개발 인력 부족
아이디어는 현업에 있어도, 프롬프트 설계부터 도구 연결, 실행 검증까지
개발 인력이 필요해 에이전트 도입이 지연됩니다.
DeepAgentBuilder
사내 지식과 실무 워크플로우를 반영한 멀티 에이전트를
현업 실무자가 몇 번의 대화만으로 직접 만들고 업무에 적용할 수 있습니다.
아이디어는 현업에 있어도, 프롬프트 설계부터 도구 연결, 실행 검증까지
개발 인력이 필요해 에이전트 도입이 지연됩니다.
슬랙 · 노션 · 구글 시트 · 사내 시스템을 연결할 때마다
통합 코드를 새로 작성해야 해 개발 대기 시간이 길어집니다.
에이전트가 왜 실패했는지, 어떤 프롬프트와 도구가 문제였는지
추적할 수단이 없어 개선이 주관적이고 느리게 진행됩니다.
에이전트를 빠르게 만들 수는 있어도, 오류 수정·기능 확장·권한 관리
기준이 부족하면 실제 업무에 안정적으로 오래 쓰기 어렵습니다.
DeepAgentBuilder
실무자가 대화로 요청하면, 에이전트의 역할·도구·워크플로우를 자동으로 구성하고 실행·평가·배포까지 하나의 흐름으로 이어갑니다.
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만들고 싶은 업무를 대화로 설명하면 에이전트의 역할, 목표, 실행 흐름을 자동으로 완성합니다.
하나의 업무를 메인 에이전트와 전담 에이전트가 나누어 계획·수행·검토 단계로 처리합니다.
테스트, 권한, 버전, 배포 이력을 관리해 에이전트를 실제 업무 환경에 안정적으로 적용합니다.
코딩 없이 대화형으로 업무를 설명하면
누구나 쉽게 에이전트를 구축합니다.
200+ 도구·MCP 연동과 스킬 마켓플레이스로
업무에 필요한 기능을 빠르게 확장합니다.
에이전트 품질을 실시간으로 평가하고
성능 개선까지 자동으로 최적화합니다.

오래 걸리는 작업은 백그라운드에서 실행되며
화면을 나가도 중단되지 않습니다.
매일 · 매주 · 매월 원하는 주기에 맞춰
에이전트가 자동 실행됩니다.
특장점 1
사용자의 업무 의도를 파악해 에이전트 생성에 필요한
역할, 도구, 프롬프트, 설정을 단계별로 구성합니다.

사용자의 업무 요청을 분석해 필요한 역할과 목표를 정의하고 에이전트 제작 흐름을 시작합니다.
업무 수행에 필요한 도구와 미들웨어를 자동으로 추천하고
연결해 바로 실행 가능한 환경을 구성합니다.
분석된 의도와 선택된 도구를 바탕으로 에이전트의 지침과
실행 방식을 담은 시스템 프롬프트를 자동으로 작성합니다.
특장점 2
하나의 요청을 메인 에이전트가 실행 계획으로 나누고, 전담 에이전트들이
의도 분석·도구 추천·구성·지침 작성까지 맡아 실제로 동작하는 에이전트를 완성합니다.
사용자의 요청을 처리 가능한 작업 단위로 나누고,
실행 순서와 담당 에이전트를 구성합니다.
조사, 분석, 코드 검색, 문서 작성처럼 세부 업무를
전문 서브에이전트가 나누어 수행합니다.
각 서브에이전트가 만든 결과를 메인 에이전트가 모아
하나의 흐름으로 정리하고 검토합니다.
분석 결과, 리포트, 문서, 실행 결과물을
업무에 바로 활용할 수 있는 형태로 완성합니다.

특장점 3
코드를 건드리지 않고 “이 부분 이렇게 바꿔줘”라고 말하면,
Fix 에이전트가 지침·도구·모델·스케줄을 수정하고 변경 결과까지 확인할 수 있게 합니다.

말로 설명하면 지침·프롬프트·설정을
즉시 수정합니다.
필요한 도구·미들웨어·모델을
추가·삭제하거나 교체합니다.
수정된 설정을 화면에서 확인하고
직접 검증·확정합니다.
변경 이력을 관리하고 필요 시
이전 상태로 복구합니다.
특장점 4
전사 차원에서 검증된 에이전트 템플릿을 검색하고,
바로 사용하거나 우리 업무에 맞게 수정해 빠르게 운영할 수 있습니다.
업무별로 준비된 에이전트를 바로 선택해 사용합니다.
키워드와 카테고리로 목적에 맞는 에이전트를 찾습니다.
검증된 템플릿을 복제해 우리 업무 방식에 맞게 조정합니다.
심사·승인을 거친 에이전트를 전사 공유 자산으로 등록합니다.
다양한 직무 구성원들은 리서치, 제안서 작성, 데이터 분석, 뉴스레터 발행, 업무 공유까지
누구나 자신만의 에이전트로 실무에 바로 투입 가능한 결과물을 만들고 있습니다.
맨날 '이런 기능 있으면 좋겠다', '왜 이런 건 없지?'만 생각하다 끝나는 100% 문과형 인간인데요. DeepAgentBuilder는 그냥 말하듯 요구사항을 적으면 에이전트를 빠르게 만들어볼 수 있어서 좋았습니다. 덕분에 불평불만 하던 시간이 줄고, 실제 업무에 바로 활용할 수 있는 아이디어를 더 빠르게 시도해볼 수 있게 된 것 같아요.
그로스플래닝팀에서 반복되는 트렌드 분석·카피 작성 업무를 하며 늘 “이걸 더 효율적으로 할 방법 없을까?”를 고민해왔습니다. DeepAgentBuilder는 자연어만으로 에이전트를 빠르게 만들고 수정할 수 있다는 점이 특히 인상적이고, 바쁜 실무자 입장에서 가장 현실적인 AI 업무 보조 도구라고 느꼈습니다.
그동안 수작업에 의존했던 캠페인 성과 분석 업무가 Deep AgentBuilder를 통해 완전히 달라졌습니다. 특히 내장되어 있는 'Sandbox Query' 기능을 활용하면 AI가 엑셀 데이터 파일도 정교하게 분석해 리포트를 생성해 줍니다. 리소스 소모는 줄이면서 분석의 깊이는 더할 수 있게 되었습니다.
매번 국내·해외 뉴스 찾아보고 정리하는 데 시간이 많이 들었는데, DeepAgentBuilder로 관련 정보들을 훨씬 빠르게 모아보고 흐름까지 같이 파악할 수 있어서 편했습니다. 광고 태깅 가이드 정리나 전환 QA, 최신 매체 트렌드 기반 아이디어 정리 같은 퍼포먼스 광고 실무도 이것저것 붙여보면서 꽤 유용하게 활용하고 있어요.
광고회사 일하다 보면 레퍼런스 찾고 트렌드 정리하는 업무가 은근 하루를 다 쓰는데, DeepAgentBuilder는 그런 반복 작업들을 바로 에이전트처럼 만들어 돌려볼 수 있어서 편해요! 무엇보다 개발 몰라도 그냥 “이런 톤으로 써줘”, “이렇게 정리해줘”처럼 말하듯 수정할 수 있어서 좋았고, 머릿속 아이디어를 실제 업무 자동화로 바로 연결해볼 수 있다는 점이 생각보다 되게 유용합니다.
DeepAgentBuilder는 단순 반복되던 뉴스레터 발행 업무를 완벽한 자동화 워크플로우로 바꾸어 놓았습니다. 산재한 전시 데이터 수집부터 트렌드 분석, 초안 작성까지 에이전트가 수행하며, 모든 과정이 자동화되어 업무 리소스가 획기적으로 줄었습니다. 사람이 직접 확인해야 할 최종 검토 단계만 남겨둠으로써 효율성과 정확도를 동시에 잡은 성공적인 자동화 사례입니다.
최근 화두인 '하네스 엔지니어링(Harness Engineering)'을 현업에 실질적으로 적용하는 방안에 대해 고민이 많았습니다. DeepAgentBuilder는 자연어만으로 에이전트 지침을 수립할 수 있을 뿐만 아니라, 미들웨어부터 도구와 스킬까지 에이전트 제어에 필요한 핵심 요소들을 간편하게 구성할 수 있습니다. 덕분에 고도화된 나만의 에이전트를 누구나 쉽고 정교하게 구축할 수 있다는 점이 큰 매력입니다.
경쟁사 유튜브 레퍼런스 분석할 때 영상 내용이랑 댓글 반응을 한 번에 정리해줘서 리서치 시간이 많이 줄었습니다. 특히 해외 영상들도 빠르게 인사이트화돼서 제안 준비할 때 유용하게 활용하고 있어요.
기업의 AI 전환이 단순한 범용 AI 도구 도입을 넘어, 조직별 업무 특성과 내부 프로세스에 맞는 에이전트를 설계·운영하는 방향으로 확장되고 있음을 보여줍니다
DeepAgentBuilder는 개발 지식이 없는 실무자도 자신의 사고 방식과 업무 노하우를 자연어 기반으로 빠르게 에이전트화할 수 있다는 점에서 의미가 큽니다. 특히 개인 단위의 역량에 머물던 업무 방식이 조직 차원의 공통 자산으로 축적·운영될 수 있다는 점에서, 향후 마케팅 조직의 협업 방식과 생산성 구조 자체를 변화시킬 수 있는 가능성을 확인했습니다.
일반적인 AI 챗봇을 사용할 때는 텍스트 답변 이상의 결과물을 얻기 어려워 아쉬움이 있었습니다. 하지만 DeepAgentBuilder로 구축한 에이전트는 단순 답변을 넘어 PPT 초안 구성부터 복잡한 데이터의 차트 시각화까지, 실무에 즉시 투입 가능한 수준의 아웃풋을 제공합니다. 기획 업무 전반을 완벽히 지원하는 진정한 '업무형 AI'의 가치를 경험하고 있습니다.
저희 팀은 프로젝트 하나를 할 때 팀원끼리 손발을 맞추고 수시로 내용을 확인하는 게 정말 중요하거든요. Deep AgentBuilder는 내가 공들여 만든 에이전트를 나만 쓰는 게 아니라, DASH Flow에서 팀원들에게 바로 공유해 줄 수 있다는 게 큰 장점이에요. 덕분에 팀원들과 소통도 훨씬 편해졌고, 다 같이 같은 호흡으로 에이전틱하게 일하고 있다는 느낌을 체감하고 있습니다.
기존 AI로는 우리 회사의 PPT 제안서들을 제대로 파악하고 활용하는 데 한계가 있었습니다. 특히 사내 문서라 보안 문제도 신경 쓰였는데, DASH Connector를 통해 이 두 가지 고민을 모두 해결했습니다. 복잡한 제안서 내용도 AI가 이해하기 쉽게 파싱해 주고, DeepAgentBuilder와 간편하게 연동해 나만의 RAG 에이전트를 만들 수 있게 되어 업무 효율이 훨씬 좋아졌습니다.
생성형 AI 활용 요청은 많아지는데, 정보보안팀 입장에서는 데이터 관리나 보안 기준 때문에 늘 고민이 있었습니다. DeepAgentBuilder는 기본 템플릿 기반으로 필요한 업무를 빠르게 구성해볼 수 있어서 현업 대응 속도도 괜찮다고 느껴졌고요. 특히 여러 외부 AI 툴을 개별적으로 사용하는 것보다 공통된 환경 안에서 관리할 수 있다는 점도 인상적이었습니다.
회의 보고용 PPT 초안이나 주간 업무 정리 자료를 만드는 데 시간을 많이 쓰는 편이었는데, DeepAgentBuilder로 PPT 초안 제작 에이전트를 만들어두고 활용하니 반복 업무 부담이 많이 줄었습니다. 특히 외부 AI 툴을 따로 찾지 않아도 기본 템플릿 기반으로 바로 사용할 수 있다는 점이 편했어요.
슬랙 · 노션 · 메일 결합한 반복업무 자동화
DeepConnector 문서 DB 기반 Q&A 에이전트
법무 · HR · 재무 등 도메인 전문 에이전트 구축
자연어로 에이전트를 구축 및 수정하고 이를 부서 단위로 공유할 수 있으며,
DeepConnector의 RAG 자산과 연동해 지식을 확장하고 완성된 에이전트는 DeepFlow로 이관할 수 있습니다.
역할 · 도구 지식 지정
팀 · 워크플로우 구성
9개 평가 에이전트
Desktop / On-premise
단독 도입도, 4단계 통합 AX 스택으로도 확장 가능하며,
고객 데이터 · 환경 · 규제 요건에 맞춰 맞춤 설계해드립니다.