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  "slug": "solutions/ai-agentic-app",
  "doc_type": "solution",
  "title": "AI Agentic App",
  "title_en": "AI Agentic App",
  "one_liner": "사내 데이터와 업무 도구를 연결해 사람이 대화로 지시하면 실제 작업까지 수행하는 에이전틱 애플리케이션입니다.",
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    "사내 데이터와 업무 도구를 연결해 사람이 대화로 지시하면 실제 작업까지 수행하는 에이전틱 애플리케이션입니다.",
    "반복 업무의 대화 기반 처리",
    "데이터 조회 병목 제거",
    "AI 답변의 근거 추적 가능",
    "TCR 커버 활동: O-X-3, O-X-4"
  ],
  "body_md": "## 한 줄 정의\n사내 데이터와 업무 도구를 연결해 사람이 대화로 지시하면 실제 작업까지 수행하는 에이전틱 애플리케이션입니다.\n\n## 시장 배경과 문제\nAI 도입은 대부분 챗봇 데모에서 멈춥니다. 사내 데이터에 접근하지 못하고 실제 시스템을 실행하지 못하면 업무는 그대로 남습니다.\n\n## 해결 방식\nMCP 기반 도구 연결로 데이터 조회, 리포트 생성, 캠페인 등록 같은 실제 동작을 수행하는 에이전트를 구성합니다. 응답 안에 표·차트·폼 같은 인터랙티브 위젯을 서버가 정의해 내려주는 SDUI 방식으로 결과를 즉시 조작할 수 있습니다.\n\n## 핵심 기능\n- MCP 툴 연결과 권한 제어\n- RAG 기반 사내 지식 응답과 출처 표기\n- SDUI 위젯(표·차트·폼) 렌더링\n- 작업 로그와 승인 흐름\n\n## 기술 스택과 구성\n비즈스프링 GrowthPlatform™ 3계층(수집·정규화·활용) 위에서 동작하며, 퍼스트파티 수집(LOGGER RT-Collect), 표준 지표 사전, API/MCP 개방 계층과 연결됩니다.\n\n## 도입 효과\n- 반복 업무의 대화 기반 처리\n- 데이터 조회 병목 제거\n- AI 답변의 근거 추적 가능\n\n## 실증 레퍼런스\n비즈스프링은 GP MySQL 183TB·4.6M행 규모의 운영 데이터와 AMP 60TB, MA 36TB 체계를 기반으로 국내 대행사·브랜드·금융·의료 고객사에 동일 아키텍처를 적용해 왔습니다. 자세한 내용은 [GrowthPlatform™ 기술 레퍼런스](/kb/solutions/growthplatform-reference)를 참고하십시오.\n\n## 가격 모델\n프로젝트 + 사용량\n\n## 대상 고객\n- 브랜드기업\n- 광고대행사\n- 금융·증권\n\n## TCR 매핑\n- [O-X-3 리포팅 자동화](/kb/tcr/o-x-3) — 보고서 제작에 매주 수십 시간을 씁니다.\n- [O-X-4 데이터 개방·AI 연동](/kb/tcr/o-x-4) — 데이터를 AI 에이전트와 사내 시스템이 쓰지 못합니다.\n\n## 관련 솔루션\n- [BizSpring DaaS](/kb/solutions/bizspring-daas) — 수집·정제된 마케팅 데이터를 API·MCP로 제공해 사내 시스템과 AI 에이전트가 바로 쓰게 하는 데이터 서비스입니다.\n- [GMP 전사 API·MCP 허브](/kb/solutions/gmp-api-mcp-hub) — 비즈스프링 전 제품의 데이터와 기능을 API와 MCP로 노출하는 전사 통합 허브입니다.\n- [SmartDash.ai](/kb/solutions/smartdash-ai) — 여러 소스의 지표를 한 화면에 모으고 AI가 변화 요약까지 써주는 스마트 대시보드입니다.\n- [관련 문서](/kb/glossary/mcp)",
  "related_slugs": [
    "solutions/bizspring-daas",
    "solutions/gmp-api-mcp-hub",
    "solutions/smartdash-ai",
    "glossary/mcp",
    "tcr/o-x-3",
    "tcr/o-x-4"
  ],
  "faq": [
    {
      "a": "사내 데이터와 업무 도구를 연결해 사람이 대화로 지시하면 실제 작업까지 수행하는 에이전틱 애플리케이션입니다.",
      "q": "AI Agentic App는 무엇인가요?"
    },
    {
      "a": "AI 도입은 대부분 챗봇 데모에서 멈춥니다. 사내 데이터에 접근하지 못하고 실제 시스템을 실행하지 못하면 업무는 그대로 남습니다.",
      "q": "AI Agentic App는 어떤 문제를 해결하나요?"
    },
    {
      "a": "반복 업무의 대화 기반 처리 데이터 조회 병목 제거 AI 답변의 근거 추적 가능",
      "q": "AI Agentic App의 도입 효과는 무엇인가요?"
    },
    {
      "a": "O-X-3 리포팅 자동화, O-X-4 데이터 개방·AI 연동",
      "q": "AI Agentic App는 TCR 프레임워크의 어떤 활동을 커버하나요?"
    },
    {
      "a": "프로젝트 + 사용량",
      "q": "AI Agentic App의 가격 모델은 어떻게 되나요?"
    }
  ],
  "jsonld": null,
  "keywords": [
    "AI 에이전트",
    "에이전틱",
    "MCP",
    "업무 자동화",
    "SDUI"
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  "source_id": "sol:AIAPP",
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