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Agentic Portal승인된 AI만,
Agentic Portal승인된 AI만,
한 화면에서
외부 LLM, 자체 LLM, 법무와 인사와 개발 특화 AI, 사내 Agent와 MCP 도구. 부서마다 따로 도입된 AI를 임직원은 사내 SSO 하나로 쓰고, 조직은 한 곳에서 통제합니다.
전사로 넓혀도 청구서는 그대로입니다
사용자 시트로 세는 AI 포털은 부서 시범 도입까지는 싸고, 전사 확산 순간 비쌉니다. Agentic Portal은 도입 시스템 하나에 라이선스 하나입니다. 50명이든 5,000명이든.
| 상황 | 사용자 시트 라이선스 | 프로젝트 라이선스 |
|---|---|---|
| 부서 50명 → 전사 확산 | 명당 재계약 | 변화 없음 |
| 파드, 노드 증설 | 별도 과금 | 변화 없음 |
| 계열사 추가 | 시트 재계약 | 시스템 단위 추가 |
| 청구 기준 | 사용자 수 | 시스템 1건 |
Core로 시작하고, 필요할 때 붙입니다
전부 넣은 포털은 무겁고, 쓰지 않는 메뉴가 임직원을 헷갈리게 합니다. 카탈로그와 대화만 있는 Core로 시작해서, 사내 문서를 물어보게 되면 Knowledge를, 사내 시스템을 실행시키게 되면 Agent를 붙입니다.
| Pack | 하는 일 | 언제 넣나 |
|---|---|---|
| Core | 서비스 카탈로그, 대화 Workspace, SSO, 기본 정책 | 항상 |
| Knowledge | RAG 검색, 출처 표시 | 사내 문서를 물어볼 때 |
| Agent | Agent 실행, Tool 호출, 승인 흐름 | 사내 시스템을 실행시킬 때 |
| Community | FAQ, Q&A, 활용사례, 프롬프트 공유 | 전사 확산 단계 |
| Studio | AI 서비스, Prompt, Workflow 구성 | 운영자가 직접 서비스를 만들 때 |
| Insights | 사용량, 비용, 품질, 성과 분석 | 비용 통제가 필요할 때 |
| Advanced Security | DLP, Guardrail, 승인 워크플로우 | 금융, 공공 |
AI 서비스 하나를 이렇게 정의합니다
어떤 역할이 쓰는지, 어떤 모델과 도구를 붙이는지, 데이터 등급이 뭔지, 승인이 필요한지. 코드가 아니라 선언으로 적습니다. 고객별 변경은 코어를 고치지 않고 이 파일과 Adapter로 처리합니다.
serviceId: legal-contract-review
name: 계약서 검토 AI
category: LEGAL
allowedRoles: [LEGAL_USER]
models: [internal-llm-large]
tools: [document-search, clause-dictionary]
inputSchema: contract-review-v1
renderer: citation-document-view
dataPolicy: CONFIDENTIAL_INTERNAL_ONLY
approvalPolicy: nonePortal은 보여주고, Gateway는 막습니다
| Agentic Portal | Agentic Gateway | |
|---|---|---|
| 사용자 화면 | 화면, 대화, 파일, 커뮤니티 | — |
| 서비스 탐색 | 카탈로그와 추천 결과 표시 | 추천, 라우팅 정책 평가 |
| 인증 | 로그인 세션, 사용자 Context | Token 검증, 서비스 간 인증 |
| 권한 | 메뉴와 기능 노출 | 호출 시 최종 강제 집행 |
| 모델 연결 | 서비스 설정 요청 | Provider 추상화, 호출, Failover |
| Agent, MCP | 실행 과정 시각화 | 실행, 권한, 승인, 격리 |
| 이력 | 사용자 대화와 콘텐츠 | 모델, Tool 호출 원장과 감사 로그 |
| 사용량 | 사용자에게 현황 표시 | Metering, Quota, 비용 집계 |
권한은 Portal 화면에서 한 번, Gateway의 실제 호출에서 다시 검증합니다. Portal을 우회해 직접 호출해도 Gateway가 막습니다.
하지 않는 것도 정해두었습니다
- —자체 Foundation Model을 학습시키지 않습니다.
- —고객 업무 시스템을 제품 코어에 직접 구현하지 않습니다. Adapter, MCP, Plugin으로 연동합니다.
- —그룹웨어나 문서관리시스템을 대체하지 않습니다.
- —AI 결과를 정답으로 보증하지 않습니다. 근거와 출처, 검증 수단을 함께 보여줍니다.
- —고위험 업무의 최종 결정을 사람 승인 없이 자동화하지 않습니다.
망분리 환경이 기본값입니다
완전 폐쇄망은 내부 LLM만 씁니다. 제한적 외부 연계는 승인된 Egress Proxy로만 나갑니다. 하이브리드는 민감도별로 내부와 외부를 나눠 보냅니다. SaaS는 테넌트별 격리와 전용 키를 씁니다. 데이터와 로그, 벡터 인덱스가 어디 저장되는지 프로파일마다 명시합니다.
이렇게 시작합니다
- 01PoC / BMT부서 하나, 연결할 AI 서비스 두세 개, 필요한 Pack을 정합니다. 2~4주.
- 02파일럿실사용자가 씁니다. 감사 로그와 사용량을 실환경에서 봅니다.
- 03계약프로젝트 라이선스 견적. 사용자 수는 묻지 않습니다.
궁금한 것들
- ChatGPT 엔터프라이즈 같은 걸 사면 되지 않나요?
- 됩니다, 외부 모델 하나만 쓴다면. 내부 LLM과 도메인 AI, 사내 Agent를 같이 쓰면서 데이터 등급별로 어디로 보낼지 정해야 하면 그때 필요합니다.
- Gateway 없이 Portal만 됩니까?
- 됩니다. 기존 게이트웨이에 붙일 수 있습니다. 다만 "Portal을 우회한 직접 호출 차단"은 Gateway가 있어야 합니다.
- 직원 대화를 학습에 씁니까?
- 쓰지 않습니다. 대화와 파일은 고객 저장소에 남습니다. 익명 집계 지표만 제품 개선에 씁니다.
부서 하나로 시작해 보시죠.