 등 전 과정에 대한 명확한 가이드라인을 제공해,
    개발 효율성과 안정성을 함께 높여줍니다.

Agent Pattern
Framework

AI Agent의 빠른 개발과 배포를 위해 필요한
템플릿, 도구, 아키텍처를 사전에 구성한
프레임워크입니다.

  • Agent Pattern Layer

    Agent의 목적과 시나리오(미디어 추천, 고객 응대,
    문서 검색)에 따라 필요한 행동 양식을 구조화 한
    설계 단위

  • Pattern Type Layer

    Primitive Pattern : 단일 기능, 단일 목적을 가진
    기본 구조의 Pattern (정보 검색, 챗봇, 요약 등)     Advanced Pattern : 복수의 Primitive Pattern을
    연결하거나, 계획, 실행, 검증과 같은 복합 구조를
    갖는 Pattern

  • Agent Capability

    Agent의 각 패턴이 제대로 동작하기 위한 기술셋,
    인프라, 컴포넌트 계층

Media Agent
B2C Agent
B2B Agent
Agent
Patterns
Primitive
Pattern
Advanced
Pattern
Agent
Capability

KT Agent Pattern
Top-10

AI Agent 개발 시 반복적으로 활용되는
상위 10개 패턴을 정의하고, 이를 기반으로
순차적으로 개발을 진행하고 있습니다.

지식 검색, 처리
Knowledge Search, Processing

Pattern 01 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술과 대규모 언어모델을 통해,
문서에서 필요한 정보를 검색하고 이를 바탕으로 답변을 생성

대화, 상호작용
Conversational AI

Pattern 02 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 챗봇으로, 사용자와 자연스럽게 대화

콘텐츠 생성
Generative AI, Content Generation

Pattern 03 생성형 AI를 활용하여 문서, 이미지, 영상 등의 콘텐츠 생성

개인화 추천
Personalized Recommendations

Pattern 04 고객 성향과 행동 데이터를 분석하고, 이를 바탕으로 개인화된 추천 서비스 제공

프로세스 자동화, 실행
Workflow Automation

Pattern 05 반복 업무나 시스템 연계를 자동화하고, 실제 실행(업무 처리)까지 수행하여 효율성 향상
(필요 시, 예측 모델이나 센서 데이터를 함께 활용해 자동 제어까지 실현)

복합 추론, Multi-Agent
Complex Reasoning, Multi-Agent

Pattern 06 여러 Agent가 협력하여 다중 리소스를 활용해 복잡한 문제를 해결

예측, 의사결정 지원
Forecasting, Decision Making

Pattern 07 데이터에 기반한 예측 모델을 사용하여, 의사결정에 필요한 정보를 제공하는 패턴

문서 처리, 정보 추출
Document Processing, Information Extraction

Pattern 08 OCR(Optical Character Recognition) 기술로 문서를 인식하고, 테이블과 같은
레이아웃을 이해하고 의미있는 정보를 자동으로 추출

음성 인식, 처리
Voice Processing

Pattern 09 음성을 인식하여 텍스트로 변환하고, 이를 바탕으로 필요한 서비스 제공

컴퓨터 비전, 처리
Vision Processing

Pattern 10 컴퓨터 비전 기술을 통해 이미지, 영상을 분석하고, 필요한 정보를 추출

공개 예정 Technology 02

Multi-Model Orchestrator 공개 예정

AI 응답 품질은 높이고 비용은 낮추는
스마트 라우팅 기술

Orchestrator는 멀티 모델 환경에서 가장 적합한 모델을 예측하여 사용자의 요청을 라우팅하는 기술입니다.
응답 품질을 낮추지 않으면서 가장 빠르고 비용 효율적인 모델을 선택하여 응답을 제공함으로써
고품질 응답과 비용 효율을 동시에 만족하도록 멀티 모델 운영이 가능합니다.

Multi-Model Orchestrator
User Request
Routing Controller
<LLMs>
법률 특화
교육 특화
믿:음 2.0
금융 특화

Multi-Model Orchestrator 특징

  • 실시간 모델 라우팅 (Real-Time Dynamic Routing)

    사용자 요청에 가장 적합한 AI 모델을 동적으로 예측하여
    실시간 라우팅합니다.

  • 비용 최적화
    (Cost Optimization)

    유사한 응답 품질을 제공할 수 있는 모델이 있다면, 불필요하게 고비용의 기본 모델을 사용하지 않고
    더 효율적인 모델로 자동 라우팅합니다.

  • 무중단 통합
    (Seamless Integration)

    Orchestrator 에서 제공되는 AI 모델이 추가되거나 삭제되더라도 Orchestrator 를 통해 모델을 사용하는 애플리케이션은 수정할 필요가 없습니다.

  • OpenAI 호환 지원
    (Supports OpenAI Spec)

    OpenAI API 규격을 준수해, 별도의 추가 작업 없이 엔드포인트 변경만으로 쉽게
    적용할 수 있습니다.
K Agent

Use Cases

K intelligence의 핵심 기술과
다양한 활용 사례를 소개합니다.

지니 TV

TV에 특화된 음성 엔진과 LLM 기반 확장된 대화 경험, 더 정교해진 콘텐츠 검색으로 더 똑똑한 AI IPTV

KT사례 Agent 음성인식 음성합성

사장이지

하나의 앱으로 효율적인 매장 운영 기능 통합제공, 전문 지식을 학습한 AI Agent가 실시간 질문에 대답

KT사례 RAG Agent