Agentic AI — 스스로 생각하고 끝까지 실행하는 AI

Agentic AI. — 역할이 나뉜 AI 에이전트들이 스스로 계획하고, 실행하고, 검증하며 끝까지 해냅니다.

  1. 01

    Perceive 인식

    정형·비정형·실시간 데이터와 문서, 이미지, 도면을 함께 읽고 문제의 구조를 스스로 파악합니다.

    LMMData IntegrationDigitization

  2. 02

    Plan 계획

    목표와 데이터 특성에 맞는 분석 방법과 실행 순서를 설계합니다. 사람이 정한 조건과 업무 규칙을 지키며 최적의 경로를 고릅니다.

    Statistical TheoryReasoningDomain Knowledge

  3. 03

    Act 실행

    코드를 작성하고 모델을 학습·예측하며, 업무 시스템과 연결해 결과를 실제 행동으로 옮깁니다.

    AutoMLPredictionOptimization

  4. 04

    Verify 검증

    가정 위반, 수치 오류, 논리 모순을 다른 에이전트가 교차 검증합니다. 실패하면 원인을 찾아 스스로 다시 시도합니다.

    Self-VerificationCause Identification

  5. 05

    Learn 학습

    성공과 실패의 경험을 지식 자산으로 축적해, 같은 문제를 더 빠르고 정확하게 풀어 냅니다.

    Knowledge AssetsContinual AI

Core Principles

아임토리 에이전트의 여섯 가지 원칙

01

멀티 에이전트 오케스트레이션Multi-Agent Orchestration

역할별 에이전트가 작업을 나누고 결과를 주고받으며 복잡한 업무를 끝까지 수행합니다.

02

근거 기반 추론Grounded Reasoning

문서·논문·사내 지식에서 근거를 찾아 판단하므로, 결과마다 이유를 설명할 수 있습니다.

03

자가 검증 루프Self-Verification Loop

결과를 그대로 내보내지 않습니다. 검증 에이전트가 통과시킨 결과만 보고합니다.

04

사람과의 협업Human-in-the-Loop

중요한 결정은 확인을 거치고, 사용자의 지시와 수정을 즉시 반영합니다.

05

지식의 복리 축적Knowledge Compounding

수행한 모든 작업이 다음 작업의 지식이 되어, 쓸수록 정확해집니다.

06

엔터프라이즈 운영Enterprise-Grade Ops

사내 GPU·클라우드 하이브리드, 계정·권한·과금까지 실제 운영 환경에서 검증되었습니다.

In action

에이전트가 일하는 모습

aimtory-agent · 예시 시나리오