엠로, 복잡한 공급망관리 '에이전틱 AI'로 해결

카테고리

데이터 과학/AI

서브카테고리

인공지능

대상자

• *구매 담당자, IT 부서, AI 개발자**
• 난이도: 중간 (AI 기술 이해 필요, 구매 프로세스 지식 유용)*

핵심 요약

• 에이전틱 AI는 LLM(대형언어모델) 기반으로 RAG(Retrieval-Augmented Generation), SQL 쿼리 생성, MCP(Model Context Protocol) 기능을 통합한 AI 에이전트
• MCP 프로토콜을 통해 외부 시스템과의 연동 및 데이터 범위 확장을 가능하게 함
• 구매 업무 자동화로 효율성 및 정확성 향상, 공급망 경쟁력 강화에 기여

섹션별 세부 요약

1. AI 에이전트 기능 소개

• LLM 기반으로 API 호출, 문서 검색, SQL 쿼리 생성, 데이터 분석 기능 제공
• RAG 기술을 통해 기업 내부 구매 데이터와 문서 활용 가능
• 자연어 질문 처리 및 액션 버튼/팝업창을 통한 업무 실행 지원

2. MCP 프로토콜의 역할

• AI 에이전트가 외부 시스템 및 리소스에 접근할 수 있도록 설계된 프로토콜
• 모델 컨텍스트 확장으로 정보 범위 지속적으로 확대 가능
• 시작 시점부터 외부 시스템 연동 없이도 기능 활용 가능

3. 사용자 혜택 및 실무 적용 사례

• 구매 담당자가 협력사 검색, 발주 실적 조회, 리포트 자동 작성 등 복잡 업무 효율화
• 국내 IT 기업과 플랜트 기업에 AI 에이전트 기능 적용, 실사용 사례 확보
• 데이터 기반 의사결정으로 공급망 경쟁력 강화

결론

• LLM + RAG + MCP 프로토콜 기반의 AI 에이전트 도입으로 구매 프로세스 자동화 및 공급망 효율성 증대 가능
• 실무 적용 시 기존 시스템과의 연동, 데이터 활용 방식 체크 필수
• MCP 프로토콜을 통해 확장성과 유연성 확보하여 지속적 업데이트 가능